重点通报！油籽蛋白市场表现平稳 六月报告数据略微调整

油籽蛋白市场表现平稳 六月报告数据略微调整

[美国，加州] - 2024年6月17日 - 油籽蛋白市场在近期表现平稳，USDA发布的6月供需报告数据略微调整，并未对市场造成较大波动。

报告要点：

• 美豆2023/24年度出口数据由23亿蒲下调至22.9亿蒲，结转库存上调至3.5亿蒲。
• 2024/25年度新作平衡表中，期初库存上调至3.5亿蒲，其他供应和需求数据保持不变，新作结转库存上调0.1亿蒲至4.55亿蒲。
• 全球豆粕和豆油库存预计将保持充足。

市场分析：

USDA报告对美豆出口和库存数据的微调，反映了当前全球油籽蛋白供需形势的基本稳定。尽管近期美豆价格有所上涨，但市场整体供应依然充裕，需求端表现平稳。预计短期内油籽蛋白市场将维持当前的平稳态势。

未来展望：

随着全球经济逐渐复苏，油籽蛋白的需求有望保持增长。但需要注意的是，新作上市以及南美大豆的收割将对市场供应造成一定影响，投资者需谨慎关注相关因素变化。

此外，以下是一些可能影响油籽蛋白市场未来的因素：

• 全球经济形势变化
• 美豆种植面积和产量
• 南美大豆收割进度
• 贸易政策调整

总而言之，油籽蛋白市场短期内或将维持平稳运行，但投资者仍需密切关注市场供需变化以及相关影响因素。

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。