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希尔顿娱乐xed:[兰州大学报]谋在深处,干在实处

文章来源:希尔顿娱乐xed    发布时间:2018年08月17日 16:02  【字号:      】

希尔顿娱乐xed
记者在网上查询发现,恬恬带回的玩具是一种水晶泥,又叫“史莱姆泥”、“戳戳泥”。水晶泥的外形如同果冻一般,色彩极为艳丽,打开盒子后还有一股香气,可以捏成各种形状。

22日,记者在海口市第二十八小学旁的一家玩具店的货架上看到,五颜六色的水晶泥装在大大小小的塑料盒子里,同时还有数盒装有白色粉末状物品的塑料盒,以及一些制作水晶泥的DIY工具。记者发现,这些装有水晶泥的盒子上没有任何的字样标签。当记者询问透明塑料盒子内装的白色粉末是什么时,老板称“不知道,很多小孩买来做手工的。”

在海口市龙峰小学旁一家文具店内售卖的水晶泥盒上,记者同样找不到任何生产厂家、厂名、厂址的信息。在纸箱内,记者还发现一盒“史莱姆水晶泥专用硼砂”,未标注“请勿食用”的字样以及厂家信息。

莫尔丁还表示,这也不仅仅让美国头疼,它肯定还会蔓延到欧洲,甚至世界其他地区。

2020年代,或是美国金融史上最动荡的10年!金融危机将要重演?

美国或欧洲的经济衰退将引发全球经济的衰退,就像2008年发生的那样。

欧洲有自己的一系列经济困境和多种潜在触发因素。莫尔丁认为,在欧洲央行结束这一紧缩周期之前,欧洲很可能陷入衰退。

同样的,美国经济衰退将引发更高的联邦支出,并减少税收收入。因此,莫尔丁预计,美国预算赤字将迅速达到2万亿美元甚至更高。而在经济衰退开始的4年内,美国政府债务总额将至少达到30万亿美元。

这将进一步限制私人资本市场,并可能增加每个人的税收负担,而不仅仅是富人。

南国都市报3月15日讯(记者 王小畅)15日,南国都市报记者从海口市交通港航局获悉,为了满足网约车驾驶员考证多样化需求,提供更加便捷的考试通道,网约车驾驶员证手机线上考试将于16日在“椰城市民云”APP正式上线。当天将组织首批50余名网约车驾驶员“尝鲜”。

闭卷考试,时间为100分钟

据了解,16日,海口市网约车司机手机在线考试将在“椰城市民云”服务版块正式上线试运行,应考人员需提前在手机上下载“椰城市民云”APP,并进行实名制注册认证,才可参加考试。上线当天,交通部门组织52名网约车驾驶员进行第一批次在线考试,双科总考试时长为100分钟,考试地点不限。由于是上线试运行阶段,考试时间暂定为上午8时至24时内的任何时段,每人应考次数为1次,下一步将根据试运行情况进行调整。

南国都市报3月25日讯(记者谭琦 )“一路的骑行都有好风光,芒果口感也特别棒。”福建的自行车爱好者冯志刚完成了100公里的骑行,路上品尝到的三亚芒果令他印象深刻。25日上午7点,“三亚芒果”百公里骑行正式启动,全国34家骑行协会和俱乐部车队的500名骑行选手从三亚湾海虹广场出发,一同感受三亚独特的自然风光和芒果文化。

“在骑行过程中,我们经过了许多芒果园,一路上都闻到芒果的香甜气息。”骑友冯志刚兴奋地说,全国各地的骑行选手在芒果园里免费采摘和品尝三亚芒果,“特别甜,很好吃。”许多选手品尝了三亚芒果后都纷纷竖起了大拇指。

在百公里骑行的终点,每队完赛的选手都获得一箱三亚芒果,还有一个特色的金黄色芒果奖杯。除此之外,活动主办方还提供100箱芒果用于奖励在“芒果摄影秀”当中的优秀摄影作品。三星NGSFF大肆宣扬,也是立足在V-NAND存储芯片的基础上,相互结合,三星NGSFF自然容易得到闪存生态的认同。

英特尔的“尺子”,三星的“钉子”

NGSFF标准下的单面16TB具体规格大小是30.5mmx110mmx4.38mm,NGSFF的尺寸比M.2 SSD的NGFF标准(22mm宽,长度42mm、60mm、80mm和110mm)更大一些。

三星NGSFF SSD与一个美国1984年发行的25美分流通硬币对比,大家似乎感受到了这SSD规格大小还是比较小的。

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)。




(责任编辑:吴睿哲)

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