独家观察!助力硬科技创新发展:央行出台政策加强对初创期科技型企业融资支持
![博主:admin](http://bcf99.fg54.site/skin/yan/picture/0.png)
助力硬科技创新发展:央行出台政策加强对初创期科技型企业融资支持
北京讯(记者 张皓)为贯彻落实国家创新驱动发展战略,大力支持科技创新企业发展,中国人民银行近日印发《关于加强对初创期科技型企业融资支持的意见》,从多方面举措入手,着力解决初创期科技型企业融资难题,助力硬科技创新发展。
政策亮点:投早、投小、投硬科技
《意见》明确提出,要强化金融支持科技创新的导向性,激励金融机构加大对初创期科技型企业的投放力度,重点支持“投早、投小、投硬科技”。
具体措施:
- 设立科技创新和技术改造再贷款专项额度。 2024年4月,中国人民银行联合科技部等部门设立5000亿元科技创新和技术改造再贷款,其中1000亿元额度专门用于支持初创期、成长期科技型中小企业首次贷款。
- 优化创新积分评价指标。 中国人民银行与科技部依托“创新积分制”评价,遴选了一批符合条件的企业,向银行推送。首批近7000家企业名单已推送给21家全国性银行,首笔科技创新贷款已发放。
- 强化政银企对接。 中国人民银行将加强与科技部等部门的协同配合,组织银企对接活动,帮助企业了解政策、对接金融机构。
政策意义:
《意见》的出台,将为初创期科技型企业提供更加便利的融资渠道,助力企业做大做强。
业内人士表示,《意见》的实施,将有效缓解初创期科技型企业的融资困境,激发科技创新活力,为推动经济高质量发展注入强劲动力。
**下一步,**中国人民银行将继续完善相关政策措施,加大对科技创新企业的金融支持力度,为科技创新发展营造更加良好的金融环境。
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 21:35:31,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...