重点通报！天坛生物(600161.SH)慷慨回馈股东：10转2股派1.5元，股权登记日6月19日

天坛生物(600161.SH)慷慨回馈股东：10转2股派1.5元，股权登记日6月19日

上海 – 2024年6月14日 – 今日，天坛生物(600161.SH)发布公告，宣布公司拟向全体股东每10股派发现金1.5元(含税)，同时每10股转增2股。本次分红派息及转增股本方案将于2024年6月19日（星期三）进行股权登记。

本次分红派息及转增股本方案是经天坛生物(600161.SH)第十二届董事会第十二次会议审议通过的。根据公司2023年度财务报表，公司实现归属于上市公司股东的净利润为11.1亿元，同比增长25.99%。公司董事会认为，公司取得的良好业绩离不开广大股东的长期支持，为感谢股东对公司发展的支持与厚爱，公司决定回馈股东，以现金分红和转增股本的方式向股东分配公司部分利润。

本次分红派息及转增股本方案的实施，将有效提高公司股本结构的合理性，增强公司的资本实力，提升公司的股票流动性，有利于公司进一步优化股权结构，更好地回馈股东，促进公司长远发展。

**天坛生物(600161.SH)**是一家主要从事血液制品研发、生产、销售的高新技术企业，公司拥有完整、先进的血液制品生产工艺和技术，产品质量稳定可靠，在国内外市场享有盛誉。公司始终坚持以人为本、诚信经营、科技创新、回报社会的发展理念，致力于为人类健康事业做出贡献。

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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。