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智能體

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智能體，顧名思義，就是具有智能的實體，英文名是Agent。以云為基礎(chǔ)，以AI為核心，構(gòu)建一個立體感知、全域協(xié)同、精準判斷、持續(xù)進化、開放的智能系統(tǒng)。智能體是人工智能領(lǐng)域中一個很重要的概念。任何獨立的能夠思考并可以同環(huán)境交互的實體都可以抽象為智能體。

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智能體技術(shù)

OpenAI發(fā)布了一個名為“Neural MMO”的大型多智能體游戲環(huán)境

作為一個簡單的基線團隊使用普通的策略梯度來訓(xùn)練一個小型的、完全連接的體系結(jié)構(gòu)，將值函數(shù)基線和獎勵折扣作為唯一增強。智能體不會因為實現(xiàn)特定的目標而獲得獎勵...

2019-03-07 標簽：可視化智能體強化學(xué)習(xí) 3816 0

伯克利的研究人員提出了一種通用的自適應(yīng)感知方法AdaSearch

傳統(tǒng)上，機器人領(lǐng)域?qū)⒕呱硭阉鳎╡mbodied search）看作持續(xù)的運動計劃問題，其中機器人必須平衡環(huán)境探索和對高效軌跡的選擇。這就催生了既可以進行...

2018-11-24 標簽：機器人無人機智能體 3716 0

繼OpenAI發(fā)布Dota2的團戰(zhàn)AI后，DeepMind今天也發(fā)布了自家的最新研究

為了讓這一過程更有趣，我們還設(shè)計了一個CTF的變體，其中的平面地圖每一場都不一樣。結(jié)果我們的智能體被迫學(xué)習(xí)到了一種“通用策略”，而非靠對地圖的記憶獲勝。...

2018-07-08 標簽：機器人智能體 DeepMind 3665 0

OpenAI剛剛開源了一個大規(guī)模多智能體游戲環(huán)境

我們需要創(chuàng)建具有高度復(fù)雜性上限的開放式任務(wù)：當(dāng)前的環(huán)境要么雖然復(fù)雜但過于狹窄，要么雖然開放但過于簡單。持續(xù)性和大規(guī)模等屬性也很關(guān)鍵，但是我們還需要更多的...

2019-03-06 標簽：智能體生態(tài)系統(tǒng)強化學(xué)習(xí) 3652 0

智能體的連接問題,如何創(chuàng)建能符合人類目標的智能體？

長期來看，我們會擴大獎勵建模的規(guī)模，將其應(yīng)用于人類難以評估的領(lǐng)域。為了做到這一點，我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環(huán)應(yīng)用獎勵建模：我們可...

2018-11-24 標簽：機器學(xué)習(xí)智能體強化學(xué)習(xí) 3635 0

如何應(yīng)對并解決可能出現(xiàn)的智能體失控問題

精神病理學(xué)是指對精神障礙的起因及其相關(guān)治療手段的科學(xué)研究。在這種背景下，引用美國精神病學(xué)協(xié)會 ( APA ) 對精神障礙的定義：精神障礙是一種在“心理學(xué)...

2018-07-04 標簽：人工智能智能體 3605 0

DeepMind分享了他們在多智能體學(xué)習(xí)方面的進展

由此產(chǎn)生的智能體，我們稱之為For The Win（FTW）智能體，它學(xué)會了以非常高的標準玩CTF。最重要的是，學(xué)會的智能體策略對地圖的大小、隊友的數(shù)量...

2018-07-05 標簽：人工智能智能體 DeepMind 3595 0

AI智能體學(xué)習(xí)如何跑步、躲避跨越障礙物

在深度強化學(xué)習(xí)中，智能體是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接與環(huán)境相互作用。它觀察環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)，并根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和過去的經(jīng)驗決定采取何種行動（例如向左、向右...

2018-10-22 標簽：智能體強化學(xué)習(xí) 3495 0

OpenAI提出了一種回報設(shè)置方法RND

在開發(fā)RND之前，OpenAI的研究人員和加州大學(xué)伯克利分校的學(xué)者進行了合作，他們測試了在沒有環(huán)境特定回報的情況下，智能體的學(xué)習(xí)情況。因為從理論上來說，...

2018-11-05 標簽：機器學(xué)習(xí)智能體強化學(xué)習(xí) 3467 0

OpenAI的研究人員開發(fā)了一套基于能量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

訓(xùn)練數(shù)據(jù)由（注意掩膜、狀態(tài)）的軌跡組成，提前生成的軌跡用于確認我們希望模型學(xué)習(xí)的特定概念。我們?yōu)榻o定概念集提供一組演示（通常為5次）來訓(xùn)練模型，然后將模...

2018-11-10 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體 3411 0

DeepMind開發(fā)了PopArt，解決了不同游戲獎勵機制規(guī)范化的問題

我們將PopArt應(yīng)用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA)，這是DeepMi...

