赴美签证系统崩溃致签证延期

新京报讯 (记者储信艳)近日,美国国务院赴美签证系统的数据库崩溃,导致全球范围内赴美签证积压。

  美国驻华大使馆网站贴出通知称,“该问题是全球性的,而并非针对某一国、某一类公民文件或某一种签证类别。我们正加紧争取问题的解决,期待能尽快恢复系统的使用”。

  美国驻华大使馆致歉

  从本周开始,很多国家的赴美签证出现了延期。据悉,这是因为美国的赴美签证系统上周六崩溃,目前还没有完全修复。

  美国国务院网站“签证”一栏上贴出了“重要通知”,表示“美国国务院领事事务局此刻正经历着护照/签证系统的技术问题,目前正在抓紧修复问题,希望不久之后系统就可以全部运转”。

  美国驻华大使馆网站贴出通知称,“该问题是全球性的,而并非针对某一国、某一类公民文件或某一种签证类别。我们在此向申请人致歉,耽误了大家获取护照、海外出生公民领事报告及签证。我们正加紧争取问题的解决,期待能尽快恢复系统的使用”。

  系统在有限容量下运行

  根据美国国务院的发布会实录,美国国务院发言人玛丽·哈尔夫表示,目前美国赴美签证系统在有限的容量范围内运行,正在积极修正问题,希望系统能在不久后全部恢复运作。

  “我们认为,这并非对美国签证和护照系统的恶意的行动,这是一个技术问题。”哈尔夫说,“系统正在非常有限的容量下运行,我们不能令系统超载。”

  哈尔夫表示,数据库的故障已经持续了几天,原因还不清楚。

  目前美国签证系统的问题,已经造成了全球范围内申请美国签证工作出现积压。哈尔夫建议,“大家耐心等待,此刻不要每个人都去申请”。

  据美国媒体引述一位美国官员的话称,系统故障只在一个国家就影响了5万名赴美申请者。


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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