选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天 OpenAI 宣布开源一个高性能的 Python 库，它可用于使用 MuJoCo 引擎（在上年的机器人研究中开发出来）的机器人模拟。 代码：https:/
MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact)是一个模拟机器人，生物力学，图形和动画等领域的物理引擎。
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的（headless）GPU 渲染，与基于CPU的渲染相比，它的速度有40倍的提升，可以每秒产生数百帧的合成图像
TradeMaster 是由新加坡南洋理工大学开发的一款基于强化学习的开源量化交易平台。为了更全面地评价和提升算法性能，我们推出了沙盒工具箱，同时搭配了易于使用的网页端平台。
昨天，DeepMind发帖，称已经收购了用于机器人研发的MuJoCo物理引擎，目前正致力于开源MuJoCo，并打算在2022年对所有人免费开放！
在适应度函数中做判断——如果个体前段部分就已经满足，来个break跳出并返回适应度就可以。
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值计算库兼容，如pytorch、tensorflow 或者theano 库等。现在主要支持的是python 语言
选自Uber 作者：Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯
.NET MAUI是日益流行的Xamarin.Forms工具箱的演变，该工具箱本月已经有6年历史了。多年来， UPS，Ernst＆Young和Delta等公司一直在利用.NET上Xamarin的移动专业知识来推动其业务发展。从一开始就有些。它在帮助小型企业最大化其95％以上代码共享的开发投资并击败竞争对手进入市场方面也非常成功。.NET MAUI将这一成功扩展到了移动设备上，从而囊括了桌面设备，这是在两者之间构建多平台应用程序的最佳方法，尤其是我们的新设备（例如新的Surface Duo）。
AI 研习社前段时间曾对 Uber 数日连发的 5 篇关于神经演化的文章进行了深度的解读。这些文章介绍了他们在遗传算法（genetic algorithm）、突变方法（mutation）和演化策略（evolution strategies）等神经演化思路方面的研究成果，并通过使用神经演化的方法在深度强化学习的训练中胜过 SGD 和策略梯度。这项工作宣告了神经演化方法进入了一个新的时代。
算力的提升可能会为旧的算法注入活力。近两年来，神经演化（Neuroevolution）的方法逐渐再次受到关注，包括 OpenAI、DeepMind、Google Brain、Sentient、Uber
AI 科技评论按：算力的提升可能会为旧的算法注入活力。近两年来，神经演化（Neuroevolution）的方法逐渐再次受到关注，包括 OpenAI、DeepMind、Google Brain、Sent
MATLAB是一种用于科学计算和工程设计的高级技术计算软件。它提供了一个交互式环境，可以进行矩阵操作、绘图和数据分析等操作。MATLAB还包含了许多内置函数和工具箱，可以快速地完成高级计算和模拟。
要知道，由于在动态多点接触（如灵活手指操作）的场景里有明显优势，MuJoCo可以说是机器人研究人员的首选模拟器。
rl-teacher是“Deep Reinforcement Learning from Human Preferences”的实现。 这个系统允许你教一个强化学习行为的新行为，即： 1. 该行为没有
AI 科技评论消息，OpenAI 今日发布了一个用于模拟机器人的控制训练的开源软件 Roboschool，根据介绍，其整合了前段时间发布的 OpenAI Gym。 OpenAI Gym 是一款研发与比较强化算法的工具包，此前用户反馈的问题在于价格。虽然已经向个人或有课程学习需要的学生免费开放，但负责机器人控制的 MuJoCo 组件依然需要收费。 不过在基于 OpenAI Gym 环境的 Roboschool 里，用户不必再担心这一额外花费。据AI 科技评论了解，有八个模拟器可以作为 MoJoCo 组件的
---- 新智元报道 编辑：好困 David 【新智元导读】如何让元宇宙里笨笨的阿凡达们更像真人？Meta为此专门搞了个平台，教Ta们转笔、转钥匙、甚至单手「盘核桃」！与现有模型相比，计算效率和可扩展性要高出4000倍。预告：居家办公让虚拟人来作伴？欢迎预约直播，教你如何从0到1自己创建一个！ 骷髅手「盘核桃」见过没？ 这个神奇的「手」来自Meta刚刚发布的AI平台MyoSuite。 嗯……终结者的即视感有了。 小扎：元宇宙的「阿凡达」们有救了 传统行业中流行着这么一句话，「一流企业做标准，二
日常生活中，人们通过与各种物体接触与世界互动。例如走路时脚接触地面，书写时手指与笔接触。接触虽然是种很普遍的现象，但研究起来却有些复杂。模拟身体接触也是机器人研究中非常重要的一部分。
利用强大的计算、统计和优化，即时交互性和内置化学数据的组合，可以立即部署的完全交互式模型来模拟您的化学过程。一个系统，一个集成的工作流程。