2018-09-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體 DeepMind 3372 0

Deepmind“好奇心學(xué)習(xí)”新機制：讓智能體不再偷懶

盡管在過去有許多嘗試來形成好奇心，但本文關(guān)注的是一種自然且非常流行的方法：基于“意外”的好奇心機制。最近一篇題為“Curiosity-driven Ex...

2018-10-26 標簽：機器人智能體 3220 0

一種從視頻中學(xué)習(xí)技能的框架（skills from videos，SFV）

由于基于單幀圖像預(yù)測的位姿是不連續(xù)的，在上圖中可以看到明顯不連貫的動作。同時由于估計器某些錯誤估計的存在會產(chǎn)生一系列奇異結(jié)果造成估計的位姿出現(xiàn)跳變。這會...

2018-10-18 標簽：計算機視覺智能體 YouTube 3214 0

Gibson能讓算法同時探索感知和運動

Gibson的主要目標是幫助在現(xiàn)實環(huán)境中訓(xùn)練的模型完成遷移，這一過程分為兩步。首先，在現(xiàn)實環(huán)境中表現(xiàn)自己的語義復(fù)雜性，并根據(jù)掃描過的真是場景構(gòu)造環(huán)境，而...

2018-09-06 標簽：機器人計算機視覺智能體 3139 0

更好的理解TensorFlow 2.0的新特性

雖然很多基礎(chǔ)的RL理論是在表格案例中開發(fā)的，但現(xiàn)代RL幾乎完全是用函數(shù)逼近器完成的，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體來說，如果策略和值函數(shù)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似，則...

2019-01-23 標簽：智能體強化學(xué)習(xí)tensorflow 3058 0

UC Berkeley大學(xué)的研究人員們利用深度姿態(tài)估計和深度學(xué)習(xí)技術(shù)

給定一段視頻，我們用基于視覺的動作估計器預(yù)測每一幀演員的動作qt。該動作預(yù)測器是建立在人類網(wǎng)格復(fù)原這一工作之上的（akanazawa.github.io...

2018-10-12 標簽：計算機視覺智能體深度學(xué)習(xí) 3018 0

在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引入了一種新的隱寫術(shù)，稱為“訓(xùn)練集偽裝

在研究人員設(shè)想的場景中，名為Eve的第三個智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗者的角色，監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當(dāng)Eve對Alice發(fā)送給Bob的內(nèi)容產(chǎn)生懷疑時...

2019-01-08 標簽：圖像機器學(xué)習(xí)智能體 2832 0

AI智能體的能力還會繼續(xù)提高嗎？

奪旗原本是一項廣受歡迎的戶外運動，被廣泛的應(yīng)用于電子游戲中。在一張給定的地圖中，紅藍雙方保護自己的旗子并搶奪對方旗子，5分鐘時間內(nèi)，奪旗次數(shù)最多的隊伍獲...

2019-06-02 標簽：AI 智能體強化學(xué)習(xí) 2775 0

研究人員們提出了一種新的導(dǎo)航工具SafeRoute

另外，策略網(wǎng)絡(luò)表示強化學(xué)習(xí)智能體使用的隨機策略，用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示，其中θ是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)列表，會用Adam優(yōu)化器進行更新。系...

2018-11-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體強化學(xué)習(xí) 2659 0

人機混合智能概述

機器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、語音識別和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，取得了很大的成功。計算機視覺技術(shù)已經(jīng)可以實現(xiàn)人臉識別、物體識別和行為識別等功能...

2023-06-26 標簽：圖像識別機器學(xué)習(xí)智能體 2249 0

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加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機的運行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標的情況，會馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器，顧名思義，是用來檢測角度的。它的身體中有一個孔，可以配合樂高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時，軸每轉(zhuǎn)過1/16圈，角度傳感器就會計數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達到640X480，傳輸速率可以達到30幀。
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HCS12X系列單片機簡介 Freescale 公司的16位單片機主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達到25MHZ。
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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長途客車司機以及一些不想被GPS信號追蹤到的人群的一個機器，手機信號干擾器主要針對各類考場、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機的場所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動電觸點，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機和平板電腦內(nèi)。
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無刷直流電機由電動機主體和驅(qū)動器組成，是一種典型的機電一體化產(chǎn)品。無刷電機是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機，又稱無換向器電機。早在十九紀誕生電機的時候，產(chǎn)生的實用性電機就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動機，這種電動機得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計算機進行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認技術(shù)，而銀行交易時則需要確認技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠比不同電壓等級下的獨立工程更經(jīng)濟、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓撲電路可以實現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個開關(guān)管和兩個二極管，可實現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計算機系統(tǒng)供進一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動控制電路中，它實際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動開關(guān)”。故在電路中起著自動調(diào)節(jié)、安全保護、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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