最新报道！美国消费者信心指数跌至七个月低点 高物价阴云笼罩经济

美国消费者信心指数跌至七个月低点 高物价阴云笼罩经济

通胀压力持续高企 消费者对未来经济预期转悲观

美国密歇根大学最新发布的6月初消费者信心指数意外下滑至107.3，创七个月新低。这一结果远低于市场预期，也表明美国消费者信心正遭受通胀侵蚀。

消费者信心为何下滑？

分析人士指出，消费者信心下滑的主要原因是高通胀。近期美国物价持续飙升，5月消费者价格指数(CPI)同比上涨8.6%，创40年新高。高企的物价水平令消费者感到入不敷出，对未来经济预期转为悲观。

信心下滑将对经济造成何种影响？

消费者信心是美国经济的重要指标之一，其下滑将对经济产生重大影响。信心下滑会导致消费者减少非必需品支出，拖累经济增长。此外，消费者信心下滑也可能导致企业投资意愿下降，进一步加剧经济下行压力。

美联储如何应对？

为了应对通胀，美联储已经开始采取行动，加息以抑制需求。然而，加息也可能导致经济放缓。美联储需要在抑制通胀和维持经济增长之间寻求平衡。

数据来源：

• 新浪财经
• 东方财富 [移除了无效网址]

以下是一些可以补充的信息：

• 密歇根大学消费者信心指数是衡量美国消费者对未来经济状况预期的指标。该指数每月发布一次，基于对1000多名消费者的调查。
• 消费者信心指数由两部分组成：现状指数和预期指数。现状指数反映消费者对当前经济状况的看法，预期指数反映消费者对未来经济状况的看法。
• 6月初消费者信心指数现状指数为79，预期指数为124.5。
• 消费者信心指数的下降可能会导致消费者支出减少，从而拖累经济增长。
• 美联储可能会继续加息以抑制通胀，但加息也可能导致经济放缓。

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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

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