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m.ag8866.com:韩官员:预计朝鲜将释放三名在朝被拘留美国人

文章来源:m.ag8866.com    发布时间:2018年10月15日 21:54  【字号:      】

m.ag8866.com但是现在,面前的苏军指挥官显然是考虑到这些了。

秦川不知道的是,马特维奇为了这次进攻甚至还做了两次演习……他带着部队在距离霍尔姆十三公里外的一个高地上构筑了一道与洛瓦季河相似的防线,然后让部队在那进行攻防演练于是才得到了一些经验。

“我们机会不多!”马特维奇举着望远镜一边看着战场上的战斗一边对彼得诺列夫说。

“我不明白,政委同志!”彼得诺列夫回答:“我们拥有绝对的优势!”

“或许是!”马特维奇回答:“但你没有研究过他们的战例!”


随着秦川一声令下,德军就朝冲向他们的苏军俘虏扣动了扳机。

步枪、机枪倾泻出的子弹不算什么,因为坦克炮喷射出的火焰第一时间就掩盖了它们的光芒……坦克瞄准的是滑翔机所在的位置,那里正有一大群苏军抢夺武器。

炮声一响,数十名挤在那的苏军士兵连同还没来得及分散的弹药一起飞上了天。

“所以!”格哈德赞同道:“我们需要的是长期的,能彻底破坏这些积雪堆积甚至能让苏联人无法再次使用这种战术的方法!”

“是的!”斯莱因上校说:“可是我们做不到!”

“或许我们能做到!”秦川说。

“怎么做?”斯莱因上校将目光投向秦川。

“苏联人始终把进攻重点放在地面上!”秦川说。

康拉德上校比秦川想像的要迟……从柏林搭乘飞机赶到霍尔姆在一天内就能做得到,但康拉德上校却用了三天。

起初秦川以为这或许是滑翔机安排方面的原因,后来才知道事实并非如此。

那天晚上共有三架滑翔机飞往霍尔姆,第一架滑翔机在霍尔姆平稳降落,第二架却发生了严重的事故……虽然天黑无法看清,但黑暗中却传来了很清晰的木头碎裂和金属扭曲的声音。很明显,滑翔机在降落时撞到了什么东西。

然后,苏军就朝声音传来的方向打出一发照明弹并发现了那架撞到废墟上滑翔机,接着就是一排炮弹将它炸上了天。

秦川不由皱了皱眉头,问着走下飞机的几名德军士兵:“康拉德上校是在哪架飞机上?”

难道董明珠为了赢下这场赌局,都需要动员员工购买格力手机来提高营业额了?实际上这个猜测不太可能,因为格力无法靠卖手机提升多少营业额。作为一家以白色家电为主营的企业来说,手机业务说到底也不过是“玩票”性质,起到的作用聊胜于无。

况且,信心满满的董明珠,根本就不认为自己会输。作为国内家电品牌的领导者,格力在2017年的业绩是1482亿元,而且处于上升状态中。在2018年,格力只要按部就班地进行部署,按照往年的增长率来算,今年的营业额有望突破1600亿元。也难怪董明珠如此有底气,毕竟目前格力是领先者,而小米是追赶者。

对此秦川并不感到奇怪,这时代的德国青年几乎个个都是滑翔机高手……这也是被《凡尔赛条约》逼出来的,《凡尔赛条约》规定德国不得拥有、开发任何军用飞机,但滑翔机却不在其中。

于是,德国抓住这个空档,在国内成立了无数滑翔机俱乐部培训滑翔机人材。

更夸张的还是,1933年希特勒上台后,滑翔机训练就成了每所德国高中的必修课目之一,所以毫不夸张的说……几乎每个德国青年男子都具备了一定的滑翔机飞行技巧。

当然,秦川除外。

不过以秦川现在的身份似乎已不需要掌握滑翔机的技巧。

作为智能导师,我们将自动完成知识传播的苦差事,并被迫考虑什么是教师所剩无几的东西。

而事实上剩下的其实还有很多,就像我坚持要保持与桌游咖啡馆的人脉关系一样,我们决不能把大部分的人性化教学交给我们的“硅基生物“同行。

应当要确保当AI通过图灵测试,用于教学或其他事业时,它是一次值得通过的测试——一个能考验我们人类潜能的测试。

“嗯哼!”秦川点了点头。

但那只是“往常”,“往常”的霍尔姆是二线,生火也没有多大的危险,但今时不同往日。

然而,秦川不知道的是,虽然他已经把命令传达了下去让任何人都不准生火,但还是有人抱着侥幸的心理或者也可以说是被冻得实在受不了而违抗命令。

在一幢废弃的民房内,几个德军士兵小心的用雨披遮住了窗户,然后就倒了些汽油在一小堆被劈开堆好的柴块上。

“我已经受够了这里的严寒了!”一名士兵说:“再这样下去我们会死的!”

学界|北京大学提出注意力通信模型ATOC,助力多智能体协作

近日,来自北京大学的研究者在 arXiv 上发布论文,提出一种新型注意力通信模型 ATOC,使智能体在大型多智能体强化学习的部分可观测分布式环境下能够进行高效的通信,帮助智能体开发出更协调复杂的策略。

从生物学角度来看,通信与合作关系密切,并可能起源于合作。例如,长尾黑颚猴可以发出不同的声音来警示群体中的其他成员有不同的捕食者 [2]。类似地,在多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)中,通信对于合作尤为重要,特别是在大量智能体协同工作的场景下,诸如自动车辆规划 [1]、智能电网控制 [20] 和多机器人控制 [14]。

深度强化学习(RL)在一系列具有挑战性的问题中取得了显著成功,如游戏 [16] [22] [8] 和机器人 [12] [11] [5]。我们可以把 MARL 看作是独立的 RL,其中每个学习器都将其他智能体看成是环境的一部分。然而,随着训练进行,其他智能体的策略是会变动的,所以从任意单个智能体的角度来看,环境变得不稳定,智能体间难以合作。此外,使用独立 RL 学习到的策略很容易与其他智能体的策略产生过拟合 [9]。

“怎么回事?”叶菲姆希上校问。

“我也不知道,上校同志!”警卫员回答:“德国人突然就在我们部队里了!”

“照明弹,照明弹……”叶菲姆希上校大叫。

照明弹冉冉升起,照亮了已经一片混乱到处乱跑的苏军,然后叶菲姆希上校就看清了,的确有许多德军士兵藏在废墟和断墙后朝苏军射击,而且人数还不少。

很显然,这不会是苏军没有搜索清楚,因为这么多的德军是不可能骗得过搜索的。




(责任编辑:周州)

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