特写独家！供应链中断进入“新时代”：汇丰分析师指出し企业需全面审视风险

供应链中断进入“新时代”：汇丰分析师指出し企业需全面审视风险

北京 - 汇丰全球物流研究主管迈克尔·亚当斯（Michael Adams）表示，全球正处于供应链中断的“新时代”，企业需要对潜在风险进行全面审视，并采取措施降低供应链中断的风险。

亚当斯指出，过去几年，新冠疫情、俄乌冲突等事件导致全球供应链经历了持续的 disruptions，这些 disruptions 正在成为“新常态”。

“我们正处于供应链中断的新时代，”亚当斯在接受采访时表示，“这些 disruptions 不是暂时的，企业需要做好应对长期 disruptions 的准备。”

亚当斯表示，企业需要采取以下措施来降低供应链中断的风险：

• 多元化供应链。 企业不应该只依赖于一个供应商或一个地区进行生产。
• 建立库存。 企业需要建立足够的库存，以应对供应链中断带来的冲击。
• 提高供应链的透明度。 企业需要更好地了解其供应链的各个环节，以便更快地识别和应对风险。

亚当斯还指出，企业需要与政府和行业组织合作，共同应对供应链中断的挑战。

“这是一个需要全球共同努力解决的问题，”亚当斯说，“政府、行业组织和企业需要共同合作，提高供应链的韧性。”

除了亚当斯提出的建议外，企业还可以考虑以下措施：

• 投资于供应链科技。 供应链科技可以帮助企业提高供应链的效率和透明度，并更好地预测和应对风险。
• 制定应急计划。 企业应该制定应急计划，以应对供应链中断的各种可能情况。
• 提高员工的风险意识。 员工是识别和应对供应链风险的第一道防线。企业应该提高员工的风险意识，并为他们提供必要的培训。

供应链中断对企业的影响可能是巨大的。它会导致生产成本上升、产品交货延迟甚至收入损失。因此，企业需要采取积极措施来降低供应链中断的风险。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。