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多款游戏入驻,SAC构建区块链应用生态!

此时,旨在帮助开发者快速开发和部署应用的智能应用链SAC应时而生。 SAC提供开放、可定制的BAAS平台SAC(Smart Application Chain) 即智能应用链,致力于打造最具易用性的区块链工具。 结合区块链技术,SAC为鸟天堂游戏设计了专属价值代币,使游戏积分、装备等实现了代币化。通过SAC平台,游戏和区块链结合的模式给鸟天堂游戏注入了无限的想象空间。 内置钱包,直通交易所,打通SAC生态圈与其他应用平台不同,在SAC的生态系统中,SAC内置了钱包和交易平台。?钱包是SAC 生态的应用入口以及资产管理工具,支持PC端、移动端Android系统。 投资利率将返还相应投入的区块链资产数额,以等价值的SAC代币作为投资回报,保证SAC代币的流通和价值。

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拧灯泡,煲鸡汤,抓豆腐!韩国这款“工业实用型软体抓手”厉害了!

SAC抓手摘取大串葡萄SAC抓手属于一种平行结构的抓手(parallel gripper),平行抓手结构简单可靠,是工业生产和生活中最常用的机械手之一。 SAC抓手的刚度变化原理我们先来看SAC抓手的一些其他的应用场景,之后在下一部分简单为大家介绍SAC抓手的设计和原理。另外文末附有完整的展示视频,感兴趣的同学不要错过! SAC抓手可以抓取并拧下荧光灯泡,展示了该抓手的柔软和贴合性。图10.SAC抓手拧灯泡SAC抓手为您倒上一杯咖啡! 图11.SAC抓手倒杯咖啡图12.稳稳地递一杯咖啡给您SAC抓手可以抓取柠檬,并且挤压出柠檬汁,调配一杯柠檬鸡尾酒!这个展示真的赞! 图22.不同类型的抓手测试研究者也测试了SAC抓手的抓取效率,通过实验可知,SAC抓手的设计要远远优于其他设计(诸如橡胶片,海绵,硅胶片等)。

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    SAP分析云及协同计划

    什么是SAP分析云协同计划(SAC Planning)SAC的核心优势在于其计划功能,除了计划功能之外,SAC还包括大量分析和报告功能,以及易于专业人员和其他计划人员使用的集成预测功能。 本文将重点介绍SAC的财务计划和分析功能。 SAC为计划人员提供了强大的功能为了支持计划用户,SAC表中使用的表组件提供了数据的交互式可视化功能。 Microsoft Excel环境连接到SAC进行工作。 使用SAC报表中的“播放按钮”可以轻松触发数据操作。SAC Planning版本可由最终用户选择,也可通过使用值提示进行询问。?7.

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    使用Ray并行化你的强化学习算法(二)

    使用Ray并行化你的强化学习算法(二)SAC代码分解spinningup给新手提供了几个重要算法的实现,具有很好的参考价值。 除了SAC外,其他on policy算法都使用MPI进行并行化,唯独SAC没有并行实现。所以,我们使用Ray来完成SAC的并行实现。这一节内容很简单,我们将spinningup里实现的sac分解开。 我们根据我们的并行框架将sac分解为下面五个部分: Replay bufferParameter servertrain (learn)rollouttest下面用注释将每一部分标注。 o = o2 if d or (ep_len == max_ep_len): Perform all SAC updates at the end of the trajectory. This is a slight difference from the SAC specified in the original paper.

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    前沿技术 || UC Berkeley开源RAD来改进强化学习算法

    同时将数据增强于(i)Soft Actor Critic(SAC)(ii)针对ProcGen环境的PPO。 结果RAD是DM_Control 100k和DM_Control500k基准上大多数(在6个中有5个)广泛基准测试环境中的最先进算法,与CURL,Dreamer,PlaNet,SLAC,SAC + AE 和Pixel匹配或优于 SAC。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --domain_name cartpole --task_name swingup --encoder_type pixel

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    Rdseed与SAC的安装

    申请网址:http:www.iris.eduformssac_request.htm对sac 文件压缩包直接解压,会出现sac文件夹,里面包含了多个文件夹: tar xvfz netcdf-3.6.3. tar.gz for i in *.bz2;do tar jxvf $i;done将整个sac 文件夹拷到某目录下(SAC 推荐安装目录为usrlocal): sudo cp -r sac usrlocal export SACHOME=usrlocalsac export SACAUX=$SACHOMEaux export PATH=$SACHOMEbin:$PATH终端输入source ~.bashrc终端输入sac

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    SAP Analytics Cloud和Cloud for Customer之间的Single Sign on配置

    In SACDEMO App: Download SAC metadata and upload IDP metadata c. In IDPTENANT App: Upload SAC metadata and set user mappings d. 将SAC的SAML Service Provider metadata下载到本地:?然后将IDPTENANT下载的SAML metadata上传到SAC上:? 准备将SAC导出的metadata上传到IDP tenant:?? 以SAP Analytics Cloud Administrator的身份登录SAC,新建一个User:?

