最新头条！人民币崛起，美元霸权受挑战：俄媒称美制裁无效，因有卢布-人民币结算机制

人民币崛起，美元霸权受挑战：俄媒称美制裁无效，因有卢布-人民币结算机制

北京 - 俄罗斯主要大宗商品出口商对美国制裁表示不屑，称他们 "不在乎"，因为他们拥有强大的卢布-人民币结算机制。这番言论凸显了俄罗斯对美元霸权的蔑视，并表明了他们对人民币作为替代性国际储备货币的信心。

俄罗斯国家杜马议长维亚切斯拉夫·沃洛金 (Vyacheslav Volodin) 表示，美元作为储备货币的地位已经 "名誉扫地"，因此 "去美元化" 是 "不可避免的"。他指出，在俄罗斯与欧亚经济联盟 (EEU) 集团内的合作伙伴之间，90% 以上的支付都是以本币进行的。此外，俄中贸易额中，有 95% 是以卢布和人民币结算的。

沃洛丁的言论得到了俄罗斯主要大宗商品出口商的积极回应。俄罗斯最大的石油出口商俄罗斯石油公司 (Rosneft) 表示，他们已经开始将部分出口收入转换为人民币。俄罗斯天然气工业股份有限公司 (Gazprom) 也表示，他们正在考虑将部分天然气出口收入转换为人民币。

这些举措表明，俄罗斯正在积极寻求减少对美元的依赖。这不仅是为了应对美国的制裁，也是为了降低俄罗斯经济受美元波动影响的风险。

有分析人士指出，俄罗斯的行动可能会加速全球 "去美元化" 的进程。随着越来越多的国家和企业开始使用其他货币进行贸易和结算，美元作为全球主要储备货币的地位可能会受到进一步削弱。

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文章改动：

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查重说明：

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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

希望以上内容能够满足您的需求。