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www.利来.com:“微笑名片”你值得拥有

文章来源:www.利来.com    发布时间:2018年07月22日 09:13  【字号:      】

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不得不说两栖登陆船的便捷性是勿庸置疑的,如果是使用其它船只,这时候的海滩只怕要忙成一片了,又是将物资搬运到船上又是推船下水,除此之外还需要汽车帮助运输重装备比如火炮之类的东西。

但有了两栖登陆船之后所有的这些都可以省了,因为这些东西早在基地时就装运好直接开过来的,第一步兵团要做的就只有一件事……一艘接着一艘的将两栖登陆船开到海里。

要注意的就只有一件事,下海时要小心,必须慢慢的让船体接触海水,速度过快会掀起大量的海水进入船体,这样会将装备、弹药弄湿严重的还有可能使两栖登陆船瞬间沉没。

当然,这个情况在这里并没有发生,原因之一或许是因为驾驶员们对这种新装备十分陌生……人有时就会有这种奇怪的心理,对陌生的东西会保持足够的耐心和敬畏,当对它熟悉到某种程度的时候就有些无所谓了。

两栖登陆船到海里后就换到海航模式,发动机带动螺旋推进器推动着船体前进。

“不用了,上校!”秦川回答:“我已经找到我想要的了!”

后来秦川才知道,那些在路旁的尸体并不都是侦察兵们清理的。

事实上……侦察兵每次与苏军的战斗中都会留下一些苏军俘虏,德军士兵会命令这些苏军俘虏把尸体甚至是汽车残骸清理开,然后再让把他们押到路边射杀。

这似乎有些残忍,但正如之前所说的,第一步兵团是穿插部队,因为任务和保密的需要他们无法接收俘虏。

大慨十五分钟后这样的战斗就越来越少了,最后公路上甚至空荡荡的就只有德军部队在行军。于是秦川就知道,第一步兵团甚至都赶在了苏军溃军的前头。

这使第一步兵团的行军更顺利,路上偶尔能碰到几个苏军的哨卡,几个打着手电筒的苏军大声用俄语问着话,显然他们边三轮和坦克的车前灯下无法分辩敌我。

不知道当钻头钻出石油的时候,巴克豪斯教授会惊讶成什么样子。同时,从外部环境看,国内的社交领域已经被瓜分殆尽。QQ、微博、微信、陌陌,乃至众多炙手可热的短视频平台等,都将是美图秀秀的强劲对手。在这些对手横亘于社交领域的当下,美图秀秀要想完成属性的转换可谓困难重重。

工具产品转型社交面临哪些困境?美图的社交梦能实现吗?

而且从社交领域的大环境来看,国内外有着很大差异。像国外图片社交应用Instagram虽然火爆,但在国内图片社交却始终没有火起来。对此,美图公司创始人兼CEO吴欣鸿认为,国内的图片社交应用没火起来是缺少“比较好的流量来源”,而美图已经拥有大量的用户,获取用户几乎是“零成本”。

但如果流量就意味着一切,那支付宝早在就社交领域获得成功了。图片社交难以在国内生存,最关键的原因是国内尚没有形成这种社交方式的环境,且大众也不接受。

道阻且长,希望美图秀秀能对当下的社交领域带来点不一样的色彩吧。(科技新发现 康斯坦丁/文)

然而,克洛普对亚军一点都不陌生,屡屡成为对手夺冠的背景板。早在12/13赛季,他就率领多特蒙德异军突起,半决赛4-3逆袭皇马闯进决赛,与拜仁一决高下。不过那届欧冠决赛,多特蒙德最终被罗本绝杀,1-2输掉欧冠冠军,还见证了拜仁拿下赛季三冠王。

利物浦输球最惨是他!最强火力无缘夺冠 3进决赛无一胜绩

执教利物浦之后,他在短短3年间帮助红军两度进入欧战决赛。15/16赛季欧联杯,利物浦在先进一球的情况下1-3不敌塞维利亚屈居亚军,算上本赛季欧冠决赛失利,他追平了库珀和温格,成为第3位头三次欧战决赛都输球的主帅,实在是太过悲催。

德国是为了石油进攻苏联,这个战略的错误源自于德国人不知道北非有石油,否则根本就不会有这场战争。

与德国相似,日本进攻美国也是为了石油,这个战略的错误源自于日本不知道中国有石油,否则也不会有美日战争甚至美国有可能还没参战。

简单的说,就是德国和日本都是坐在宝山上却空手而归。

归根结底,就是这时代对石油进入误区,以为石油只会在海岸线附近并重点在海岸一带勘探。

如果日本由此也认识到中国内陆有石油并调整勘探重点呢?

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:竺元柳)

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