在比如，AI与教育，国内的几家在线教育机构都有涉猎。...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是：在互联网公司很难人工指定规则。...场景三：自动分析性能瓶颈并提出优化建议 场景四：自动关联KPI异常与版本上线 KPIs（Key Performance Indicators）是用来衡量服务性能的关键指标。...参考文献： https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面： 例如上面这幅图，是使用SVM和决策树来发现无机...这就衍生出了很多加速计算的方向，其中重要的两个方向是对内存空间和速度的优化。
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数据。 ?...1.50 功能，比如改进的接触求解器 批量模拟 轨迹（trajectory）优化和强化学习中的许多方法（如LQR，PI2和TRPO）可以从并行运行多个模拟中受益。...新版本的MjSimPool接口的初步使用显示，速度超过旧版本的 400％，并且在一个已优化和受限的使用模式中（通过 Python 的多处理工具包获取相同水平的并行计算）仍然大约为旧版本的180%。...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数据。...在上述（减速）动画中，OpenAI使用理随机化技术来改变一个机器人的纹理，帮助这个机器人辨识其身体（在将其从模拟器转移至现实时）。
我们将复杂的逻辑委托给一个经过验证的开源项目（Prometheus）。我们致力于将它的告警机制纳入我们的产品中。...例如，用户可能会收到有关失败的 API、耗时超过预期的数据库查询或 OOM 的Java虚拟机的警报。他们基本上可以根据他们想要的粒度和所需的通知频率来设置告警。...我们对警报机制的设计进行了内部讨论，利用 Prometheus 的想法是团队的一些成员根据他们之前的使用经验提出的。...当链路跟踪与警报条件匹配时（例如，数据库查询时间超过 5 秒），我们将跨度转换为 Prometheus 指标。 Prometheus模型符合我们的目标。...我们找到了一种将链路追踪跨度和指标关联起来的方法，这样当我们获取链路追踪数据跨度并将其转换为指标时，我们就知道如何将警报连接回业务逻辑。
mujoco-py 1.50.1.0 有着大量的新能力，性能也获得显著提升。...trajectory）优化和强化学习中的很多方法得益于能够并行运行多个模拟。...新版本 MjSimPool 接口的单纯使用相比于旧版本有一个 400% 的提速，并且在一个已优化和受限的使用模式中（通过 Python 的多处理工具包获取相同水平的并行）仍然大约为 180%。...上述动画中 OpenAI 使用纹理随机化技术改变了其众多机器人中的一个的纹理，帮助这个机器人辨识其身体（在将其从模拟器转移至现实时）。查看示例/disco_fetch.py 以了解随机化纹理生成。...通过 mujoco-py 实现虚拟现实 mujoco-py 公开的 API 足以实现虚拟现实交互而无需额外的 C++ 代码。
方法很简单，先让Drake编写代码，并在此过程中做出技术决策。接下来，将代码交给Verity进行审查，不对的地方就让Drake重做。...在Transformer模型推理中，大型的验证模型即为Verity角色，Drake则是一个更小的、能更快生成文本的草稿模型。...由于AMD也支持Triton和torch.compile后端，因此之前在Nvidia GPU上应用的所有优化也可以在AMD GPU上重新应用。...而PyTorch也提供了用于张量并行性的底层工具，可以与torch.compile结合使用。 开发团队还透露也正在开发用于表达张量并行性的更高级别的API。...之前提到的所有优化都可以与张量并行性相结合。将这些优化结合起来，能够以55 tokens/s的速度为Llama-70B提供int8量化。
通过梯度计算的安全突变 在论文「Safe Mutations for Deep and Recurrent Neural Networks through Output Gradients」中，我们展示了如何将神经进化和梯度相结合...of Novelty-Seeking Agents」进行探索，这种算法将 ES 的优化能力和可扩展性与神经进化所独有的、通过群体激励将不同智能体区别开的促进强化学习领域的探索结合起来。...我们的实验表明，通过增加这种新的探索方式，能够提高 ES 在许多需要探索的领域（包括一些 Atari 游戏和 Mujoco 模拟器中的类人动作任务）的性能，从而避免欺骗性的局部最优。 ?...神经进化的再度兴起，是旧算法与当代计算量相结合产生惊人成果的另一个例子。...此外，正如我们的论文所展示的，神经进化搜索与 SGD 不同，因此为机器学习工具箱提供了有趣的替代方法。我们想知道，深度神经进化是否会像深度学习一样经历复兴。