机器之心报道 编辑：王强 预训练基础模型和顺序决策的研究越来越频繁地出现交叉，那么如何将两个领域的研究交融，让二者都从交叉研究中受益？这篇论文对这一问题进行了深入探讨。 在广泛数据集上基于自监督学习的预训练基础模型，已经展现出将知识迁移到不同下游任务的优秀能力。因此，这些模型也被应用到长期推理、控制、搜索和规划等更复杂的问题，或者被部署在对话、自动驾驶、医疗保健和机器人等应用中。未来它们也会提供接口给外部实体和智能体，例如在对话应用中，语言模型与人进行多轮交流；在机器人领域，感知控制模型在真实环境中执行动作
选自OpenAI 作者：JOHN SCHULMAN、JACK CLARK、OLEG KLIMOV 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 近日，OpenAI 在其官方博客上宣布推出 Roboschool，一款用于机器人仿真的开源软件，它基于 Bullet 物理引擎，并已实现与 OpenAI 之前发行的 Gym 之间的整合，也使得在同一环境中同时训练多个智能体变得简单。机器之心对该文进行了编译，并在文中附上了 Roboschool 和 OpenAI Gym 的 GitHub 项目地址。官方博客地址请见文末。 我
DeepMind以其在深度强化学习方面的工作而闻名，尤其是在掌握复杂游戏和预测蛋白质结构方面。
---- 新智元报道 来源：网络 编辑：小咸鱼 【新智元导读】AI研究实验室DeepMind收购并开源了MuJoCo，多关节动力学(MuJoCo)可以为DeepMind的机器人研究提供新的动力。这篇文章将追溯DeepMind是如何一直在机器人领域努力突破极限的。 DeepMind 终于逆袭了！ 这家总部位于伦敦的AI研究公司在过去几年亏损数亿美元后，有史以来第一次实现了盈利! DeepMind收购MuJoCo 在2020年，DeepMind实现了5960万美元的利润。 而仅在一年前的2019年
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 对于优步的规模来说，机器学习的进步可以显著提高更运输方案的技术，使之更为安全可靠。最近优步人工智能实验室发布了一个可以做到这点的进化算法：深度神经进化（deep neuroevolution），与进化策略（ES）和遗传算法（GA）一样，他可以帮助训练深度神经网络去解决困难的强化学习（RL）问题。 最近深度神经进化的越来越得到重视，其中主要贡献来自 OpenAI，DeepMind，Google Brain和Sentient，这增加了对帮助该领域研究人员的工具的
Nvidia推出了Nvidia Isaac机器人平台，为下一代自动机器提供动力，为制造，物流，农业，建筑和其他行业的机器人提供人工智能支持。
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
格式的文件后，在小波工具箱中打开，发现图像是一条递增的斜线（似乎是时间的递增），解决这个问题的具体步骤是什么？本文将要解决的就是上述描述的这种问题。
如果说 Python 是最流行的语言，C 语言是最经典的语言，那么 Mojo 也有它的之最 —— 最年轻。Mojo 能够与 Python 无缝衔接，它的出世被称作为「几十年来最大的编程进步」。
李林 编译自 OpenAI 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天，马斯克和YC总裁Altman等硅谷名流共同创办的人工智能非营利组织OpenAI发布了一个开源的机器人模拟器Roboschool。 △ 三个应用了不同控制策略的机器人在Roboschool中赛跑 Roboschool是增强学习研究平台OpenAI Gym上的机器人模拟器，提供了一组新环境，让用户可以在模拟器中控制机器人，想在一个环境中训练同时训练多个agent也很容易。 在OpenAI Gym刚刚发布的时候，不少用户抱怨机器人
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年前，黄仁勋在NVIDIA GTC 开发者大会上讲了一个畅想，要打造一个遵从物理定律的替代空间，在替代空间中测试我们物理世界中的机器人，以节约测试成本； 一年后，英伟达真把这个看起来十分玄幻的异次元做出来了，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 Computex 2018上发布了这一套新产品： 一个硬件Jetson Xavier，一套软件SDK、算法集和仿真环境，构成了英伟达机器人模拟器NVIDIA Isaac。 硬件：一个灯泡支撑三台J
Dockerized Android是一款基于容器的移动安全框架，该框架允许广大研究人员在Docker容器中运行Android模拟器，并通过浏览器对其进行控制。该项目旨在帮助将移动安全组件集成到大规模网络系统中，并给社区提供一个新型且功能强大的移动安全解决方案。
相信不少小伙伴有一些闲置的手机想把它作为其它用途，例如之前给大家分享过把旧手机变废为宝：下载机、电脑扩展屏幕、蓝牙音箱、监控摄像头、小型服务器。