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    【重磅】DeepMind发布通用强化学习新范式,自主机器人可学会任何任务

    研究者认为,SAC-X是一种通用的强化学习方法,未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。 SAC-X的想法是要从头开始学习复杂的任务,那么agent必须先学习探索和掌握一套基本的技能。 我们的评估显示,SAC-X能够解决我们从头设置的所有任务——使用相同的底层辅助任务集。更令人兴奋的是,我们在实验室的一个真实的机械臂上直接利用SAC-X,成功地从头开始学会了拾取和放置任务。 图5:在真正的机械臂上,SAC-X学习如何从头开始拾取和移动绿色方块。它此前从未见过这一任务。我们认为SAC-X是从头开始学习控制任务的重要一步,只需指定一个总体目标。 从这个角度看,SAC-X是一种通用的强化学习方法,不止是控制和机器人领域,可以广泛应用于一般的稀疏强化学习环境。

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    递归特征金字塔+可切换空洞卷积提升目标检测性能(附框架源码)

    微观层面:提出了可切换的空洞卷积(SAC),用不同的空洞率来对相同的输入特征做卷积,使用switch函数来结合结果。上图(b) 展示了 SAC 的概念。 Switch函数在空间上互相依赖,即特征图的每个位置有着不同的switches来控制SAC的输出。在检测器中,作者将自下而上的主干网络中所有3 × 3标准卷积层替换为SAC,显著地提升了检测器性能。 而且SAC中使用了一个新的权重闭锁机制,除了一个可训练的差异之外,不同空洞卷积的权重是一样的。2.新框架??将RFP和SAC的结合起来,就有了DetectoRS。 下图展示了SAC的整体结构,它主要有3个组成:2个全局上下文模块分别加在SAC组建的前面和后面。这部分关注在SAC中间的主要构成上,随后作者会介绍全局上下文模块。??? 上述初始化策略确保了,当加载从ImageNet上训练得到的预训练模型时,将所有3×3卷积转化为SAC不会改变输出。© THE END

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    DeepMind 提出全新强化学习算法,教智能体从零开始学会控制

    SAC-X 是基于从头开始学习复杂的任务这种想法,即一个智能体首先应该学习并掌握一套基本技能。 我们在几个模拟和真实的机器人任务中演示了 SAC-X 法,包括不同物体的堆叠,将物体放到盒子里。我们定义的辅助任务遵循一般原则:鼓励智能体探索其感应空间。 令人兴奋的是,利用 SAC-X,我们实验室的机器人手臂能够成功地从零开始学习拾取和摆放。 针对真实的机器人手臂, SAC-X 能学习如何举起和移动绿色的立方体,在此之前它从来没有接触过这类任务我们认为 SAC-X 是通向从零学习控制任务的重要一步,只需定义好整体目标。 SAC-X 允许任意定义辅助任务,这些任务可以基于一般的看法(如有意激活传感器),最终会涵盖研究人员认为重要的任务。

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    BAIR最新RL算法超越谷歌Dreamer,性能提升2.8倍

    像其他 SOTA 端到端的 RL 算法一样,SAC 在从状态观察中解决任务时非常有效,但却无法从像素中学习有效的策略。 从图 7 所示的大多数 16 种 DMControl 环境中的状态开始,仅靠像素操作的 CURL 几乎可以进行匹配(有时甚至超过)SAC 的采样效率。 相对于 SLAC、PlaNet、Pixel SAC 和 State SAC 基线,平均 10 个 seeds 的 CURL 耦合 SAC 性能。?图 6. 将 CURL 与 state-based 的 SAC 进行比较,在 16 个所选 DMControl 环境中的每个环境上运行 2 个 seeds。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --domain_name cartpole --task_name swingup --encoder_type pixel

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    学界 | DeepMind提出强化学习新算法,教智能体从零学控制

    SAC-X 是基于从头开始学习复杂的任务这种想法,即一个智能体首先应该学习并掌握一套基本技能。 令人兴奋的是,利用 SAC-X,我们实验室的机器人手臂能够成功地从零开始学习拾取和摆放。 针对真实的机器人手臂, SAC-X 能学习如何举起和移动绿色的立方体,在此之前它从来没有接触过这类任务我们认为 SAC-X 是通向从零学习控制任务的重要一步,只需定义好整体目标。 SAC-X 允许任意定义辅助任务,这些任务可以基于一般的看法(如有意激活传感器),最终会涵盖研究人员认为重要的任务。 从这方面来说,SAC-X 是一种通用的强化学习方法,可以广泛应用于控制和机器人领域之外的一般稀疏强化学习环境。

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    代码:Learning by Playing –Solving Sparse Reward Tasks from Scratch

    github.comHugoCMUpySACQhttps:zhuanlan.zhihu.comp34222231 PySACXThis repo contains a Pytorch implementation of the SAC-X The SAC-X algorithm enables learning of complex behaviors from scratch in the presence of multiple sparse This switching can either be done randomly (SAC-U) or it can be learned (SAC-Q).The pictures below show

