现阶段，AI 智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、蒋思源 围棋、视频游戏、迷宫……DeepMind 的人工智能在玩游戏方面可谓是得心应手。DeepMind 又发布了一篇论文介绍了他们在这方面的另一项新研究：循环环境模拟器（recurrent environment simulator）。据介绍，该方法可以被用来改进探索（exploration）过程，还能适应多种不同的环境（包括 Atari 游戏、3D 赛车和迷宫）。本论文已经被 ICLR 2017 接收。机器之心对本论文进行了简单编译介绍，更多详
var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('get', 'https://v1.hitokoto.cn/'); xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState === 4) { var data = JSON.parse(xhr.responseText); var hitokoto = document.getElementById('hitokoto'); hitokoto.innerText = data.hitokoto; } } xhr.send();
相较于pc端，移动端调试要更加丰富一些，下面对调试的方法进行简单汇总。 主要分为以下几点:
方栗子 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 先提一个可能直击灵魂的问题： 你家水池里的碗，放了几天了？ 显然，你和TA都不想先去洗，那样就是低了头。 让服务机器人出面化解这场僵持，
近年来，深度强化学习(Deep RL)取得了飞速的进展，有很多影响深远的工作：从发表在Nature 2015的DQN，到后来打败李世石、柯洁等世界冠军的AlphaGo系列，再到复杂游戏：代表星际的AlphaStar和Dota 2的OpenAI Five。
上述小节总结了美军联合参谋部联合信息作战靶场（Joint InformationOperations Range，JIOR）的大体情况，本小节将总结美军联合网络空间作战靶场（Joint CyberOperation Range，JCOR）的大体发展情况。美军网军建设世界领先，网络空间靶场和网络武器库是网军建设关键配件。与其他作战模式一样，网络战同样需要武器装备的研发，同样需要有专门的训练环境进行军事演习和装备测试。美网军发展之所以领跑世界，除在部门、组织、机关设置方面具有前瞻性外，更多的依赖于其在网络安防领域中训练体系的科学性和基础设施的完备性。本文所述的美军系列网络空间靶场为美国国防部、陆海空三军和其他政府机构服务。与传统战争模式需要的坦克、飞机、舰船等武器类似，网络战同样需要武器来作为攻防的重要方式。目前美国已研发储备了两千余件电脑病毒武器，且逐级向着体系化的规模发展。而这些武器库最好的试验环境就是网络空间靶场，二者相辅相成。
AI 科技评论按，深度强化学习（RL）技术可用于从视觉输入中学习复杂任务的策略，并已成功应用于经典的 Atari2600 游戏中。最近在这一领域的研究表明，即使在像 Montezuma s Revenge 这样的游戏所展示的具有挑战性的探索机制中，它也可能获得超人的表现。然而，目前许多最先进方法的局限之一是，它们需要与游戏环境进行大量的交互，且这些交互通常比人类去学习如何玩得好要多得多。
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
但Google DeepMind、UC伯克利和MIT的研究人员更进一步，在他们眼里，「大视频模型」也许能够像世界模型一样，真正的做到理解我们身处的这个世界。
上述小节总结美军联合网络空间作战靶场（Joint CyberOperation Range，JCOR）的大体发展情况，美军联合网络空间作战靶场（Joint CyberOperation Range，JCOR）主要由空军模拟器（SIMTEX)、海军网络空间作战靶场（NCOR）、陆军国民警卫队模拟器（ARGENTS）、美军战略司令部模拟器（SCOR）等组成，本小节将详细介绍美空军模拟器（SIMTEX)的技术组成情况。
在Linux下， 通常使用netem或bridge来模拟网络不稳定情况。 在模拟过程中， 最好使用虚拟机。 如果是远程机器， 那么网络环境模拟需要两块网卡， 而桥模拟最好使用三块网卡。 就是需要附加一个网卡， 用作管理。
作者：Yao Qin、Nicholas Carlini、Ian Goodfellow等
