特写独家！问界M9解锁全新停车体验：手机APP轻松实现远程泊车

问界M9解锁全新停车体验：手机APP轻松实现远程泊车

上海讯，2024年6月17日，备受瞩目的问界M9迎来了新一轮OTA升级，新增了备受期待的遥控泊车辅助（RPA）功能，用户可通过手机APP远程操控车辆进行一键泊车，享受更加便捷、自由的停车体验。

此次OTA升级是问界汽车持续深耕智能驾驶技术的重要成果，充分展现了其以用户为中心的理念。新上线的遥控泊车功能，可支持用户在车外通过手机APP轻松操控车辆完成泊车操作，有效缓解狭窄车位停车难、停车位争抢等问题，让用户告别繁琐的停车操作，尽享停车自由。

据介绍，问界M9的遥控泊车功能支持多种泊车场景，包括常规水平垂直、斜列车位以及更具挑战性的极窄车位、复杂异形车位等，可满足用户的多样化停车需求。此外，用户还可通过手机APP选择泊出方向、遥控直行、车头泊入车尾泊出等，进一步提升泊车操作的灵活性和便利性。

体验更智能，安全更可靠

为确保用户在使用遥控泊车功能时的安全，问界M9采用了多项先进技术，并经过严格的测试和验证。在泊车过程中，车辆会实时监测周围环境，并根据传感器数据规划安全的行驶路径，最大限度地保障用户和周围人员的安全。

持续创新，引领智能驾驶新潮流

问界M9遥控泊车功能的上线，是问界汽车在智能驾驶领域不断创新突破的又一例证。未来，问界汽车将继续致力于智能驾驶技术的研发和应用，为用户带来更加智能、安全、便捷的出行体验。

关于问界汽车

问界汽车是赛力飞股份有限公司携手华为技术有限公司共同打造的高端智能汽车品牌，致力于为用户提供极致智能、极致安全的智能汽车产品和服务。问界汽车旗下首款车型M5于2022年上市，迅速获得了市场和用户的认可。

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。