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www.am8dc07.com:小说真人来演起点中文网首发小说“真人漫画”

文章来源:www.am8dc07.com    发布时间:2018年07月23日 09:58  【字号:      】

www.am8dc07.com杨殊听得笑了:“听你这话,很不看好她啊!”

阿绾道:“她这样以卵击石,奴婢怎么可能看好她?”想了想,加了句评语,“看着聪明,实则愚蠢。”

杨殊道:“她是个玄士。”

阿绾不以为然:“玄士也在红尘中,就说那玄都观,为了观主之位争了多少年?原先那个观主,不就是因为这种说不出口的事被人整下台的吗?这是人心!”

杨殊鼓了鼓掌,没什么诚意地夸奖:“说得好有道理,阿绾好聪明!”


“鳄鱼”毒品是什么?

地狱在人间,镜头下俄罗斯吸毒、艾滋病群体的悲惨现状

Desomorphine俗称“鳄鱼”Krokodil。化学名为二氢去氧吗啡,是一种可待因和碳氢化合物组成的混合物。

就跟吸毒者用可卡因药丸代替可卡因一样,“鳄鱼”则是另一种比较昂贵的毒品海洛因的替代品。“鳄鱼”中主要活性成分为二氢脱氧吗啡(与吗啡相比,它的6位上羟基脱去氧原子,7,8位上碳碳双键发生加成反应),1932年在实验室合成后迅速被用作吗啡的替代品。它的活性是吗啡的8-10倍,现在主要是欧洲的一些国家尤其是瑞士,将其用作临床镇痛药。

利用可待因,一种常见且易得的镇痛药,只需要经过三步简单的化学反应就可以合成二氢脱氧吗啡。与注射海若因每次需要150美元相比,“鳄鱼”则便宜得多,每次注射只需要6-8美元的成本。

“鳄鱼”为什么致命?

二老爷不以为意:“不然还能怎么样?男女私会之事,叫巡按御史来断,本来就可笑!”

对面却蹙眉不语。

二老爷见此,关切地问:“怎么,有问题?”

“这位杨公子,到底在想什么?好好的沾上黎家姑娘,他不嫌多生事端?”

二老爷就笑:“对他来说,还真是再正常不过。在京中,他就出了名的来者不拒。长了那样一张脸,招姑娘家喜欢,谁来亲近,他都不拒绝,只是也从来不负责。”

“这大齐江山有我明家的功劳!”二老爷压着声音,却寸步不让,“祖父为他耗尽一生心血,父亲和二叔也是早早为他奔波辛劳。他凭什么因为一个小错,就叫祖父一世英明毁于一旦,叫父亲郁郁而终?”

“你、你……”明老夫人惊得不轻,颤抖的手指着他,竟说不出话来。

好半晌,她才问出一句:“你们兄弟,都是这样想的?”

二老爷跪在她面前,嘴唇紧闭,但脸上神情,无疑证实了这句话。

明老夫人闭上眼,老泪纵横:“冤孽!我养了你们这么多年,竟不知你们一个个如此无君无父!”

iPhone X 屏幕裸奔7个月之后,让人相当意外

相信很多人在购买了新手机之后都会贴膜戴套,以防止屏幕出现划痕或者跌落损坏,但也有一些裸奔党,他们认为这些配件会影响手机的使用手感,坚持不戴任何保护措施。

当然,这无所谓对错,只是每个人的角度不同罢了。

BGR 的编辑 Chris Mills 则是一位介于两者之间的手机用户,他从来不会为自己的 iPhone 贴膜,但是会戴保护壳,他认为这样既可以保持手感又避免手机跌落损坏,毕竟滑动屏幕是每天使用手机最多的操作。

Chris 近日在 BGR 网站上分享了自己使用了接近7个月的 iPhone X 在屏幕裸奔之后的模样,并且和过去的 iPhone 7 进行了对比。

只不过,有了武功能够不拖公子的后腿,会了医术可以帮助公子做更多的事。

但明微不是这样。

她学玄术,有一个很高远的信念。

扫荡天下,护佑苍生。

阿绾一直觉得,这种口号很虚无,越是目标远大,越像是安慰自己的借口。

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:邓林海)

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