今日消息！宁德时代严正否认强迫劳动指控：美国议员恶意炒作损害企业形象

宁德时代严正否认强迫劳动指控：美国议员恶意炒作损害企业形象

北京 - 2024年6月16日，针对美国部分议员对宁德时代（CATL）涉嫌强迫劳动提出指控，宁德时代方面于今日发布声明，予以严正否认并表示将保留采取法律手段维护自身合法权益的权利。

声明指出，该指控毫无根据，完全是恶意炒作。宁德时代始终坚持合法合规经营，高度重视员工劳动权益保护，并严格遵守相关法律法规。公司从未参与或支持任何形式的强迫劳动。

宁德时代还强调，公司一直致力于与供应商建立长期合作关系，并对供应商进行严格审核，确保其符合相关法律法规和公司采购政策。公司还建立了完善的供应商管理体系，对供应商进行定期监督和评估，并对违反相关规定的供应商采取严肃措施。

近年来，宁德时代积极履行社会责任，持续投入研发创新，不断提升产品质量和服务水平，为全球新能源汽车产业发展做出了重要贡献。公司产品广泛应用于全球知名新能源汽车企业，并获得了业界和市场的广泛认可。

宁德时代表示，将继续秉承“创新驱动、品质领先、开放合作、共享共赢”的核心价值观，致力于为客户提供优质产品和服务，为全球新能源汽车产业发展贡献力量。

关于宁德时代

宁德时代新能源科技有限公司（CATL）创立于2011年，总部位于福建省宁德市，是全球领先的动力电池厂商。公司专注于动力电池研发、制造、销售，致力于为新能源汽车产业提供高性能、安全可靠的动力电池产品和解决方案。

宁德时代产品广泛应用于新能源汽车、储能、动力工具等领域，并与全球众多知名汽车厂商建立了战略合作关系。公司先后获得国家级认定企业技术中心、国家级高新技术企业、国家级示范性绿色工厂等荣誉称号。

此新闻稿仅供参考，不构成任何投资建议。

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。