今日要闻！女子骑电动车过人行横道被罚20元引争议，律师解读相关法规

女子骑电动车过人行横道被罚20元引争议，律师解读相关法规

北京 - 近日，一名女子骑电动车过人行横道时被交警拦下罚款20元，引发了网友热议。该女子认为自己并未违反交通法规，对此表示不服。那么，骑电动车过人行横道究竟是否违法？

根据《道路交通安全法实施条例》第七十条第一款规定，驾驶自行车、电动自行车、三轮车在路段上横过机动车道，应当下车推行，有人行横道或者行人过街设施的，应当从人行横道或者行人过街设施通过。也就是说，骑电动车过人行横道时，车主应当下车推行，不得骑行通过。

北京市康达律师事务所高级合伙人栾燕律师表示，该女子骑电动车过人行横道，行为违反了相关交通法规，交警部门对其处以20元罚款是合法的。

栾燕律师同时指出，电动车作为非机动车，在交通法规中享有一定的通行权利，但也需要遵守相应的通行义务。骑车人应当自觉遵守交通法规，文明出行，确保道路交通安全。

近年来，随着电动车保有量的快速增长，电动车违规行为也频发。为了规范电动车交通行为，保障道路交通安全，各地交管部门纷纷加强了对电动车违规行为的查处力度。

在此提醒广大电动车车主，应自觉遵守交通法规，文明出行，切勿骑行上人行横道，以免造成交通事故或被处罚。

以下是一些可以补充到新闻中的细节：

• 女子被罚款的地点和时间
• 女子当时的行驶速度
• 女子对处罚的具体异议
• 交警部门对该事件的回应
• 当地电动车交通管理的现状和措施

此外，还可以加入一些分析和评论，例如：

• 如何才能更好地平衡电动车和行人的通行需求？
• 如何提高电动车车主的交通安全意识？
• 如何加强对电动车违规行为的执法力度？

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。

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。