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凯发k8娱乐:美国归还伊拉克380.

文章来源:凯发k8娱乐    发布时间:2018年07月22日 15:15  【字号:      】

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“学院会一如既往做好学生道德教育,也希望以后能有更多的感动海南人物进入校园,浇灌学生们心中道德的种子,让更多的孩子心底萌发道德的枝叶。”叶芳云说。运作 旧衣物分赠送和循环再生2种处理方式

目前,海口旧衣物回收箱有两个部门运作,一个是海口市民政局与市慈善总会合作的“衣旧不舍、绿色行动”,另一个是海口环太贸易有限公司的“环太城市英雄”。

旧衣物处理方式差不多一样,即运输车定期将旧衣物回收至处理厂内,厂内将旧衣物按新旧程度分拣,分类进行洗涤消毒烘干,不能直接使用的就进入循环再生。

近日,今日头条在官方微信公众号发文表示:封杀,很可能是腾讯表达敬意的一种方式。今日头条称在装有腾讯电脑管家的电脑上,西瓜视频被提示为“网站包含欺诈信息”。此外,今日头条指出在西瓜视频被封禁的朋友圈和QQ空间,腾讯近日推出的下饭视频APP不受影响。

早报| 《反贪风暴3》定档8月24日;Netflix市值一度超越迪士尼;《爱国者》定档6月9日

网易薄荷直播宣布用户数突破6000万

但是,她很快发现,钱某某两个手机号码都打不通了,微信也换了新的名字,叫做“XX523”,“523就是‘我爱上’的意思。”王琪说,这时自己才意识到,钱某某应该是有了一个叫做“XX”的新女朋友。

在寻找钱某某的过程中,王琪发现了他的身份证信息,性别一栏写着“女”字。

“女”,这个字对于王琪来说无异于晴天霹雳。冷静过后,她开始回忆两人在一起的种种细节:“她”全身上下没有一样东西像女人,连胸部都是平的;“她”洗脸都是只用清水一擦就好;“她”在外面上厕所都是去男厕;“她”每次洗澡都在里面换好长袖睡衣睡裤;“她”说接吻太脏,每次亲热都是止步于亲亲脸;“她”还说过要尊重自己,正式结婚以前,不会发生性关系。

蚂蚁金服Pre-IPO融资接近完成:传90亿美元 GIC领投

雷帝网 乐天 5月28日报道

多方消息透露,蚂蚁金服正在接近完成规模在90亿美元的Pre-IPO融资,这轮融资GIC(新加坡政府投资公司)为最大投资方。

其它领投方包括华平投资、加拿大退休金计划投资委员会、马来西亚国库投资和淡马锡。参投方包括凯雷、大西洋投资集团、银湖资本、红杉资本中国和贝莱德等。

蚂蚁金服本轮融资采取定向邀请制,挤入这轮投资者名单的只有十来家,有部分被邀请的机构最终出局。曾有报道,蚂蚁金服此次融资要求投资者选边站队。

2、招聘兼职诈骗

招聘兼职:有部分同学在课外时间想找份兼职工作,骗子会针对这种心理,利用手机、互联网等媒介,传播虚假招聘兼职广告,骗取学生一定数额的押金还有保证金等。

警方提醒:大学生在寻找兼职信息时,千万不要盲目轻信那些以骗钱为目的的黑中介。此外,不管是找工作过程中还是兼职期间,都要提高安全意识,与雇主见面时最好请同学结伴前往,以免上当受骗。

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:周国亮)

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