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ag88.com备用:银行业初级资格考试可以用手机报名吗?

文章来源:ag88.com备用    发布时间:2018年09月20日 17:44  【字号:      】

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关注2017“东方好人”评选

“东方好人”候选1

走进敬老院帮孤寡老人洗衣做饭、给困难家庭送去温暖、去海边捡垃圾……在东方市有这样一群人,他们为了帮助更多的人组建起了义工团队,并吸引越来越多的人加入,让互助友爱之风在东方传扬。

南国都市报11月17日讯 (记者 王小畅)17日上午,海口侨商出租车司机刘某持菜刀大闹海口市交通港航综合执法支队违章处理大厅,追砍执法人员未果后,跑到路上与民警僵持,还把菜刀架脖子上相威胁。目前,刘某已被警方作出拘留10日处罚。此外,交通部门将与根据派出所调查结果,如果情节严重,将吊销其出租车驾驶员从业资格。

带刀到办公室

拍照被劝阻拔刀相见

具体来说,Dell EMC Data Domain针对备份和归档的重复数据消除解决方案包括了中低端的Data Domain专用备份设备、企业级的Data Domain专用备份设备、软件定义的保护存储Data Domain Virtual Edition(DD VE),以及 Data Domain 系列软件。

什么是一流的数据保护?

Data Domain专用备份设备也就包括了DD3300、DD6300、DD6800、DD9300、DD9800这五个主要的系列,满足企业级和中小规模用户的不同档次的需求。

其中,Data Domain Virtual Edition这个软件非常重要,也比较易于部署和配置,用户在几分钟内便可启动并正常运行。因为基于软件定义的架构,所以用户可以实现灵活的扩展,根据需要灵活增加容量。无论在标准硬件上,还是在云中,都可以在不同位置之间进行迁移。同时也带来了可变长度重复数据消除、数据完整性以及广泛的应用程序和协议支持,并使得Data Domain方案更加高效率、敏捷性。

值得称道的Data Domain系列软件,包括了Data Domain Boost、Data Domain Cloud Tier、Data Domain Replicator、Data Domain Extended Retention。

Data Domain Boost通过分布式重复数据消除处理,可大幅提高吞吐量,减少网络带宽利用率。将部分重复数据消除处理分配给备份服务器或应用程序客户端执行,因而可以显著提高性能,实现更快的灾难恢复就绪速度。借助Data Domain Boost的先进能力,Dell EMC还成就了Data Domain Boost的生态系统。

而为了给目标用户群体带来更好的使用体验,荣耀畅玩7特地采用智能听筒的设计,这是以往的百元手机中从未出现的。智能听筒可以智能识别通话环境中的各种噪音,提升听筒音量,确保用户在嘈杂的环境中也能够保持清晰的通话。有了智能听筒,即便是在人声鼎沸的菜市场,亦或是车水马龙的街道,也不用担心听不清电话。

可能是目前实惠的全面屏手机,荣耀畅玩7深度评测

要知道,许多百元机用户都曾为通话音量太小而烦恼。像我家里的老人,也总是抱怨现在的智能手机没有以前的功能手机好用,主要就是因为听筒声音太小,连电话都听不清楚,手机还有什么用呢?而在荣耀畅玩7之前,居然从未有过一家手机厂商尝试去解决这个问题。现在,有了荣耀畅玩7,再也不用担心父母听不清楚电话了。

9月16日下午,临城东门派出所所长带领5名民警便衣来到美所村。为不引起罗某语的警觉,民警们事先约了人一起在美所村的排球场内打球,而罗某语的住宅恰好就在球场附近。

夜色降临,罗某语家中亮起灯光,侦查民警反馈称罗某语的电动车就停放在家中的院子内。就在民警们按照事先部署的计划准备进家搜查时,一名只穿着内裤的年轻男子走出罗某语住宅的院子。“就是他!”男子的胸口上有一道明显的疤痕,正好与情报中罗某语的体貌特征相符!所长立即上前并牵制住罗某语,随后跟上的民警一起将其控制并带回至临城东门派出所进行审查。涉嫌强奸的网上在逃人员罗某语落网。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]。

对于物业对小区安全监管的问题,方先生介绍,小区九成住户是租户,而且人员流动大,还有公司办公点,很难做到出入完全登记,下一步将加强监管力度。




(责任编辑:刘铉)

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