本软件具有自主知识产权，提供科学计算、可视化、交互式程序设计，具备丰富的底层数学函数库，支持数值计算、数据分析、数据可视化、数据优化、算法开发等工作，并通过SDK与API接口，扩展支持各类学科与行业场景...插件与开发者工具箱（SDK） 北太天元允许用户和开发者于软件本体上自行扩展或开发不同类型的扩展功能插件，并提供了开发者工具箱（SDK）。...工具箱MWORKS.Toolbox 依托MWORKS平台软件,提供过程集成、试验设计与优化、PHM、VV&A、 半物 理、联合仿真及数据可视化等丰富的实用工具箱，满足多样化的数字化设计、分析、仿真及优化需求...此外，ModelCoder可与迪捷软件的SkyEye天目全数字实时仿真软件相结合，将自动生成代码经过编译后的二进制文件直接运行在虚拟硬件上，进行进一步的测试验证。...通过围绕教育科研、工业领域，灵思创奇为用户提供半实物仿真系统开发、计算机/部件系统测试、物理效应模拟器解决方案等。
： 解释如何使用深度学习技术解决 PDE 问题 如何将它们与现有的物理学知识结合起来 不放弃关于数值方法的知识。...如何使用模型方程作为残差来训练表示解的网络，以及如何通过使用可微模拟来改进这些残差约束。 如何更紧密地与完整的模拟器交互以解决逆问题。...例如，如何通过在训练循环中利用模拟器，来规避标准强化学习技术的收敛问题。 本书将介绍将物理模型引入深度学习的不同方法，即基于物理的深度学习 (PBDL) 方法。...这些算法变体将按照增加集成紧密度的顺序介绍，并讨论不同方法的优缺点。 在基于物理的深度学习领域，我们可以区分各种不同的基于物理的方法，从目标设计、约束、组合方法和优化到应用。...交错：完整的物理模拟被交错处理，并与深度神经网络的输出相结合；这类问题需要一个完全可微的模拟器，代表物理系统和深度学习过程之间最紧密的耦合。
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。...2 市场状态建模工具 真实金融市场中多变的市场状态为机器学习模型带来了一系列挑战，可能导致模型的过拟合与策略的不稳定，增大了训练和评价难度。...与此同时，静态的历史数据也可能没有包括所有类型的极端情况，导致模型缺乏鲁棒性。因此一个能够可控地生成多样的合成数据的市场模拟器可以作为历史数据源的有力补充，帮助我们更好的评价和优化模型。...-06-01时期的数据的在线生成与下载，以便应用于下游任务。...4 结语 通过使用TradeMaster沙盒工具箱，您不仅能更深入地理解市场状态和算法表现，还能在实践中不断优化和改进交易策略。
Nvidia首席执行官Jensen Huang在中国台湾Computex 2018展会上发布了Nvidia Isaac平台，其中包括新的硬件，软件和虚拟世界机器人模拟器，使开发人员可以轻松创建新型机器人...接下来，人工智能与传感器和执行器相结合，将成为新一代自动化机器的核心。总有一天，将会有数十亿的智能机器应用在制造，送货上门，仓储物流等领域。”...与功能强大的工作站相比，它的处理能力更强，而使用电灯泡的能量则是三分之一。...Nvidia为Jetson Xavier的模拟，训练，验证和部署提供了一个工具箱。该机器人软件由Isaac软件开发工具包（SDK）组成，可让用户使用完全加速的库开发机器人算法软件和运行时框架的工具。...Nvidia表示，随着人工智能的普及，这是必要的。凭借这种级别的AI计算能力，智能体可以通过超人的能力感知周围的世界，从各种类型的传感器中检测和识别周围的环境。
这里还没有做出求解最短步数的，只是能够完成一次推箱子。 有些想要求解的问题的解是越短越好，或者不同解的长度不同，主要解决这个问题。...在设定种群的时候还是一样的用固定长度，就是以最长的长度作为整体种群的长度。 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。...后续如果想要求得最短个体、需要再配合惩罚因子，比如用前段部分的长度作为系数 适应度=之前计算适应度+前段部分长度*惩罚因子 这样就可以在每次迭代的时候个体当中那些前段就满足的就会被挑出来或者说越短满足就越会被挑出来...matlab的优化工具箱还是很好用的，不用编写优化算法，只要完成适应度函数就可以求解。 添加绘图参数配置还可以在迭代时观察 ?...（比如作业、毕业设计什么的，目标不是重点、过程才是） 最开始想要用Android模拟器运行推箱子游戏，主要是搞了很久才把模拟器给装上，特别是虚拟化得问题 ?
