最新头条！首家A股公司市值跌破3亿强制退市风险高悬 多家公司市值预警

首家A股公司市值跌破3亿强制退市风险高悬 多家公司市值预警

北京 - 6月14日，*ST美讯(SZ:002329)发布公告称，公司股票当日收盘价为1.01元，市值2.88亿元，已连续7个交易日市值低于3亿元，触发了股票可能因市值低于3亿元而被终止上市的风险警示。*ST美讯也因此成为了A股首家因市值低于3亿元而面临强制退市风险的公司。

根据A股退市新规，上市公司股票连续20个交易日市值低于3亿元，或最近12个月累计市值低于20亿元，将被终止上市。*ST美讯目前的市值已经低于3亿元，如果公司无法在接下来的13个交易日内将市值提升至3亿元以上，将面临强制退市的风险。

*ST美讯是一家从事光通信器件研发、生产和销售的公司。公司近年来业绩不佳，2023年净利润亏损8.3亿元，2024年一季度净利润亏损1.2亿元。公司的股价也持续下跌，今年以来累计跌幅超过70%。

*ST美讯的市值跌破3亿元，为A股市场敲响了警钟。目前A股市场有多家公司的市值低于3亿元，这些公司都面临着退市的风险。投资者需谨慎投资，关注这些公司的股票走势。

以下是一些可能面临退市风险的A股公司:

• ST中昌(SZ:000032)
• ST亚泰(SZ:000878)
• ST皇马(SZ:002508)
• ST康达(SZ:002032)
• ST天马(SZ:002122)

这些公司的投资者需密切关注公司股票走势，并做好风险防范准备。

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。