要文快报！梦游症患者成购物狂：睡梦中疯狂下单 醒来账单堆积如山

梦游症患者成购物狂：睡梦中疯狂下单 醒来账单堆积如山

英国伦敦讯 - 一名来自英国伦敦的女子近日因患有罕见梦游症而成为网络热议话题。该女子名为艾米丽，今年32岁，是一名普通的上班族。然而，在夜晚，她却会变成一名疯狂的购物狂，在梦中进行无节制的消费。

据艾米丽的丈夫约翰描述，艾米丽的梦游症始于几年前。起初，只是偶尔会在半夜起床，在家里四处走动。但随着时间的推移，她的梦游行为变得越来越离奇，甚至开始在梦中进行购物。

"有一次，我半夜醒来，发现她正坐在床上对着手机屏幕指指点点，嘴里念叨着一些我听不懂的话。" 约翰回忆道，"当时我以为她只是在做噩梦，就劝她回去睡觉。但第二天早上，我发现她的信用卡账单上多了一笔几千英镑的消费记录，我才意识到事情不对劲。"

为了解开艾米丽梦游购物的谜团，约翰带着她去看了一位睡眠专家。经过诊断，艾米丽被确诊患有一种名为" somnambulism-associated shopping disorder" 的罕见梦游症。这种疾病会导致患者在梦游状态下进行无意识的购物行为。

专家表示，这种梦游症的病因尚不明确，可能与遗传、压力或精神疾病有关。目前尚无根治方法，但可以通过药物治疗和行为干预来进行控制。

在得知自己的病情后，艾米丽感到十分震惊和沮丧。她担心会因为梦游购物而给家人带来经济负担，也担心自己会因此失去朋友和同事的信任。

为了克服梦游症，艾米丽开始尝试各种方法，包括服用药物、调整睡眠习惯和进行心理咨询。经过一段时间的努力，她的梦游行为得到了控制，梦游购物的情况也明显减少。

艾米丽的故事也引起了许多网友的共鸣。不少人表示，他们也曾有过类似的经历，在梦中做过一些奇怪的事情，醒来后也感到十分困惑。

专家提醒，如果发现自己或家人有梦游症的迹象，应及时就医进行诊断和治疗。同时，也要注意做好安全防护措施，避免发生意外事故。

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。