这不，又有一项研究登上最新NeurIPS 2023—— 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）。...一个引人注目的问题是： 如何将这些多样的工具与大型语言模型相结合，以解决复杂的任务。 答案就在于工具增强（Tool-Augmented）的大型语言模型或大型语言模型代理（LLM Agent）！...这种灵活性和适应性使Chameleon成为解决复杂任务的强大工具。 Chameleon模型与相关工作的比较 与相关工作相比，Chameleon模型在工具多样性和调用灵活性方面具有显著优势。...在大型语言模型的工具增强领域，未来有许多潜在的发展方向： 扩展工具箱：可以将工具箱扩展到更多工具，包括特定领域的工具，如Wolfram。...改进规划器：可以考虑提出更加准确的规划器，例如能够逐步规划下一步骤的工具，并根据执行结果的反馈进行规划优化。这将有助于提高Chameleon模型在复杂任务中的效率和准确性。
我们希望该基准可以激发未来的研究，将可微物理和强化学习相结合。 我们还计划通过更多的关节系统来扩展基准测试，例如虚拟影子手。...这可能使机器人学研究人员能够自己「优化」任务，与控制器优化同时进行，从而自动最小化模拟与真实之间的差距。...模拟器中同时使用了拉格朗日粒子和欧拉背景网格。材料的属性包括位置、速度、质量、密度和形变梯度。这些属性存储在与材料一起移动的拉格朗日粒子上，而粒子与刚体的相互作用和碰撞在背景欧拉网格上处理。...即使对于 Move 任务也能够更好地与目标形状对齐和更稳定的优化过程，获得更好的性能。 对于基于梯度的方法，某些任务仍然具有挑战性。...当无法使用基于局部扰动分析的基于梯度的优化时，我们可能会考虑那些允许多步探索并累积奖励的方法，例如随机搜索和强化学习。 因此，如何将可微物理与基于采样的方法相结合来解决软体操作规划问题，会非常有趣。
关于推荐系统与强化学习相结合的背景知识，可查阅强化学习推荐系统的模型结构与特点总结。 (*^▽^*)祝大家明天六一儿童节快乐~ ?...考虑用强化学习优化交互式推荐的长期用户参与度，原文链接： https://arxiv.org/pdf/1902.05570.pdfarxiv.org 强化学习之所以可以建模决策的长期收益，奥秘在于其优化目标...监督学习优化目标一般是最小化决策值与标签值的差异，例如二范数。...下表对比了强化学习与监督学习在建模奖励上的不同： 学习范式 建模的奖励 奖励含义 动作选择的依据 优化目标(最小化) 强化学习 Q(s,a) s状态采取动作a所能得到的长期奖励 选择最大化Q的动作 ∣∣...完整算法流程 算法流程图很长，但是整个流程就是简单的四部分： 线下的日志数据提取用户行为，预训练用户模拟器 推荐策略与用户模拟器交互，收集转移元组 根据转移元组训练Q网络 根据数据训练用户模拟器 ?
