新消息！中国自然村加速消失：30年间锐减80% 仅剩49万个

中国自然村加速消失：30年间锐减80% 仅剩49万个

北京 - 据最新数据显示，中国自然村数量正在以惊人的速度消失。1985年，中国自然村数量为386万个，到2021年已减少至236万个，预计到2050年将锐减至49万个，仅剩不到13%。

自然村消失的背后，主要有以下几个原因：

• **农业产业升级：**随着农业机械化和规模化生产的普及，传统的小规模农业生产模式逐渐被淘汰，劳动力需求大幅减少，大量农村人口流向城镇务工。
• **城镇化加速：**近年来，中国城镇化进程不断加快，大量农村地区被纳入城镇规划，自然村被拆迁或并入城镇。
• **人口老龄化：**农村地区人口老龄化现象严重，年轻人外出务工，老年人留守村中，导致自然村人口空心化。
• **基础设施薄弱：**许多自然村地处偏远，基础设施薄弱，医疗、教育等公共服务欠缺，难以吸引和留住人口。

自然村消失的趋势不可避免，但也带来了一些挑战和机遇：

• **挑战：**自然村消失会导致农村生态环境破坏，传统文化传承断失，加剧城乡差距等问题。
• **机遇：**自然村消失也为乡村振兴提供了新的空间，可以整合资源，打造特色田园小镇，发展乡村旅游等新产业新业态。

未来，如何 更好地 留住自然村 是 一个 值得 深思 的问题 。 需要 政府 加大 投入 ， 完善 基础设施 和 公共服务 ， 同时 也要 引导 农民 转变 观念 ， 发展 特色 农业 和 乡村 产业 ， 让 自然村 在 现代化 进程 中 焕发 新 的 活力 。

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。