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利来国际最给力老牌博彩网站:谁让企业沦为官员敛财的“白手套”?

文章来源:利来国际最给力老牌博彩网站    发布时间:2018年09月23日 19:19  【字号:      】

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注意区分“定金”与“订金”

记者从海口市消费者协会了解到,很多市民在年夜饭预订时往往与商家只是达成口头协议,为了减少不必要的麻烦,最好能签订正规合同,约定相关细节问题。同时看清是“订金”还是“定金”。“定金”有担保的作用,金额不得超过总价款的20%,如果商家违约,会承担向消费者支付双倍“定金”的违约责任,如果消费者违约,商家就不返还“定金”。而“订金”有预付款性质,无论商家或消费者违约,都可按照事先约定或商业惯例执行。消费者一旦合法权益受到侵害,可拨打12315,及时向工商、消协部门投诉。“如果旅客不需要报销凭证,在网上购票后,可以直接凭手机上的数据码检票上车。”该车站有关负责人介绍,这些新技术的使用,不仅给旅客带来了便利,从这些机械岗位解脱出来的人力可以投入到车站其他方面的工作,提高服务旅客的质量。

这些正在改变春运的高科技,在业内专家看来,有助缓解春运痛点。

三声:在这个定义下,选拔的标准是什么?

麦锐娱乐王丛:我反思了两年,单纯复制日韩模式一定失败

王丛:我们最看重艺人的基本素质和长期的可塑造性。第一个核心就是基本素质。第二点是欲望,因为这个行业太苦了,粉丝经过多年的洗礼对技能要求太高了,偶像必须什么都会,这个过程是非常艰苦的,他们需要有强大的野心,巨大的动力和吃苦的能力。第三要有天赋。

三声:过去的一年多,公司实际上比较沉寂。

记者 王燕珍

特约记者 陈世清

通讯员 林馨 钟玲2015年,琼中女足在“哥德堡杯”世界青少年足球锦标赛中获得U12女子组冠军,这是海南历史上第一支代表国家参加国际性足球大赛的女子代表队,并首次夺冠。

2017年,琼中女足代表海南省参加第十三届全国运动会,在群众笼式五人制足球女子赛中勇夺冠军。

愿景

微软提出的系统使用迁移学习方法将不同源语言中词汇级别和句子级别的表征共享到一个目标语言中。该设置假设多种源语言包括高资源语言和低资源语言。微软的主要目标是能够共享所学的模型,以便帮助低资源语言。该系统架构对神经机器翻译(NMT)的编码器-解码器框架新增了两个修改,以实现半监督通用神经机器翻译。主要修改了编码器部分,如图 2 所示。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

1. 为了支持多语词级别的共享,词汇部分通过一个通用词汇表征(ULR)来共享。

2. 专家模型表征所有源语言句子级别的共享,与其他语言共享一个源编码器。

这两种修改使低资源语言能够利用与较高资源语言相关联的词级和句子级表征。

ULR 利用预投影步骤,将在单语语料库上训练的所有词嵌入投影到统一的通用空间中。预投影可以使用种子词典、小型并行数据或无监督方法来实现。如图 3 所示,研究者最终得到了所有语言的统一表征:在这个例子中,所有语言都投影到英语表征中。值得注意的是,统一嵌入空间是使用 word2vec 学习到的单语嵌入投影而得的,这对于翻译任务而言并不是最佳的。

“老辈的疍家人吃住都在船上,常年过着漂泊的生活,饮食起居都在这片海域解决,人不离船、船不离海是他们生活状态的写照。”冯国文说,如今疍家人除了出海打鱼、渔排养鱼外,随着生活水平的提高,一些疍家人还“登陆”居住,平常在渔排上养殖,家安在岸上。

美食

疍家渔排

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)。


3月的春风吹拂着大地,海南荔枝树也迎来了花期。走进海口永兴镇一处荔枝园,花朵的清香扑鼻而来。看着满园怒放的荔枝花,果农王安国笑得合不拢嘴。“前两年收成不好,差不多只够保本。今年看花的长势,不出意外的话会是个丰收好年。”

获得更多收成的确是喜事,但如何避免“丰产不丰收”,让果农的腰包鼓起来,就成了摆在所有人面前的难题。

南国都市报记者 文盛 文/图

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(责任编辑:陈海娟)

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