独家观察!森松国际持续回购股份 彰显公司价值信心

博主:admin admin 2024-07-07 03:39:16 352 0条评论

森松国际持续回购股份 彰显公司价值信心

香港,2024年6月18日 - 森松国际(02155)今日宣布,于2024年6月14日回购4.9万股股份,斥资29.75万港元。回购价为每股6.03至6.1港元。

此次回购是森松国际继6月以来持续进行的股份回购计划的一部分。6月12日,公司斥资约43.24万港元回购7.3万股;6月13日,回购4.8万股,斥资29.58万港元;6月11日,回购5.8万股,斥资约34.18万港元。

森松国际表示,本次回购股份是公司管理层基于对公司未来发展前景的信心,以及对公司股权价值的判断而做出。公司将继续审慎规划资本运作,维护股东利益。

分析人士认为,森松国际持续回购股份,表明公司管理层对公司未来发展充满信心,也向市场传递出公司看好自身股权价值的积极信号。

森松国际是一家领先的工程机械制造商,主要从事挖掘机、装载机、平路机等工程机械产品的研发、制造、销售和服务。公司产品广泛应用于建筑、交通、能源、矿山等行业。

相关资料:

  • 森松国际(02155)公告:[移除了无效网址]
  • 智通财经:森松国际(02155)6月14日斥资29.75万港元回购4.9万股
  • 新浪财经:森松国际(02155)_个股概要_股票价格_行情走势图

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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。

The End

发布于:2024-07-07 03:39:16,除非注明,否则均为华晖新闻网原创文章,转载请注明出处。