群体智能机器人是一种国际前沿的人工智能研究项目,由多个小型机器人组成的集群式解决系统,灵感源于蚂蚁.蜜蜂.鱼等群体生物,在没有统一领导的情况下,也能合作执行大量复杂的任务,比如组建一个图形,再在此基础上一步叠加复杂的任务,最终实现整个人工智能的突破,无限接近.甚至超越人类.群体智能机器人的运用前景非常广泛,包括智慧城市.智慧医疗.智能制造等方面,甚至在军事战略中也发挥巨大作用. 高频定位系统通过采用E-puck2.0桌面型群体智能机器人,在小型实验场地内通过高频光电投影定位技术实现机器人位置感知…

rpc接口调用以太坊智能合约 传送门: 柏链项目学院   在以太坊摸爬滚打有些日子了,也遇到了各种各样的问题.这几天主要研究了一下如何通过rpc接口编译.部署和调用合约.也遇到了一些困难和问题,下面将向大家分享. rpc接口调用智能合约 先来编写一个简单的智能合约 contract Multiply7 { event Print(uint); function multiply(uint input) returns (uint) { Print(input * 7); return input…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

还没正式登场就死了?不能怪我标题党,是大神Scott在他博客上这么说的,我只是翻译了一下. 在1月20号最新的ASP.NET Community Standup视频中,微软aspnet开发组的大帅哥 大面·爱德华兹(Damian Edwards)聊了聊在未来版本RC2将要进行的重命名工作. 然而由于我听力太渣,只能听个大概,好在Scott Hanselman在博客中发表了一篇文章把这个事情解释了一下. 我粗暴翻译了一下,给大家看看,难免有错,还望指正. 博客英文原文地址:ASP.NET 5 is…

使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给…

1.背景   自然界中大量个体聚集时往往能够形成协调.有序,甚至令人感到震撼的运动场景,比如天空中集体翱翔的庞大的鸟群.海洋中成群游动的鱼群,陆地上合作捕猎的狼群.这些群体现象所表现出的分布.协调.自组织.稳定.智能涌现等特点,引起了生物学家的研究兴趣.而后为了满足工程需要,美国麻省理工学院的Minsky提出了智能体( agent) 的概念,并且把生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域. 这时,生物学和计算机科学领域发生了交叉. 所谓的智能体可以是相应的软件程序,也可以是实物例如人.车辆.…

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https://weibo.com/fly51fly?from=myfollow_all&is_all=1#1514439335614 [SerpentAI:Python开源游戏智能体开发框架——相比OpenAI Universe可导入自己的游戏.可脱离Docker/VNC运行]’SerpentAI - Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots to play any game you own! BETA' O网页链接GitHub: …

伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…