之前分享过 使用 mapinfo 创建 TAC 边界的方法，现如今，mapinfo 已经被禁用了，开源软件 QGIS 在通信网络优化工作中开始大量应用，今天分享一下如何使用 QGIS 创建 TAC 边界。
其实国内也一直在做matlab和simulink的国产化替代品，但相对而言发展比较缓慢，这个导致的因素也很多，不展开。
本周特推又是一个人体调优项目，换而言之就是如何健康生活，同之前的 HowToLiveLonger研究全因死亡率不同，这个项目更容易在生活中实践，比如，早起晒太阳这么一件“小事”便有“提神”效果。
Android系统由于其开源的属性，市场上针对开源代码定制的ROM参差不齐，在系统层面的安全防范和易损性都不一样，android应用市场对app的审核相对 iOS来说也比较宽泛，为很多漏洞提供了可乘之机。市场上一些主流的app虽然多少都做了一些安全防范，但由于大部分app不涉及资金安全，所以对安全的重视程度不够。本文通过几个题目可以让你基本了解android中简单的但比较经典的漏洞、以及简单的android注册机开发的思路。阅读本文，你可能需要了解android逆向的基本知识和常用工具、非常简单的java语
2018年台北国际电脑展（Computex）今天（6月5日）开幕，英伟达（Nvidia）发布了首款机器人平台Nvidia Isaac，为下一代自动驾驶机器提供动力支持，进而为制造业、物流业、农业、建筑业以及其他一些行业的机器人提供人工智能的功能支持。
标签: fmincon| MATLAB非线性优化fmincon_数学_自然科学_专业资料。MATLAB非线性优化函数fmincon的详细整理 active-set and sqp algorithms 不接受用户提供的海塞矩阵……
Isaac Gym由英伟达开发，通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信，可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练，无需CPU。Isaac Gym提供了一个高性能的学习平台，使得各种智能体训练能够直接在GPU上进行。
虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
它是一个叫做Chameleon（变色龙）的框架，号称能将大语言模型直接变成魔法师的工具箱，来自微软与加州大学洛杉矶分校（UCLA）。
Joelle Pineau，图源：https://research.fb.com/why-diversity-matters-in-ai-research/
标准化数据集在多媒体研究中至关重要。今天，我们要给大家推荐一个汇总了姿态检测数据集和渲染方法的 Github 项目。
MATLAB是一种矩阵计算与科学计算软件，它拥有丰富的数学函数和工具箱，广泛应用于各个领域的科学计算、数据分析和可视化等方面。本文将介绍MATLAB的基本概念和界面介绍，重点讲解其主要功能和使用方法，并通过举例说明，阐述MATLAB在实际应用中的优势和价值。
2016 年，AlphaGo 以 4:1 的绝对优势击败世界顶级围棋大师李世石，将强化学习带入大众视野。此后，该领域成果频出，如 AlphaGo 的进阶版 AlphaGo Zero、AlphaZero 等。然而，将强化学习部署到现实世界还存在着许多挑战。
昨天，优步AI Lab开源了深度神经进化的加速代码。其博客上称，哪怕用户只有一台电脑（台式机），用这个代码也能训练出会打雅达利的AI。而且只需要4！小！时！
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB软件是一个功能很强大的工具，其中可以使用GA工具箱进行遗传算法的数据优化，下面给出具体的操作简单的实例。
我们首先从函数出发，既然是寻找全局最优解，我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）
强化学习发展的特别早，但一直不温不火，其中Sutton老爷子早在1998年就写了强化学习领域的圣经书籍：An Introduction : Reinforcement Learning ，但也并未开启强化学习发展的新局面。直到2012年，深度学习广泛兴起，大规模的神经网络被成功用于解决自然语言处理，计算机视觉等领域，人工智能的各个方向才开始快速发展，强化学习领域最典型的就是2013年DeepMind公司的Volodymyr Mnih发表Playing Atari with Deep Reinforcement Learning（DQN技术），可以说开启了深度强化学习技术发展的新高潮，2015年该论文的加强版Human-level control through deep reinforcement learning 登上Nature, 以及2016年Nature上的AlphaGo: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search 充分证明了深度强化学习技术的发展潜力。
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