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博天堂游戏:童装店铺陈列技巧童装店营销高手

文章来源:博天堂游戏    发布时间:2018年09月25日 11:54  【字号:      】

博天堂游戏

陈先生介绍,作为环卫企业,主要工作就是对垃圾进行分类运输、分类压缩和分类处置,目前在设备和机制上逐步做好准备,待居民区分类习惯养成,且建起良好的垃圾分类回收链后,就可以投入使用。

倡导“大分流小分类”式做法

目前主要任务是引导市民培养分类习惯

“科技永辉”走到了哪一步

为此,腾讯云和永辉共创了一个永辉云计算中心,利用腾讯云网络和基础设施,帮助永辉在数据技术的基础上提升效率,降低成本。

永辉云平台相当于一个基础的大数据处理和云计算服务能力的“中台”。向内,可服务永辉旗下六大业态、云超、云创、云商、云金四大业务板块,实现多地、多中心统一管控。对外,可支撑永辉跨多区域合纵连横,在不同区域快速发展和扩张,包括区域战略合作企业都可以共享永辉供应链效率的“中台”。

《家有儿女》键盘结婚鼠标主持,张一山被催恋

时间过的真快,让小编十分着迷的情景喜剧《家有儿女》居然已经播出十四年了。“刘梅”宋丹丹的头发已花白,“夏东海”高亚麟的啤酒肚也已经出来了。剧里的那些小演员早已长大,但小编没想到居然已经有人到了谈婚论嫁的地步了。

昨天,《家有儿女》里“键盘”的扮演者盛冠林在北京举行了婚礼,婚礼现场他展示了一下自己的音乐天赋,为妻子演唱了一首自己创作的歌曲。

婚礼上他也请了很多儿时的伙伴,其中就有《家有儿女》里“鼠标”的扮演者张艺文。张艺文不仅出席了他的婚礼,还担任了婚礼的主持人。

有的网友在“键盘”结婚的新闻下评论:“键盘结婚,刘星怎么没来?”因为“刘星”张一山去参加别人的婚礼,给别人当伴郎了!由于颜值太高,还上了热搜,引起了一阵“催恋”热。

南国都市报1月17日讯(记者 党朝峰)日前,省住建厅组织编制了《海南省建设工程施工现场围挡标准化实施指南》(以下简称“《实施指南》”),要求各市县要高度重视,市区主要路段和市容景观道路、机场、码头、车站、广场及省市重点工程周边的项目设置围挡,特别是省、市政府办公区、博鳌迎宾大道、热点旅游景点及重大活动场所周边路段的围挡外立面应采用绿化钢吊篮挂件或活动花圃美化围挡,其它路段施工围挡按相关规范要求进行设置。

施工围挡要美观、简洁、大方,与周围环境完美融合,同时要深度挖掘当地特色风土人情,使施工围挡装饰更加贴近当地实际,更加具有辨识度。

各市县质量安全监督站要加大日常检查巡查力度,督促辖区整改范围内的施工项目在2018年1月27日前按《实施指南》要求完成整改,省住建厅将适时开展专项检查,对未按《实施指南》要求实施的项目严肃处理,依据《海南省建筑市场诚信评价管理办法(试行)》第SG-C03-55条计入不良行为记录,扣3分处理。本论文研究者认为解决该问题的关键在于通信,这可以增强策略间的协调。MARL 中有一些学习通信的方法,包括 DIAL [3]、CommNet [23]、BiCNet [18] 和 master-slave [7]。然而,现有方法所采用的智能体之间共享的信息或是预定义的通信架构是有问题的。当存在大量智能体时,智能体很难从全局共享的信息中区分出有助于协同决策的有价值的信息,因此通信几乎毫无帮助甚至可能危及协同学习。此外,在实际应用中,由于接收大量信息需要大量的带宽从而引起长时间的延迟和高计算复杂度,因此所有智能体之间彼此的通信是十分昂贵的。像 master-slave [7] 这样的预定义通信架构可能有所帮助,但是它们限定特定智能体之间的通信,因而限制了潜在的合作可能性。

学界|北京大学提出注意力通信模型ATOC,助力多智能体协作

为了解决这些困难,本论文提出了一种名为 ATOC 的注意力通信模型,使智能体在大型 MARL 的部分可观测分布式环境下学习高效的通信。受视觉注意力循环模型的启发,研究者设计了一种注意力单元,它可以接收编码局部观测结果和某个智能体的行动意图,并决定该智能体是否要与其他智能体进行通信并在可观测区域内合作。如果智能体选择合作,则称其为发起者,它会为了协调策略选择协作者来组成一个通信组。通信组进行动态变化,仅在必要时保持不变。研究者利用双向 LSTM 单元作为信道来连接通信组内的所有智能体。LSTM 单元将内部状态(即编码局部观测结果和行动意图)作为输入并返回指导智能体进行协调策略的指令。与 CommNet 和 BiCNet 分别计算内部状态的算术平均值和加权平均值不同,LSTM 单元有选择地输出用于协作决策的重要信息,这使得智能体能够在动态通信环境中学习协调策略。

研究者将 ATOC 实现为端到端训练的 actor-critic 模型的扩展。在测试阶段,所有智能体共享策略网络、注意力单元和信道,因此 ATOC 在大量智能体的情况下具备很好的扩展性。研究者在三个场景中通过实验展示了 ATOC 的成功,分别对应于局部奖励、共享全局奖励和竞争性奖励下的智能体协作。与现有的方法相比,ATOC 智能体被证明能够开发出更协调复杂的策略,并具备更好的可扩展性(即在测试阶段添加更多智能体)。据研究者所知,这是注意力通信首次成功地应用于 MARL。

图 1:ATOC 架构。

图 2:实验场景图示:协作导航(左)、协作推球(中)、捕食者-猎物(右)。




(责任编辑:陶晓艳)

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