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利来娱乐备用:4月份冰城CPI同比上涨3.2%

文章来源:利来娱乐备用    发布时间:2018年07月23日 06:25  【字号:      】

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“有什么问题吗?将军!”参谋红着脸问。

“巴里特!”埃文斯少将不答反问:“我们最需要的是什么?”

参谋这才恍然大悟:“补给!你是说位于托布鲁克港的物资!”

“是的!”埃文斯少将点了点头:“如果我们仅仅只是击溃德军的话……我们能得到的不过是个毫无意义的防线、一大堆尸体以及一片废墟,德国人有足够的时间将那些物资炸毁,在没有物资的情况下,你以为我们能应付接下来的战斗吗?德国人的主力部队还在梅智利呢,他们不会放过我们的!”

参谋闻言不由点了点头。

当然,如果结果是失败的话,斯莱因上校必然要背上所有的责任……但如果连命都没了,担心其它的又有什么意义呢?10、分区空调

这个配置简直让人无力吐槽,分区空调主要作用是可以满足驾驶员和副驾驶对于不同温度的需求,看起来配置很贴心,但是我们知道,车内空间是比较小的,即使开启了不同温度的两个位置,在空气流通会迅速平衡温度,使你享受不到分区的快乐。

当然汽车上鸡肋的配置不止一点半点,例如换挡拨片、eco模式、hud抬头显示等等。由于篇幅有限,今天就介绍到这里,这些不实用的配置,购车时能不选择就不要选择了,毕竟不值得多花几万块的购车费用。

把京东做成最有钱的亏损公司,刘强东是如何做到的?

京东虽然已经上市,但是在近期才开始扭亏为盈,所以在很长的一段时间里,京东还是处于亏损的状态的。其实,京东商城是盈利的,但京东是亏损的, 京东商城所赚来的钱都用在了京东自建物流上,这就是为什么京东的速度越来越快,售后越来越快,最根本的是服务越来越好导致的。

目前京东已经成长为排名相当靠前的电商,给大家的印象是真实可靠,尤其是物流和服务,这是用户最直观的服务感受。大多数用户的观念里京东是真货为主,假货偶尔。虽然京东连续的亏损是事实,但同时京东的订单量、利润、营收等指标,也是连年上升的。

所以,京东商城其实是有连续盈利能力的,可以保证京东强大的现金流。这一大笔资金的价值不言而喻,单是利息就不会是一个小数,何况对于企业来说,资金的去向又怎么会只是单单的存银行这么简单。所以,现金流的价值对于京东来说,不言而喻。而且,京东背后也有自己的投资人,也就是外部会有资金注入。这与京东未来的前景息息相关,未来的京东是很有潜力的,不然也不会有源源不断的投资了。

也有人说,当年国美内战最混乱的时候,国美一年的交易额已经在千亿规模了,而京东只有五六百亿。当时尽管京东口号喊的震天响,国美和苏宁根本就不屑一顾。现在情况完全倒过来了,京东平台的交易额已经超过五千亿,国美和苏宁依然维持在一两千亿,根本就不是一个档次。

但是现在,埃文斯少将认为他别无选择。

“往好的方面想吧!”埃文斯少将说:“我们有一万多人,还有一百多辆坦克,而敌人只有一千多人,我们有很大的兵力优势!而且……”

而且后面的话埃文斯没有说,这是只有少数高层军官知道的秘密。

(注:此时的英军装甲师实行两旅制,也就是一师两旅,每旅约一万人,全师满编约两万人装备300辆坦克。)

另一边,秦川也意识到英军会在今晚发起进攻,原因与埃文斯少将考虑的一样,尤其是时间不在英军一边……时间拖得越久,英军补给的消耗就越大,而这对失去托布鲁克的英军来说又是十分危险的。

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)。

军需处的回答让所有人都松了一口气:水还够全团使用六天。

过了一会儿,维尔纳像是想起什么似的说道:“嘿,兄弟们!也就是说……在我们一路有水井补充的情况下,我们携带的水总共也只够我们使用九天,而我们却是计划用十二天穿过这片沙漠,我有记错吗?”

“不,你没记错!”大熊回答:“也就是说,我们原本应该要有三天甚至更长时间,要在没水的情况下在这片该死的沙漠里行军!”

士兵们的脸色不由变得十分难看,他们都很清楚这意味着什么:水在沙漠里就像空气对人一样……拥有它的时候就感觉不到它的重要性甚至感觉不到它的存在,如果没有了,那就是致命的。

“我们应该感谢弗里克,不是吗?”维尔纳说:“他做了一个十分正确的决定,这个决定几乎可以说救了我们所有人!”




(责任编辑:王维)

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