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    让机器通过游戏进行学习

    我们的新论文提出了一种名为“定时辅助控制(SAC-X)”的新学习范式,旨在克服这一探索问题。 SAC-X基于这样的想法,即要从头学习复杂的任务,代理必须首先学习探索和掌握一套基本技能。 我们的评估显示,SAC-X能够解决我们从头开始设置的所有任务 - 使用相同的底层辅助任务。 令人兴奋的是,SAC-X还能够在我们实验室的一个真正的机器人手臂上直接从头开始学习拾取和放置任务。 我们认为SAC-X是从头开始学习控制任务的重要一步,只需指定总体目标。 SAC-X允许您任意定义辅助任务:它们可以基于一般见解(如故意激活传感器,如此处所述),但最终可以包含研究人员认为重要的任何任务。 在这方面,SAC-X是一种通用的RL方法,广泛适用于除控制和机器人之外的一般稀疏强化学习环境。

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    来聊聊COCO数据集上两大霸榜模型-CBNet和DetectoRS

    在微观层面上,作者提出了可切换的空洞卷积(SAC,Switchable Atrous Convolution),它以不同的空洞率(rate)对特征进行卷积,并使用switch函数合并卷积后的结果,SAC 微观角度:SAC(可切换的空洞卷积)SAC(可切换的空洞卷积)= Different atrous rates + Switch functions结构图如下所示:? 作者将主干网络ResNet中的每个3x3卷积层都转换为SAC,从而在不同的空洞率之间实现对卷积计算的软切换。上图中的锁表示权重相同,只是训练的细节差异有所不同。 SAC的计算过程可以用上面的式子来表示,其中x为输入,w为权重,r为空洞卷积的空洞率rate,这也是SAC的超参数。 下表是RFP和SAC各个模块的作用,验证了结构设计的优势。??

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    商汤等提出:统一多目标跟踪框架

    Besides, for better association, we propose switcher-aware classification (SAC), which takes the potential find false negatives, while long term cues avoid critical mistakes when occlusion happens, and the SAC 此外,为了更好地关联,我们提出了切换器感知分类(SAC),它考虑了潜在的身份切换监视器(切换器)。 短期线索有助于发现漏报(FN),而长期线索避免了发生遮挡时的严重错误,并且SAC学会以有效的方式组合多个线索并提高稳健性。该方法在具有挑战性的MOT基准测试中进行评估,并达到 SOTA。?

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    业界 | 谷歌和UC伯克利的新式Actor-Critic算法快速在真实世界训练机器人

    近期,谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic(SAC)。 重点是,SAC 的学习效率足够高,可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题,而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。 谷歌 AI 撰写博客介绍了 SAC 背后的一些研究工作,也介绍了相关的实验结果。雷锋网 AI 科技评论编译如下。? 对于这两个任务,SAC 都能很快地解决:前一个四足机器人任务学了 2 个小时,后一个观察图像、转动阀门的任务学习了 20 个小时。 研究人员们希望 SAC 的发表可以帮助其他的研究团队一同更好地把深度强化学习应用在未来更多的复杂真实世界任务中。

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    来自本科生的暴击:清华开源「天授」强化学习平台,纯PyTorch实现

    Deterministic Policy Gradient (DDPG)Proximal Policy Optimization (PPO)Twin Delayed DDPG (TD3)Soft Actor-Critic (SAC python testdiscretetest_pg.py ?!python testdiscretetest_ppo.py ?!python testdiscretetest_a2c.py?! python testdiscretetest_dqn.py?以上分别为 VPG、PPO、A2C 与 DQN 在 P100 GPU 上的训练结果。可以看到,我们的测试结果与项目提供的结果出入不大。 使用 SAC 算法在 Minitaur 任务中的训练结果如下图所示:?? 需要注意的是,天授的 SAC 实现在 Minitaur 任务中仅训练了不到 200k 步即能获得以上控制策略,效果可以说是很不错的。

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    SDDPG = SAC1

    SAC算法:https:arxiv.orgabs1801.01290Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning Stochastic ActorSAC1算法:https:arxiv.orgabs1812.05905Soft Actor-Critic Algorithms and ApplicationsSAC1算法是SAC 值得注意的是:SAC1算法的导出是绕了弯路的(先得出的SAC算法,再得出的SAC1算法),而SDDPG的提出是一步到位的。另外,从推导中可以看出SAC1算法只是SPG算法的一个特例。

    21930

    “寓教于乐”,DeepMind新研究让机器人从0开始学习复杂精细动作

    他们在集中模拟的和真实的机器人上演示了SAC-X方法,所用的任务从堆叠物体到打扫操场(把东西放进盒子里)。 △ 通过探索很多内部辅助任务,智能体学会了如何堆叠和整理物体论文中的评估结果显示,SAC-X能用同样的辅助任务,从0开始学习解决研究者们设置的所有任务。 更一颗赛艇的是,现实世界的机械臂也能通过SAC-X来从0开始学习拾取和放置物体。 △ 真正的机械臂在执行一个它从未见过的任务:拿起并移动这个绿色方块DeepMind介绍说,他们认为SAC-X是从0开始学习控制任务的重要一步。 在这方面,SAC-X是一种通用的强化学习方法,除了用在控制和机器人上之外,也广泛适用于一般稀疏强化学习环境。

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