今日消息！研究生宿舍难求：多校出现“专硕无宿”现象，背后原因何在？

研究生宿舍难求：多校出现“专硕无宿”现象，背后原因何在？

2024年6月14日讯 随着研究生招生规模的不断扩大，研究生宿舍紧张的问题也日益凸显。近年来，多所高校出现“专硕无宿”现象，即专硕研究生无法获得学校提供的住宿资源。这一现象引发了学生和家长的广泛关注。

根据媒体报道，目前至少有10所高校存在“专硕无宿”现象，包括北京师范大学、南京大学、华东师范大学、上海交通大学、浙江大学等知名高校。 在这些高校，专硕研究生要么需要自行租房，要么只能住在校外公寓，给生活带来了诸多不便。

“专硕无宿”现象的背后，有多种原因。 首先，近年来高校扩招研究生，特别是专硕研究生招生规模大幅增长，导致校内住宿资源供不应求。其次，部分高校将原本用于本科生的宿舍腾挪出来供专硕研究生使用，但数量仍然有限。此外，一些高校位于城市中心，校外租房成本高昂，也加剧了研究生住宿难的问题。

“专硕无宿”现象不仅给研究生生活带来不便，也影响了研究生培养质量。 研究生是国家宝贵的人才资源，学校应切实保障研究生的住宿需求，创造良好的学习和生活环境。

针对“专硕无宿”现象，一些高校已经采取了措施，例如加建研究生宿舍、与校外公寓合作等。 但总体而言，这些措施的力度还不够，需要进一步加大投入，完善相关政策，切实解决研究生住宿难的问题。

以下是一些与本新闻相关的补充信息：

• 教育部曾多次发文要求高校改善研究生住宿条件。
• 一些专家建议，高校应根据学科发展和招生规模调整研究生住宿资源配置。
• 研究生可以通过学校相关部门申请校外住宿补贴。

希望这篇新闻报道能够为您带来帮助。

以下是一些网友对此新闻的评论：

• “研究生宿舍太难住了，希望学校能够尽快解决这个问题。”
• “专硕也是研究生，也应该享有平等的住宿权利。”
• “高校应该加大对研究生宿舍的建设投入。”
• “建议将校外住宿补贴提高到实际水平。”
• “希望相关部门能够加强对研究生宿舍问题的监管。”

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。