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凯时在线平台:十个妙招远离糖尿病

文章来源:凯时在线平台    发布时间:2018年07月19日 17:52  【字号:      】

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另一种是由巴库为起点从里海运至阿斯特拉罕再改用铁路或是伏尔加河运输。

但不管是哪种方式都需要经过阿斯特拉罕和斯大林格勒。

于是,只要占领了斯大林格勒再修建一个机场,就可以轻松的封锁从苏联的石油运输。

从这方面来说,希特勒只要占领斯大林格勒就可以达到封锁苏联能源的目的了。

但希特勒不放心,因为苏联当然不甘心被德军封锁,于是肯定会有一番你来我往的争夺,所以希特勒就希望能两面同时出击……在拿下斯大林格勒的同时再拿下高加索地区掌握巴库油田,这样既可以断了苏军与之争夺的想法又可以为德国增加一个大油田。

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。

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曼施泰因听到这个报告时却表现得十分淡定。

“我不知道你为什么这么兴奋,少将!”曼施泰因说:“苏联人的坦克用的是柴油,而我们用的却是汽油!”

“不,将军!”马克西米利安少将报告道:“这些是汽油!”

“你确定是汽油?”曼施泰因眼睛不由亮了起来。

“是的!”马克西米利安少将回答:“我问过苏联汽车兵,他们告诉我这些汽油送往前线是给汽车以及‘瓦伦丁’坦克使用的!”

对技术的过分吹捧可能更多地说明了,我们过分看低了人类潜能。

会打电话的谷歌语音助手通不过图灵测试,正如AI代替不了老师

我们看到一个虚拟助手捕捉到了人类行为的一个微小方面,就迅速得到结论:人类已经一无所有了。

如果图灵测试的目的是模仿人类行为,那么我们可以很简单地通过图灵测试来稀释这些行为。

秦川将这个团分成三个部份:

第一营由格哈德带领从地道机动到洛瓦季河防线处重新将其占领并将其守住。

这任务看起来很危险但其实却不难做到。

原因是苏联人不知道德军的地道工事,同时苏联人又会把主力部队集中在前锋往德军防区纵深推进,于是就能打苏联人一个措手不及。

事情果然就像秦川想的那样,格哈德轻松的占领了洛瓦季河防线将苏军切为两断。

“上尉,上尉?”

就在秦川在斯大林战役和高加索战役之间犹豫的时候,曼施泰因就问着秦川:“你对进攻刻赤有什么看法?”

没等秦川来得及说话,曼施泰因就向会议室里的军官们介绍道:“这位就是第一步兵团的弗里克上士,也就是你们常说的‘传奇上士’,我们就是在他的建议下获得了塞瓦斯托波尔的胜利!”

“哗”的一声,会议室里就传来一片响亮的掌声。

其实根本就不需要曼施泰因介绍,军官们都知道秦川这个会议室里唯一的上尉是谁。

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)。

“越多越好!”曼施泰因回答:“一个月之内,我们至少需要五百艘这样的船!”

“可是将军”康拉德脸色不由变了变:“这是在苏联,我们从德国运来都需要”

“你可以在苏联制作这些东西!”曼施泰因打断了康拉德的话:“用飞机把你需要的人和东西运来!”

“将军,我还需要船厂制造船体,汽车厂生产轮子和发动机!”康拉德回答。

“你会拥有这些它们的!”曼施泰因说:“虽然我们在苏联缴获的东西不多,但凑齐一个船厂和一个汽车厂的设备和工人还是绰绰有余的!”




(责任编辑:肖瑞军)

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