独家直击！周大福末期股息每股0.3港元 回馈股东彰显实力

周大福末期股息每股0.3港元 回馈股东彰显实力

香港，2024年6月14日 - 周大福珠宝集团有限公司（股票代码：01929）今日宣布，将向股东派发截至2024年3月31日止年度的末期股息每股0.3港元。此次派息共涉及款项约5.7亿港元，将于2024年8月20日发放。

周大福一直以来奉行积极稳健的股息政策， 即使在疫情影响下也从未中断派息。此次派息体现了公司对股东的尊重和回报，彰显了公司强大的盈利能力和稳健的财务状况。

2023/24财年，周大福集团在全球范围内实现了稳健增长， 营业收入同比增长约10%，达到1320亿港元，净利润同比增长约5%，达到220亿港元。在逆境中取得佳绩，离不开公司优秀的管理团队和全体员工的共同努力。

展望未来，周大福集团将继续坚持“传承、创新、卓越”的核心价值观， 致力于为全球消费者提供高品质的珠宝产品和服务，努力实现“百年基业、永续经营”的愿景。

以下是一些可能对新闻稿件有帮助的额外信息：

• 周大福珠宝集团有限公司是全球领先的珠宝企业，创立于1929年，总部位于香港。
• 集团业务涵盖珠宝首饰、钟表、配饰、礼品等领域，在全球拥有超过6000间零售店铺。
• 周大福品牌连续多年蝉联“全球最具价值珠宝品牌100强”榜首。

请注意，以上信息仅供参考，不构成任何投资建议。

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。