1. ARM SDT: 是ARM公司为方便用户在ARM芯片上进行应用软件开发而推出的一整套开发工具。到ARM SDT 2.5.1，ARM宣布推出ARM ADS1.0取代了ARM SDT，不再对ARM SDT进行维护。ARM SDT支持的ARM处理器最高到包括ARM9在内的所有ARM处理器。配合Angel驻留程序和JTAG仿真器，用户使用可方便的使用ARM SDT进行应用程序的开发。
前段时间换了个环境写代码，但公司由于信息安全限制，要求大部分人员使用windows系统，于是我只能硬着头皮用windows。用windows的过程中发现一个很不便的地方，以前用类Unix系统，可以很方便写脚本完成一些小任务，但在windows里就变得很麻烦。解决方案有好几种： 使用cygwin之类的bash环境模拟器。但涉及windows命令与cygwin里的命令互操作时，会出现一些问题，解决起来很麻烦。 使用微软的powershell写脚本。不太想学一门新的类bash脚本语言。 装上python，写pyt
机器之心发布 机器之心编辑部 Plan4MC 目前可以完成 24 个复杂多样任务，成功率相比所有的基线方法有巨大提升。 在开放式的环境中学习多种任务是通用智能体的重要能力。《我的世界》（Minecraft）作为一款受欢迎的开放世界游戏，具有无限生成的复杂世界和大量开放的任务，成为近几年开放式学习研究的重要测试环境。 学习 Minecraft 中的复杂任务对当前的强化学习算法是巨大的挑战。一方面，智能体在无限大的世界中通过局部的观测寻找资源，面临探索的困难。另一方面，复杂的任务通常需要很长的执行时间，要求完成
Termux是一款开源且不需要root，运行在Android终端上极其强大的linux模拟器，支持apt管理软件包，完美支持python,ruby,go,nodejs。本文使用termux搭建Nmap、Sqlmap、BBScan、subDomainsBrute、Hydra、RouterSploit等实现支持端口扫描、注入检测、子域名爆破、多协议弱口令爆破、路由器漏洞检测框架多种功能的Android手机渗透神器。
说起软件开发，现在是无人不知，无人不晓。好多人可能以为软件开发就是做一样工作的，其实不然，软件开发也分很多种类型，很多方向。做为一个过来人，简单介绍一些常见的开发方向。 1. 桌面程序：Java、C++、C#、VB、C均可。 现在大家办公使用的还是桌面程序占多数，不管是OA，ERP等等，都是通过PC来操作，桌面程序开发是一个重要的方向。只要PC还在，桌面程序开发就会一直存在。 2. 网站服务器端开发：JSP(Java语法)、PHP、ASP(C#语法)、Web App框架等 互联网发展的一个重要部分
在强化学习（RL）智能体模拟训练中，环境高速并行执行引擎至关重要。最近，新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool，该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
4月，小编和大家分享过：Snap推出第二代Spectacles AR眼镜——Spectacles V2的消息（Snapchat此次硬件内容双管齐下，但要实现突围并不简单），那么不知道大家是否已经有了解到，Snap推出的全新AR宠物狗“puggerfly”呢？ 今天呢，小编准备和大家聊聊AR/VR关于宠物的那些事儿。 AR宠物“puggerfly” 近日，Snap推出了AR虚拟宠物“puggerfly”。“puggerfly”是由三只哈巴狗和蝴蝶结合在一起，创造出的一种新型虚拟宠物。这款AR虚拟宠物可以在7
如今，他们已经在 AI 领域大展拳脚，希望构建一个更庞大的 AI 生态，就像颠覆游戏行业一样，再次颠覆 AI 行业。
系列文章 Visual Studio 2015速递(1)——C#6.0新特性怎么用 Visual Studio 2015速递(2)——提升效率和质量(VS2015核心竞争力) Visual Studio 2015速递(3)——ASP.NET 新特性 说是VS2015的高级特性，其实也高级不到哪里，看起来确实“高大上”，正如BUILD2015上演示的那样，你真的可以只用VS2015就可以“通吃”各种移动设备应用了，当然，是有条件的“通吃”，微软给了一系列的解决方案，来辅助完成这一目标。 首先我们来说说近几年
为进一步推动下一代认知决策智能的发展，促进国内强化学习技术的理论探索、应用落地和人才培养，＂深度强化学习实验室＂与＂南栖仙策(南京)科技有限公司＂达成战略合作。
