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环亚国际网址登录网址:陈光标“保钓广告”不是文明的图腾

文章来源:环亚国际网址登录网址    发布时间:2018年09月25日 20:05  【字号:      】

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据查询陈述显现,这位投资者做笔录时表明,他并没有运用三星手机。

深圳龙岗坪山躲藏一个全国最大的湿地公园,占地64.1万平方米。但是,好消息并不长。另一个问题也是全行业的问题,尽管平台节目帮助大部分经纪公司解决了启动的引爆点问题,但是对于后续内容的制作依然有着一定的周期,在这个过程中,偶像经纪公司要如何对已经成名的偶像进行合理运营,以避免他们陷入传统选秀明星走红后的固有流程,这实际上回归到了传统的艺人经纪领域,但同时又在艺人定位和粉丝运营上提出了更高的要求。

麦锐娱乐王丛:我反思了两年,单纯复制日韩模式一定失败

“我们现在80%的精力在做现有人的商业化和他更进一步的运营工作,20%是为下一季节目储备新人。包括麦锐在内,这个行业大部分的公司都面临一个共同的问题,新人的成长速度要远远高于公司。”王丛说,这需要他们更快地在组织架构、内容创作等多个方面迅速成长,这种学习也包括CEO个人,“我原来的焦虑是行业的,现在是对我和我的团队的学习能力都提出更高的要求,这种学习是多个领域的。”

这种完善下最终要证明的是两件事,一是这是一家有能力做出“出圈”偶像的公司,另一件是在他的工业化体系下可以持续地产出偶像,这种持续产出目前最直观体现在麦锐可以同时向多个节目输送较为成熟的练习生。

在海滩救生员的解救举动中,有将近一半是跟离岸流有关的。从上面可以看出,货拉拉在内因尚未解决的情况下,或许将很难构建起抵御外敌的堡垒。

同城货运是非多,回归服务并非货拉拉的定心丸?

回归服务业务本质是货拉拉最佳的打开方式?

如今,同城货运市场已经逐渐进入市场红海期,在同质化的平台模式下,货拉拉要想获得更多的市场份额,就要把握行业的趋势。对于同城货运平台而言,回归服务业本质是行业的未来趋势,不过“回归服务业本质”不仅仅是要解决货主和司机的信息不对称问题,货拉拉想真正回归服务业务本质,需要做的事情还有很多。

回归服务业本质可行,在兼顾到用户利益的同时也不能忽略司机端的诉求。对于用户而言,如果价格上没有吸引力,那么他们更倾向于选择熟悉的司机进行配送。对此,平台回归服务本质的打法应该在司机端响应速度、到达准时、货运安全赔付保障等环节下功夫,从而为用户提供增值服务。

而对于入驻司机而言,平台上的订单量是否能够为其增收、是否是弹性工作、是否自由都会成为他们选择平台的理由,对此平台应该不断扩展其业务规模。不仅仅局限在C端用户,B端的企业级服务也应当大量扩展。

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:徐赫彤)

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