Genie一样，视频生成也是复杂游戏的真实模拟器，可以与基于模型的规划相结合，或者用于创建游戏。...生成视频模拟器对于优化科学和工程领域的控制输入也很有用，在这些领域可以收集大量视频数据，但底层的物理动力学很难明确表达（例如，云运动、与软物体的交互）。...然后，讨论如何将计算机视觉和人工智能中的各种任务表述为条件视频生成问题，从而为现实世界中的视频生成决策提供基础。...同样的，我们可以通过与游戏引擎中的真实模拟结果进行对比，来验证生成式模拟器的质量。 - 模拟复杂游戏环境 通过动作条件下的视频生成技术，可以模拟出像Minecraft这类复杂电脑游戏的环境动态。...机器人与自动驾驶 模拟SE(3)动作空间是机器人学习领域的一大挑战，尤其体现在如何将在虚拟模拟器中训练的策略成功应用到真实机器人上的问题。
，视频生成也是复杂游戏的真实模拟器，可以与基于模型的规划相结合，或者用于创建游戏。...生成视频模拟器对于优化科学和工程领域的控制输入也很有用，在这些领域可以收集大量视频数据，但底层的物理动力学很难明确表达（例如，云运动、与软物体的交互）。...然后，讨论如何将计算机视觉和人工智能中的各种任务表述为条件视频生成问题，从而为现实世界中的视频生成决策提供基础。...同样的，我们可以通过与游戏引擎中的真实模拟结果进行对比，来验证生成式模拟器的质量。 - 模拟复杂游戏环境 通过动作条件下的视频生成技术，可以模拟出像Minecraft这类复杂电脑游戏的环境动态。...机器人与自动驾驶 模拟SE(3)动作空间是机器人学习领域的一大挑战，尤其体现在如何将在虚拟模拟器中训练的策略成功应用到真实机器人上的问题。
与使用CPU模拟器和GPU神经网络的传统RL训练相比，Isaac Gym大幅度缩减了复杂机器任务在单个GPU上的训练时间，使其训练速度提高了1-2个数量级。...有一种方法可以排除在现实世界中训练的安全隐患，那就是在模拟器内进行训练。 模拟器可以提供一个高效、可扩展的平台，允许进行大量试错实验。...物理引擎如MuJoCo、PyBullet、DART、Drake、V-Rep等都需要大型CPU集群来解决具有挑战性的RL任务，这些无一不面临着上述瓶颈。...Isaac Gym还包括一个基本的近似策略优化（PPO）执行和一个简单的RL任务系统，用户可以根据需要替换其他任务系统或RL算法。...Tensor API为Python代码提供了一个接口，可以直接在GPU上启动PhysX后端，获取和设置模拟器状态，从而使整个RL训练管道的速度提高100-1000倍，同时提供高保真模拟和与现有机器人模型连接的能力
原文题目：Machine Learning based Simulation Optimisation for Trailer Management 摘要：在许多情况下，模拟模型被开发来处理复杂的现实世界中的业务优化问题....例如，一个离散事件仿真模型被用来模拟大型快速消费品公司的拖车管理过程。...为了解决在该模拟器中寻找合适的输入以优化机群配置的问题，本文提出了一种仿真优化方法。仿真优化模型将元启发式搜索(遗传算法)与近似模型滤波器(前馈神经网络)相结合，优化仿真模型的参数配置。...我们引入了一种通过近似模型排除潜在解的排除的保证概率，并证明了它的有效性。此外，我们还评估了优化模型的参数对其有效性的影响，并指出种群大小、滤波阈值和变异概率等参数对总体优化性能有显著影响。...此外，我们还将所提出的方法与单全局近似模型方法和基于随机的方法进行了比较。结果表明，该方法在计算时间和求解质量上都是有效的。
一个引人注目的问题是，如何将这些多样的工具与大型语言模型相结合，以解决复杂的任务。 答案就在于工具增强（Tool-Augmented）的大型语言模型或大型语言模型代理（LLM Agent）！...这种灵活性和适应性使Chameleon成为解决复杂任务的强大工具。 Chameleon模型与相关工作的比较 与相关工作相比，Chameleon模型在工具多样性和调用灵活性方面具有显著优势。...Chameleon工具箱的多样技能 为满足多样的推理需求，Chameleon的工具箱中包含了各种不同技能的工具，包括图像理解、知识理解、数学推理、表格推理和问答。...在大型语言模型的工具增强领域，未来有许多潜在的发展方向： （1）扩展工具箱：可以将工具箱扩展到更多工具，包括特定领域的工具，如Wolfram。...（2）改进规划器：可以考虑提出更加准确的规划器，例如能够逐步规划下一步骤的工具，并根据执行结果的反馈进行规划优化。这将有助于提高Chameleon模型在复杂任务中的效率和准确性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
