特写特讯！药明康德：美《生物安全法案》加入NDAA遇阻 后续立法路径待明

药明康德：美《生物安全法案》加入NDAA遇阻 后续立法路径待明

上海，2024年6月14日 – 据路透社报道，美国众议院规则委员会近日否决了一项将《生物安全法案》纳入《2025国防授权法案》（NDAA）的修正案。这意味着该法案将无法通过NDAA快速推进立法程序。

《生物安全法案》旨在限制美国公司与中国开展生物医药合作，引发了包括药明康德在内的中国CRO（合同研究机构）的担忧。他们认为该法案会阻碍全球生物医药研发合作，并对自身业务造成负面影响。

药明康德对此表示，公司注意到美国众议院规则委员会否决了将《生物安全法案》纳入NDAA的修正案。公司认为，这表明美国国会内部对于该法案存在分歧，后续立法路径仍有待明确。

药明康德重申自身立场：反对任何阻碍全球生物医药合作的法案

药明康德一直以来致力于推动全球生物医药研发合作，并积极参与国际化布局。公司认为，全球生物医药产业高度分工协作，任何试图阻碍合作的行为都将损害全球公共卫生安全。

药明康德呼吁美国国会审慎考虑《生物安全法案》的影响，不要将政治因素引入科学领域，以免对全球生物医药研发合作造成不可挽回的损害。

业内人士分析：法案前景难料 中美生物医药合作或将承压

业内人士分析认为，美国众议院规则委员会否决将《生物安全法案》纳入NDAA的修正案，是该法案推进立法进程中的一次挫折。但该法案仍有可能通过其他方式进行立法，其最终前景仍难料。

如果《生物安全法案》最终得以通过，将对中美生物医药合作造成重大影响。中国CRO企业在美国市场将面临更大的政治和政策风险，其海外业务发展或将承压。

同时，该法案也可能对全球生物医药研发合作产生负面影响。 一些美国学者指出，该法案可能导致美国失去全球生物医药研发领域的领先地位，并阻碍全球性传染病等重大疾病的防治。

中美生物医药合作是互利共赢的重要领域，任何一方都无法独自取得重大进展。 希望美国能够与中国一道，携手合作，推动全球生物医药研发进步，维护全球公共卫生安全。

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。