特写特讯！蓝牙追踪器公司 Tile 发生数据泄露，客户信息遭窃取

蓝牙追踪器公司 Tile 发生数据泄露，客户信息遭窃取

2024年6月14日 - 据美国科技媒体 TechCrunch 报道，蓝牙追踪器公司 Tile 遭遇黑客攻击，导致部分客户的姓名、电子邮件地址和电话号码等个人信息被泄露。

此次攻击事件发生在2023年11月，黑客利用网络漏洞窃取了Tile部分客户的数据。Tile 在得知事件后立即采取了措施，包括关闭漏洞、聘请安全专家调查事件并通知受影响的客户。

根据Tile方面的说法，此次泄露事件涉及的客户数量尚不确定，但仅占Tile用户总数的一小部分。Tile已经向受影响的客户发送了通知，并建议他们更改密码并采取其他安全措施。

数据安全事件频发，用户隐私保护需引起重视

近年来，随着互联网技术的快速发展，数据安全事件频发，对用户隐私安全造成严重威胁。用户个人信息一旦被泄露，可能会被用于诈骗、身份盗窃等犯罪活动，造成严重后果。

因此，相关企业应加强数据安全管理，采取必要的技术手段和措施保护用户隐私，并提高用户的安全意识，共同维护网络安全。

以下是一些建议，有助于保护您的个人信息安全:

• 使用强密码并定期更改。
• 避免在多个网站使用相同的密码。
• 在公共Wi-Fi网络上使用VPN。
• 安装安全软件并保持更新。
• 提高安全意识，警惕网络钓鱼和其他诈骗活动。

媒体联系

Tile 公关部

[移除了电子邮件地址]

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。