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。
OpenCV 中的 HoughLines() 和 HoughLinesP() 函数用来检测直线。它们的差别是第一个函数使用标准的 Hough 变换，第二个函数使用基于概率的Hough 变换（因此名称里有个P)。HoughLinesP() 只通过分析点的子集并估计这些点都属于同一条直线的概率，它是标准Hough变换的优化版本，拥有更快的执行速度。关于Hough变换的介绍可以参考这篇文章：
无模型强化学习（RL）能够用于学习复杂任务（如雅达利游戏）的有效策略。但这通常需要非常大量的交互——事实上，比人类掌握相同游戏需要的尝试多多了。为什么人类可以学习如此之快？部分原因可能是，人类能够学习游戏原理，并预测出哪个动作会带来想要的结果。在本文中，研究人员探索了如何基于视频预测模型让智能体在雅达利游戏上达到类似的效果，同时所需的交互比无模型方法要少？
谷歌大脑给自家的强化学习AI，建造了一个有的放矢的高效学习环境：基于视频预测的模拟器SimPLe。
CoreLocation框架的使用 // 首先导入头文件 #import <CoreLocation/CoreLocation.h> CoreLocation框架中所有数据类型的前缀都是CL CoreLocation中使用CLLocationManager对象来做用户定位 1.CLLocationManager的使用 CLLocationManager的常用操作 /** * 定位管理者，全局变量强引用，防止销毁 */ @property (nonatomic ,strong) CLLocationMa
本文是一个基于图数据库 NebulaGraph 上的图算法、图数据库、图神经网络的 ID-Mapping 方法综述，除了基本方法思想的介绍之外，我还给大家弄了可以跑的 Playground。
导读：多年来，深度学习一直处于所谓的人工智能革命的最前沿，许多人相信深度学习将带领我们进入通用AI时代。然而，从12，13年甚嚣尘上，到如今的尘埃落地，浪潮一再的退去。面对疲软的风口，养肥的猪，人工智能将何去何从？
新智元推荐 来源：专知 (ID: quan_zhuanzhi) 作者 ：FILIP PIEKNIEWSKI 【新智元导读】多年来，深度学习一直处于所谓的人工智能革命的最前沿，许多人相信深度学习将带
近年来，随着大数据、人工智能、精细化运营的不断被重视，各大公司对于数据的处理和分析应用，越来越普及。
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值（pixel-based）的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效？传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
【1】 CREAK: A Dataset for Commonsense Reasoning over Entity Knowledge 标题：CRAK：一种基于实体知识的常识推理数据集 链接：https://arxiv.org/abs/2109.01653
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（下），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 复习： 前面四节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 【SAS Says】基础篇：读取数据（上） 【SAS Says】基础篇：读取数据（中） 前面在我们介绍了读取数据的三种方法，list、column、formats。本节我们介绍在读取数据过程中，一些小技巧的使用，比如如何让SAS只读
【新智元导读】计算机在哪些领域已经超越了人类？准确地回答这个问题有助于我们更好地理解 AI 和自己。非盈利组织电子前哨基金会（EFF）的几位研究员整理了一份可能是目前最完善的资料，梳理了计算机已经超越人类水平的任务列表。一项项看过去，不啻纵览人工智能的发展，同时也能帮助我们将目光放到接下来要解决的问题上。列表持续更新，欢迎大家补充。 这是一个试验项目，旨在从AI研究的文献收集问题和指标/数据集，跟踪人工智能的进展情况。在这个项目页面你可以查看特定子领域，或查看AI/ML的整体进展现状。你可以把它作为报告你的
自动驾驶汽车有可能成为城市和城市空间转型的重要催化剂。文章从自动驾驶对城市空间的可能改变着手，探讨了载具的内部空间和空间使用逻辑、城市空间的信息触媒、车辆储能网络、城市物理空间的改变以及社区空间和行为的改变。在此基础上，提出自动驾驶在城市背景下的关键问题可能不是技术问题，而是城市规划的议题。从点—线—面—流—策几个维度，探讨了自动驾驶背景下城市空间变革的可行策略和方向，并阐述了笔者团队在WeCityX 项目中进行的具体设计和实践。自动驾驶将促进城市空间变革，城市规划又会推进自动驾驶落地。
转载请在文章开头注明微信号：shushuojun，谢谢！ 本节数据中，我们将介绍SAS读取数据的三种方式： list input、column input、informats 它们各适用于什么情景，如何综合利用这三种方式读取数据？如何读取凌乱的数据？ 以及一些小技巧，比如如何让SAS只读取第3到第5行的数据，读取EXCEL时，如何指定读取某个sheet等等 目录： 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉
【1】 Textual Backdoor Attacks Can Be More Harmful via Two Simple Tricks 标题：通过两个简单的技巧，文本后门攻击的危害可能更大 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08247
两个月之前，我的同事拿了一张推特的互动关系图（下图，由 STRRL 授权）来问我能不能搞一篇图技术来探索社交互动关系的文章，看看这些图是如何通过技术实现的。
一个如此重要并且可以将数字计算机优势应用于实际系统的课程，在学生看来，不过是做题和考试。
Hiding behind the loose dusty curtain, a teenager packed up his overcoat into the suitcase. He planned to leave home at dusk though there was thunder and lightning outdoors. He had got to do this because he was tired of his parents’ nagging (唠叨的) about his English study and did not want to go through it any longer. He couldn’t get along well with English and disliked joining in English classes because he thought his teacher ignored him on purpose. As a result, his score in each exam never added up to over 60.
【1】 Graph Attention Multi-Layer Perceptron 标题：图形注意多层感知器 链接：https://arxiv.org/abs/2108.10097
http://www.iana.org/assignments/port-numbers
from: http://www.iana.org/assignments/port-numbers
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