特讯热点！“以旧换新”活力足！商务部：已举办18场全国行动地方站活动

“以旧换新”活力足！商务部：已举办18场全国行动地方站活动

北京，6月17日 - 近日，商务部召开新闻发布会，介绍消费品以旧换新行动进展情况。商务部新闻发言人何亚东表示，截至目前，商务部已会同有关部门先后举办了18场全国消费品以旧换新行动地方站活动，相继启动了2024全国家居焕新消费季、全国家电消费季，取得了显著成效。

多措并举，推动“以旧换新”深入发展

为贯彻落实党中央、国务院决策部署，进一步扩大内需、激活消费市场，商务部会同有关部门多措并举，推动“以旧换新”行动深入发展。

**一是抓机制，建立健全工作体系。**牵头建立了推动消费品以旧换新工作协调体系，以及央地联动、政企协同的工作推进机制，形成了上下贯通、左右联动的强大工作合力。

**二是抓政策，释放政策效应。**统筹相关税收减免、金融支持、企业让利等优惠政策，着力降低“以旧换新”成本，增强政策吸引力。

**三是抓活动，营造消费氛围。**先后举办了18场全国消费品以旧换新行动地方站活动，相继启动了2024全国家居焕新消费季、全国家电消费季，线上线下齐发力，有效激发了消费者的参与热情。

“以旧换新”成效显著，市场活力明显增强

一系列政策措施的落地实施，推动“以旧换新”行动取得了显著成效。

**一是市场规模不断扩大。**据监测，今年1-5月，全国重点监测的100家大型零售企业以旧换新商品销售额同比增长12.3%，其中家电、家具、3C产品等商品销售额同比增长分别为15.8%、13.6%和10.4%。

**二是回收利用体系不断完善。**截至目前，全国已建立各类回收处理网点3万余家，基本覆盖城乡地区，回收利用能力明显提升。

**三是消费信心明显增强。**消费者对“以旧换新”的认知度和接受度不断提高，参与“以旧换新”的积极性明显增强。

下一步工作安排：

商务部将着力抓好以下工作：

**一是持续完善政策措施。**研究出台支持“以旧换新”发展的长效机制，进一步降低“以旧换新”成本，增强政策吸引力。

**二是加强宣传推介。**加大“以旧换新”的宣传力度，提升社会认知度，引导消费者积极参与。

**三是强化规范管理。**加强对“以旧换新”活动的监管，规范市场秩序，维护消费者合法权益。

**“以旧换新”不仅是扩大内需、激活消费市场的重要举措，也是推动绿色发展、促进资源节约的重要途径。**商务部将继续会同有关部门，加大工作力度，推动“以旧换新”行动走深走实，更好服务经济社会发展。

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。