深度解读！00后音乐人KLA周恩洋新专辑《PLAY GROUND》上线 情感共鸣引发热烈反响

00后音乐人KLA周恩洋新专辑《PLAY GROUND》上线 情感共鸣引发热烈反响

北京 - 00后音乐人KLA周恩洋于2023年12月13日发布了首张全新原创专辑《PLAY GROUND》，以EMO Trap、Melody Trap等多元曲风，唱述了少年的成长与心路历程，引发了众多听众的情感共鸣，在各大音乐平台收获了热烈反响。

从EMO Trap到Melody Trap 情感共鸣直击人心

专辑《PLAY GROUND》以“游乐场”为主题，共收录5首作品，分别是《Badtrip》、《Gonna Be A Star》、《烙印》、《Childhood Shadow》和《Killer of the Night》。整张专辑以EMO Trap和Melody Trap为主基调，融合了多种音乐元素，展现了KLA周恩洋丰富多样的音乐风格。

在开篇歌曲《Badtrip》中，KLA周恩洋以阴暗的氛围和强烈的节奏，描绘了一个充满迷茫和困惑的梦境，唱出了少年在成长过程中所经历的彷徨与挣扎。

《Gonna Be A Star》和《烙印》则以轻松明快的旋律和充满力量的歌词，展现了少年对梦想的执着追求和对未来的憧憬。

《Childhood Shadow》和《Killer of the Night》则以更加细腻的情感和深刻的思考，探讨了少年对过去伤痛的反思和对未来的展望。

KLA周恩洋独特的唱腔和真挚的歌词，将少年的情感世界娓娓道来，引起了众多听众的共鸣。不少听众表示，从KLA的音乐中听到了自己的影子，感受到了成长的力量和希望。

首张原创专辑 彰显音乐才华

KLA周恩洋出生于2003年，自幼学习音乐，拥有扎实的音乐功底。她在网络上发布的原创歌曲，凭借着独特的风格和鲜明的个性，迅速引起了关注。

2023年，KLA周恩洋签约唱片公司，并于同年12月推出了首张全新原创专辑《PLAY GROUND》。这张专辑不仅展现了KLA周恩洋的音乐才华，也标志着她正式从网络歌手迈向了职业歌手的行列。

未来可期 期待更多优秀作品

专辑《PLAY GROUND》的发布，是KLA周恩洋音乐生涯的重要里程碑。相信在未来，KLA周恩洋会继续创作出更多优秀的作品，带给我们更多精彩的音乐体验。

### 关于KLA周恩洋

KLA周恩洋，00后音乐人，出生于2003年。拥有扎实的音乐功底，擅长演唱、创作、制作。2023年签约唱片公司，并于同年12月推出了首张全新原创专辑《PLAY GROUND》。

专辑《PLAY GROUND》以“游乐场”为主题，融合了EMO Trap、Melody Trap等多元曲风，唱述了少年的成长与心路历程，引发了众多听众的情感共鸣。

KLA周恩洋的音乐风格独特，唱腔富有感染力，歌词真挚动人，展现了00后音乐人的风采和潜力。相信在未来，她会创作出更多优秀的作品，带给我们更多精彩的音乐体验。

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。