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凯发国际平台:低脂还是低碳水,怎么吃才能减肥?

文章来源:凯发国际平台    发布时间:2018年07月19日 06:25  【字号:      】

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然而,有2名妇女却不顾政府标识的“免费停车处”,强行向停放的电动车的车主们收取停车费,每次收费1元。

当记者问这2名妇女此处为免费停车位,为何要收取停车费时,这2名妇女根本不理睬,仍在收费。

“免费停车处”停满电动车后,这2名妇女又擅自占用人行道其他区域,指挥20多辆电动车停放在人行道上。

为激发公众环境责任意识,推动形成崇尚生态文明、共建美好新海南的良好风尚,2018年3月22日至3月27日,我省4家纳入全国第一批向公众开放的环保设施和城市垃圾污水处理设施单位将组织集中开放活动,欢迎社会各界人士前来预约报名、参观。

一、开放设施单位

海南省环境监测中心站、海口市政府第二办公区空气自动监测子站、海口威立雅水务有限公司白沙门污水处理厂(一期)、海口市颜春岭生活垃圾焚烧发电厂。

鹈鹕:安东尼-戴维斯

球员工会公布30支球队“骨干奖”获奖名单

76人:TJ-麦康奈尔

凯尔特人:马库斯-斯马特

步行者:维克托-奥拉迪波

开拓者:达米安-利拉德

“亲爱的,我们一起携手跑到天涯海角!”这是张子文和王欣的比赛宣言,当记者看到这对夫妻组合时,尽管话语不多,但举手投足之间仍能感到浓浓的爱意。

为了能够参加这次比赛,他们两天前就从老家河南来到三亚开始“备战”比赛,这次他们参加了情侣半程马拉松比赛。在比赛之前,夫妻俩听说此次半程马拉松的终点设在天涯海角景区,而非常向往来三亚旅游的他们就毫不犹豫的报了名。原来,这次是这对夫妻第一次来三亚,比赛结束后,也会在三亚多停留几天,欣赏三亚的美景。

比赛期间,夫妻俩一直肩并肩奔跑着,在经过近两个小时奔跑,俩人携手冲过设在天涯海角的终点线。

数博会,马化腾把自家的微信、小程序、企业微信、AI推销了个遍

在高峰论坛,马化腾从广度、深度和精度3个方面对数字经济进行了精辟的阐述。在对数字经济进行阐述的同时,马化腾还不失时机的对自家产品进行了推广。从马化腾的“推广”中,我们也能看出腾讯当前正在力推的业务,他们是腾讯微信、小程序,企业微信,腾讯AI。

消防官兵正在现场施救。(图由五指山消防提供)

南国都市报3月16日讯(记者 胡诚勇 通讯员赵瑞荣)15日17时56分,五指山市消防大队接到报警:五指山市红星小学校园内,一名小学生的手臂被卡在下水道盖板缝隙内无法取出,请求救援。

消防官兵到达现场后经了解得知:大约半个小时前,一名小男孩课间跑到操场边玩耍,期间不慎将整个左臂伸到下水道盖板缝隙内,无法取出。手臂被卡后,小男孩情急之下想奋力拔出,哪知手臂被深深地卡在缝隙内。由于缝隙过小,小男孩的手臂有明显的红肿现象,其痛得嚎啕大哭,情绪较为激动。见此情况,班主任老师心急如焚不知如何是好。随后有人建议拨打119求救。

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:汪极)

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