深度解读!网红茶饮茶颜悦色多位老股东清仓式退股 公司注册资本减资至506万
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网红茶饮茶颜悦色多位老股东清仓式退股 公司注册资本减资至506万
长沙— 6月14日,据天眼查App显示,近日,茶颜悦色关联公司湖南茶悦文化产业发展集团有限公司发生工商变更,顺为资本、五源资本、源码资本、元生资本、天图投资旗下基金均退出股东行列,公司注册资本由约701万人民币减至约506.7万人民币,同时许良卸任董事。
此次股东变动引发业界猜测。有分析认为,此举可能与茶颜悦色近几年的发展战略调整有关。茶颜悦色一直以“直营模式”著称,但近年来随着其他奶茶品牌的崛起,其扩张速度明显放缓。此外,茶颜悦色还曾陷入食品安全风波,也对其品牌形象造成了一定影响。
茶颜悦色成立于2013年,是一家知名的新中式茶饮品牌。凭借其独特的国风文化和高品质的产品,茶颜悦色迅速走红,成为长沙的一张城市名片。2020年,茶颜悦色完成B轮融资,估值达到50亿元人民币。
然而,近年来茶颜悦色的发展似乎遇到了瓶颈。2021年,茶颜悦色仅新增门店10余家,远低于此前每年新增数十家的速度。此外,茶颜悦色还曾多次被曝出食品安全问题,也对其品牌形象造成了负面影响。
有分析认为,此次多位老股东清仓式退股,可能是对茶颜悦色未来发展前景的一种担忧。也有业内人士表示,茶颜悦色此次调整可能是为了“轻装上阵”,为未来上市做准备。
茶颜悦色未来将如何发展,还需等待时间观察。
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。
发布于:2024-07-03 20:23:23,除非注明,否则均为
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