今日消息！警惕低血糖！心慌、胃疼、晕倒可能是这些原因

警惕低血糖！心慌、胃疼、晕倒可能是这些原因

北京，2024年2月3日 - 近日，北京地铁站内发生多起乘客因低血糖而出现心慌、胃疼、甚至晕倒的情况。营养专家提醒，冬季天气寒冷，人体对热量的需求增加，而昼短夜长，减少了整体进餐时间，糖尿病患者更容易发生低血糖。

低血糖是指人体血糖浓度低于正常范围的一种状态，常见症状包括心慌、出汗、颤抖、饥饿、头晕、乏力、视力模糊等。严重低血糖还可能导致意识模糊、昏厥甚至死亡。

以下人群更容易发生低血糖：

• 糖尿病患者
• 胰岛素瘤患者
• 肝肾疾病患者
• 长期节食减肥者
• 暴饮暴食者
• 剧烈运动后未及时补充能量者

如何预防低血糖？

• 规律饮食，定时定量，避免长时间空腹。
• 糖尿病患者应遵医嘱服用降糖药，并定期监测血糖。
• 剧烈运动前应适当增加碳水化合物的摄入量。
• 随身携带糖果、巧克力等零食，以便在低血糖时快速补充糖分。

**如果出现低血糖症状，应立即食用糖果、巧克力、葡萄糖等食物或饮用含糖饮料。**如果症状不能缓解，应立即就医。

**冬季来临，天气寒冷，糖尿病患者和易低血糖人群应更加注意预防低血糖。**养成良好的饮食习惯，规律运动，并随身携带糖果等零食，以便及时补充能量，预防低血糖的发生。

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。