前段时间换了个环境写代码，但公司由于信息安全限制，要求大部分人员使用windows系统，于是我只能硬着头皮用windows。用windows的过程中发现一个很不便的地方，以前用类Unix系统，可以很方便写脚本完成一些小任务，但在windows里就变得很麻烦。解决方案有好几种：
---- 新智元报道 编辑：David 如願 【新智元导读】李飞飞的「具身」AI，靠着探索世界，比传统AI更接近大脑！ 2009年，当时还在普林斯顿大学任教的计算机科学家李飞飞发明了一个数据集，后来改变了人工智能的发展史。 该数据集被称为ImageNet，包括数以百万计的标记图像，可以训练复杂的机器学习模型来识别图片中的目标。 2015年，用这个数据集训练出来的机器，超过了人类的识别能力。不久之后，李飞飞开始寻找她所谓的另一颗 「北极星」，推动人工智能走向真正的智能化。 靠训练让机器识图，还是没
2023年7月11日 .NET 8 Preview 6，.NET 团队在官方博客发布了系列文章：
当前正处于量子计算发展的爆发期，量子计算机硬件、软件都在快速迭代升级，全球的量子计算机开发也越来越活跃。本文将延续上篇文章，为大家介绍国内外大厂量子开源软件的发展和应用。
我是一个小白，但我想做全栈开发，我想从桌面端写到移动端，想从后台写到前端。但是我不想学习，怎么破。没关系，用 dotnet 做，这个技术方向的教程文档特别齐全，入门难度超级低。同时各个方向的开发都是差不多的，至少在 VisualStudio 安装完成之后，几乎哪个方向都能在半个小时之内做自己的修改跑起来
这些问题主要是工作中会遇到.包括后面的逆向对抗技术.有的可能只会提供思路.并且做相应的解决与对抗.
昨天有人问我用Xshell连接虚拟机，连接上去提示符编程了“-bash-4.1#”了是咋回事？ 看到这个时候第一反应就是用户家目录下面的隐藏文件被他删了，然后直接从/etc/skel/里面直接给复制过去不就好了吗？到最后发现失败了，提示没有“root”这个目录，原来是他比较狠 直接把root用户的家目录都给删了，就想着直接mkdir /root 创建一个不就行了，然后把文件拷贝过去。发现创建/root目录的时候失败了。然后剩下的思想活动就在模拟的时候说。 今天就把他环境模拟出来，来解决一遍
Azure Function 是一个事件驱动型无服务器计算平台，可以解决复杂的业务流程问题，更加高效地进行开发。在本地构建和调试，而无需额外的设置，在云中大规模部署和操作，并使用触发器和绑定集成服务。对我来说，Function 能帮助我快速开发一些简单的API，我只需要编写业务代码，而无需构建完整的应用框架等基础代码。本文将会讲解如何使用.NET Core，C#语言，开发一个简单的 http 触发的 Function 应用，并完成 GitHub 的持续部署配置。
如果说绿色是城市可持续发展的精髓,智慧是引领城市发展的大脑,那么绿色智慧建筑则应是撑起城市生态未来的骨架。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 时光 【新智元导读】步态欠潇洒不要紧，只要速度足够快！MIT四足机器人刷新世界记录，靠的是合成数据训练机器！ 自2014年立项以来，MIT的机器猎豹项目在四足机器人界屡有突破和贡献。 刚刚，迷你猎豹（Mini Cheetah）又晒出了新成绩：创下了秒速3.9米的四足机器人行进速度世界记录。 MIT机器猎豹，四足机器人里跑得最快 当下，各种机器人公司和项目，为了刷存在感，同时也给投资人信心，最时兴让机器人玩杂耍。 比如，2019年中，既有波士顿动力的两足机器人耍后
Microsoft Build 2019 为 .NET 开发人员带来了令人激动的消息：.NET Core 3.0 现在支持 C# 8.0、Windows 桌面和 IoT，因此，可以使用现有的 .NET 技能为智能设备开发跨平台应用。在本文中，我将向你演示如何使用 Sense HAT 附加板为 Raspberry Pi 2/3 创建一个 .NET Core 应用。该应用将获得各种传感器读数，并可通过 ASP.NET Core Web API 服务获取最新读数。我将使用 Swagger（图 1）为此服务创建简单的 UI，这样，你可以轻松地与 IoT 设备进行交互。除了从设备获取数据外，还可以远程更改 Sense HAT LED 阵列的颜色（图 2）。可通过我的 GitHub 页面 bit.ly/2WCj0G2 获得随附的代码。
Li, Ziniu, and Xiong-Hui Chen. “Efficient Exploration by Novelty-Pursuit.” International Conference on Distributed Artificial Intelligence, 2020, pp. 85–102.
