独家直击！美国“华人女船王”赵安吉车祸溺亡案最新细节披露：酒驾或成事故主因

美国“华人女船王”赵安吉车祸溺亡案最新细节披露：酒驾或成事故主因

2024年3月21日 - 美国得克萨斯州布兰科县警方近日公布了关于“华人女船王”赵安吉车祸溺亡案的最新调查结果。据悉，赵安吉当时驾驶特斯拉Model X SUV在私人牧场内行驶时，因醉酒驾驶导致车辆失控，冲入池塘溺亡。

血检结果显示赵安吉血液中酒精含量超标

警方表示，赵安吉的血液酒精浓度为0.233克/100毫升，是得克萨斯州法定醉驾标准（0.08克/100毫升）的三倍多。这一结果基本证实了赵安吉系酒驾导致事故的推测。

事故发生经过回顾

2月10日晚，赵安吉在位于得克萨斯州的一处私人牧场内与朋友们聚餐庆祝农历新年。聚会结束后，赵安吉独自驾驶特斯拉Model X SUV准备返回位于牧场内的主宅休息。

由于当晚天气寒冷，赵安吉选择放弃步行而驾车前往。然而，在距离主宅仅4分钟车程的路上，意外发生了。

据赵安吉的一位朋友透露，两人在事故发生前通话约8分钟。当时，赵安吉正准备掉头时，误将前进挡挂为倒车挡，导致车辆失控冲出路基，翻入池塘。

由于池塘水位不断上涨，赵安吉未能及时逃出车内，最终溺亡。

家属和朋友对赵安吉的突然离世深表悲痛

赵安吉的父亲、著名美籍华人航运业巨头赵锡成在声明中表示，他对女儿的离世感到无比悲痛。他称赵安吉从小就对航运事业表现出浓厚的兴趣，并在接管家族企业后带领公司取得了长足的发展。

赵安吉的姐姐、美国前交通部长赵小兰也在声明中表达了对妹妹的哀悼。她称赵安吉是一位才华横溢、热心公益的女性，她的离去是整个家族和社会的一大损失。

赵安吉的意外离世也引发了人们对酒驾危害的再次关注

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的数据显示，2020年美国有超过3.8万人在交通事故中丧生，其中约三分之一与酒驾有关。

NHTSA呼吁驾驶员应始终遵守交通法规，切勿酒后驾车，并建议乘客对酒驾司机进行劝阻或报警。

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。