特讯热点！传化智联慷慨分红 每10股派1元 彰显企业实力信心满满

传化智联慷慨分红 每10股派1元 彰显企业实力信心满满

上海 - 2024年6月18日 - A股知名企业传化智联(002010.SZ)今日宣布了2023年度利润分配方案，拟每10股派发现金股利1元(含税)，合计派发现金股利约为人民币1.5亿元。该消息一出，立即引发市场热议，投资者纷纷点赞传化智联的慷慨分红。

巨额分红彰显企业实力

传化智联此次拟派发现金股利1.5亿元，相比2022年年度利润分配方案每10股派发现金股利0.8元，大幅提升了25%，充分体现了公司对股东的回报力度和对未来发展的信心。

A股市场分红标杆

传化智联一直以稳健经营、持续分红著称，近年来公司股息派发率保持在较高水平。2023年公司预计实现归属于上市公司股东的净利润约为1.8亿元，根据本次利润分配方案，公司拟派发现金股利占归母净利润的比例约为83%，体现了公司对股东权益的高度重视。

未来发展前景广阔

传化智联作为国内领先的第三方物流服务商，近年来持续深耕供应链管理、大宗商品交易等领域，业务发展势头良好。2023年，在国内经济企稳向上的大背景下，传化智联有望继续保持稳健增长，为股东创造更大的价值。

结语

传化智联此次巨额分红，不仅体现了公司强大的盈利能力和充沛的现金流，也传递出公司对未来发展的信心和决心。相信在公司管理层的带领下，传化智联将继续扬帆起航，迈向更加美好的未来。

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。