在携程内部业务高频率敏捷迭代发布节奏下，线上生产服务质量需要同步快速提升。这就依赖自动化测试的覆盖率提升，测试任务执行频次提升，测试任务执行速率提升。
首先在打开IIS，然后在默认网站的属性–HTTP头–MMIE映射–文件类型–添加注册文件的类型:
智慧园区是利用各种信息技术与创新概念，将园区内的各系统打通集成，实现深层次的信息共享与业务协同。做为智慧城市重要的组件，智慧园区的可持续发展尤为重要。“十四五”规划中指出大力发展风电、光伏等新能源产业，推动能源清洁低碳安全高效利用，推进重点行业和重要领域绿色化改造。在此趋势下，采用各类节能低碳的新能源建设材料，实现绿色生态智慧园区是未来的发展方向。
本文将介绍文章“云环境下面向能耗降低的资源负载均衡方法”。
我们都清楚，训练 SOTA 人工智能系统往往需要耗费大量的计算资源，这意味着资金雄厚的科技公司的发展进程会远远超过学术团队。但最近的一项研究提出了一种新方法，该方法有助于缩小这种差距，使得科学家可以在单个计算机上解决前沿的 AI 问题。
2015年，全国光伏发电累计装机容量为4318万千瓦，到2020年已经增长至25300万千瓦。从一定程度上说，我国的光伏发电正在迅速发展起来。2022 年，中国光伏走入 " 平价时代 "，装机量、发电量还是制造业体量位居世界第一。园区光伏的运用，对于促进节能减排、打造低碳经济也将产生积极的推动作用。《智能光伏产业创新发展行动计划(2021-2025年)》(以下简称《行动计划》)，提出到2025年，光伏行业智能化水平显著提升，产业技术创新取得突破。其中要求开展智能光伏与建筑节能、交通运输、绿色农业等领域相结合的交叉技术研究。
我是如何从Web开发转向移动开发的？ 我的职业开发生涯是作为一个Web开发人员开始的，使用的是PHP。不久后，我切换到.NET生态系统，使用C#和ASP .NET MVC框架来继续搞web开发。我一直
深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。从2013年DQN（深度Q网络，deep Q network）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论文，本文将阐述深度强化学习的发展现状，并对未来进行展望。
这些22个终端模拟器涵盖了不同的特性和功能，满足了不同用户的需求。无论是追求高性能和定制性，还是喜欢复古和个性化外观，都可以在这些终端模拟器中找到合适的选择。
OpenAI基于Transformer架构开发出的ChatGPT以及近期的Sora大火，但是不少AI界权威人物却狂喷这一技术路线，力推世界模型。那么，Transformer与世界模型到底谁才代表未来，谁更有希望实现我们的终极梦想——AGI？
作者 | 费棋 近日， ApolloScape 宣布开放了大规模自动驾驶数据集。 它是 Apollo 自动驾驶项目的一个研究型项目，旨在促进自动驾驶的各方面创新，号称是世界上最大自主驾驶技术开源数据集。 根据 ApolloScape 官方介绍，它开放了对像素级标注的场景解析数据集和仿真工具的访问，并将定期添加新的数据集和新功能。 ▌场景解析数据集 场景解析是自动驾驶的核心能力，他们通过高精度车载传感器采集并标注了大量道路场景。ApolloScape 发布的整个数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨
本文主要讲了卫星信号模拟器的功能特点，简单说明了卫星信号模拟器投入市场应用中的主要的使用场景，并对其在市场投入后与真实的卫星星历之间所能体现出来的专业优势性做了阐述，方便用户对卫星信号模拟器有更多的了解后，选择适用于自身应用场景的卫星信号。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
