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博天堂国际娱乐官网:京东用友推智慧政采平台要让全流程电子化

文章来源:博天堂国际娱乐官网    发布时间:2018年09月19日 00:20  【字号:      】

博天堂国际娱乐官网讲起话来,神采飞扬。
现在齐震的武功很强,与非烟交换了条件,具有强壮的神力,云痕和宗越都不是他的对手。

对义传来说,落发最困难的是脱离有心脏病的母亲。

在老美臂膀往外拐的方针扶持下,日本靠着借款,在美国获得质料、设备,再以向朝鲜战场和美国本乡出售抵还借款。但他欠好劝说田汉不去,只好四个人(即“四条汉子”)一道硬着头皮前去见鲁迅。

“差评”风波反思:要消灭洗稿,还得靠内容平台

人工智能眼下还不成熟,人总有办法骗过机器,所以微信原创保护做得很好之后,要面临的问题,已不再是抄袭,而是“洗稿”或“伪原创”。抄袭者已经进化了,早已对原创保护体系免疫。对于微信来说,也有难度,一是技术不成熟时必然要在人力上大力投入,人工审核自然是越少越好;二是多少相似度才是“洗稿”,如果是引用别人文章该如何“标注”,很难界定,需要行业标准;三是水至清则无鱼,洗稿者有其擅长之处,大概算是“内容微创新”,如果每个人都要原创,那么微信上的公众账号有一半以后都不用更新了。不过,就算千难万难,对原创内容进行保护,不论是从平台长期利益,还是道义上来说,都是必须要做的,期待微信能出大招惩治“洗稿”者。

以上两段话,是我两年多前提的建议,然而现在看来,洗稿似乎仍在继续。

日本在战后十多年就完成了经济腾飞,也就在若干个奋发向上勃勃,把重振日本国威的江副浩正顺势应运而生的一同,老美也认可了日本的经济成就,说话了:中止长时间的以单项最惠国待遇扶持日本的方针。腾讯的投资部门以及事业部的投资中有没有这样的情况?坤鹏论认为,腾讯作为中国实际意义上最大的投资机构,很难免俗吧!特别是今年还要更大力度投资之际,不除蠹虫,心里难安呀。

自媒体人集体吐槽“差评”主要源于他们深深的妒忌!

没准,马化腾就在等着这样的机会,人瞌睡了,差评送来了枕头,顺理成章,来一场自查自纠,甚至借此事收了业务部门的投资权,再严查投资腐败,都相当有可能!

如果从管理学的角度看,马化腾在没有调查前就随意插手和评论下属的工作,还公布于众,这是犯了管理大忌,以后主管们还怎么开展工作?是不是什么事都得先请示一下“Pony怎么看?”

一个公司如果屁大点事儿都要老大点头,管理层还干个毛线!

坤鹏论相信,马化腾绝对不是这样弱智的领导,要不然腾讯也做不大,就在这两天,财经杂志《巴伦周刊》最新一期封面文章评选出了2018年全球30位最佳CEO,马化腾上榜入选有远见的创始人,连马云都无缘此榜单。

夫妻带队汪明荃与罗家英携手来蓉粤剧扮演她的老公罗家英此次与她同行。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)。

板鸭2。




(责任编辑:朱茂清)

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