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
![博主:admin](http://16472.mjdqs.cn/skin/yan/picture/0.png)
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。
发布于:2024-07-05 14:06:52,除非注明,否则均为
原创文章,转载请注明出处。
还没有评论,来说两句吧...