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明升体育m88:邳州这个村三年换了七任支书,来了个“

文章来源:明升体育m88    发布时间:2018年08月15日 13:57  【字号:      】

明升体育m88“你有办法?”隆美尔眼里满是怀疑。

“我没有办法守住这些土地!”秦川回答:“但我们可以让英国人也同样无法得到,或者说无法轻易得到!”

“你说什么?”隆美尔有些不解:“我们如果撤出了,它们当然就是英国人的!”

“将军!”秦川指着地图说:“还记得希腊的民族解放阵线吗?”

“那些游击队?”


但苏联人似乎并不在乎,朱可夫用于准备反攻时就决定重新组建这个西南方面军,尽管部队已经完全不一样了。

“这个西南方面军下辖第21、第63集团军,以及坦克第5集团军以及空军第17集团军!”亚历山大一边翻着文件一边说道:“具体的兵力和装备尚未侦察到,不过这些并不是我们需要关系的,我们需要关心的是……这个!”

说着亚历山大指着一张照片说道:“这个村庄叫下塔斯克,大多数村民都被征用民工到顿河构筑工事了,只留下几十个老人和小孩,由于它距离顿河防线只有三十公里,有幸成为第21集团军第97步兵师的师指挥部,师长斯捷科夫少将把他的指挥部设在……”

亚历山大从文件中取出一张照片,说着:“在这幢两层的房屋里!”

秦川看了看村庄的航拍图对照着侦察到的数据,不由赞了声:“很理想的目标,只有一个警卫连,离它最近的部队也在五公里之外!”

飞行员显得十分傲慢,眼神和语气里毫不掩饰某种优越感,这让德军士兵们感到很不舒服。

“你叫什么名字,准尉!”库恩问:“我需要向上级报告并验证!”

“验证?”飞行员笑了起来:“你们担心我是英国人的间谍?”

“不,只是例行公事!”库恩回答。

“好吧,我叫马尔塞尤!”飞行员随口回答:“汉斯·约阿西姆·马尔塞尤!”

秦川在屋脊上架起了步枪,瞬间就控制了整个局面而且可以适时指挥。

不过这时的指挥并不是那么方便,因为突击队还没有装备微型步话机无法将指令传达到小队一级,所以在攻势展开后很大一部份只能靠在训练场的演练以及各分队之间的默契。

“砰!”的一声,秦川打掉了一名躲在墙角里的苏军士兵。

他所处的位置在a队的视线死角,就连直升机打下的照明弹都无法照到他所处的位置,秦川注意到他拧开了几枚手榴弹保险盖,显然是在等待a队经过断墙的另一侧时将手榴弹抛出去。

但秦川没有给他这个机会。

什么叫抓住机会?

微信7年前刚诞生时,绝大多数人的评价!看完惊呆!

当别人不懂的时候,他明白;

当别人明白的时候,他在做;

当别人在做的时候,他已经成功了!

自带清凉感 夏季不用愁

封面新闻记者 李雪丹

随着气温的升高,不用提醒,我们都自然会换上T恤、丝质衬衫这些轻薄材质的单品,但是别忘了,除了衣服之外,我们的包包也是需要换季的。

镂空、镜面、编织,这些自带“清凉感”的包包,不管从材质还是颜色上,看一眼就能给你的视觉降温。

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但如果德军以一个舰队再加上西西里岛及突尼斯两翼的战机掩护的话,几乎也可以说是万无一失了。

“很好的想法,少尉!”奥克斯特少将说。

“不,他已经是中尉了!”斯莱因上校走了进来,拿着手里的电报扬了扬,微笑着说道:“隆美尔将军亲自任命的,这可不常见!”

“恭喜你,中尉!”奥克斯特少将探过身与秦川握了握手:“我认为你的能力完全配得上这个军衔!”

“是的!”斯莱因上校上前来拍了拍秦川的肩膀:“隆美尔将军说,凭你的战功及智慧就算是做一个将军都不过份。”

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:冯爽)

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