快讯热点！问界M9车祸翻滚下山崖：车机SOS电话和售后服务挽救生命

问界M9车祸翻滚下山崖：车机SOS电话和售后服务挽救生命

2024年6月12日，问界M9车主张先生驾驶车辆途径内蒙古通辽市科尔沁左翼中旗境内时，因躲避马蜂导致车辆失控，发生侧翻事故，车辆翻滚下山崖。事故造成车辆严重损坏，但车内人员均毫发无伤。

据张先生介绍，当时他和父母二人驾车外出自驾游。在行驶过程中，车内飞入一只马蜂，他为了驱赶马蜂，没有及时关闭自动驾驶辅助功能，导致车辆偏离了道路。 车辆失控后翻滚下山崖，最终停在一处山沟中。由于事发地点偏僻，手机信号完全丢失，张先生和父母被困车内无法与外界联系。

此时，问界M9车机内的SOS紧急救援功能发挥了关键作用。 车辆发生碰撞后，车机自动触发了SOS紧急救援功能，并与赛力斯售后服务中心取得了联系。售后服务人员了解到情况后，立即协调救援人员赶赴现场。同时，售后服务人员还通过车机与张先生保持联系，指导他如何操作车辆上的安全功能，并帮助他保持冷静，等待救援人员的到来。

经过两个多小时的救援，张先生和父母终于被安全救出。 事后，张先生对赛力斯售后服务的及时和高效表示衷心的感谢。他表示，如果没有车机SOS紧急救援功能和售后服务的及时帮助，后果将不堪设想。

问界M9的车机SOS紧急救援功能，是通过车载通信模块向救援中心发送求助信号，并提供车辆位置信息，帮助救援人员快速找到遇险人员。 该功能在关键时刻能够为用户提供有效的帮助，是提高车辆安全性能的重要保障。

张先生的遭遇也提醒我们，在驾驶过程中一定要遵守交通规则，谨慎驾驶，并注意车内人员的安全。同时，也要选择配备完善安全配置的车辆，最大限度地降低事故风险。

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。