北大清华2020在京提档线出炉(附本科普通批投档线)

刚刚,北京教育考试院公布了2020年北京市高招本科普通批录取投档线。

今年起,北京市高考本科阶段的填报志愿与投档录取都采用院校专业组方式。一所院校可设置一个或多个院校专业组,每个院校专业组内可包含多个专业。同一院校专业组内各专业的选考科目要求相同。同一院校选考科目要求相同的专业也可分设在不同的院校专业组中。

清华大学不限选考科目的专业组投档线为697分,物理为必须选考科目的专业组投档线为687分,物理、化学均须选考的专业组投档线为687分,化学为必须选考科目的专业组投档线为691分。

西藏是世界上生物多样性最为丰富的地区之一。目前,西藏已建立各类自然保护区47个,保护区总面积41万多平方公里,占全区国土面积的34%,其中国家级自然保护区10处,面积居全国第一,藏羚羊、野牦牛、黑颈鹤等125种国家重点保护的珍稀野生动物和1200个西藏特有植物物种得到有效保护。

作为几年前全国唯一的省级集中连片贫困区域,西藏坚持精准扶贫精准脱贫方略,聚力“两不愁三保障”,以五级书记抓攻坚,因县实施差异化政策,尽力而为、量力而行、节约为先,大力推进产业支撑、政策激励、就业优先、援藏扶助、社保兜底各项工作,截至目前,全区74个贫困县全部实现脱贫摘帽,62.8万人实现脱贫。

13家房企入围“千亿俱乐部”

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稀疏奖励三维视觉导航。在我们论文中的一个实验中,我们在一个是稀疏奖励三维视觉导航问题组中评估DREAM,这个问题在2020年由Kamienny等人提出,我们在这个问题中引入视觉信号和更多的物体来世的这个问题变得更难。我们使用IMRL无奖励适应的设置。在执行片段中,智能体收到一个指向目标的指令,一个球,一个块障碍块者一个钥匙,智能体从障碍的另一侧开始执行过程,并且必须绕着障碍物走一圈,阅读标志(用黄色突出显示),在问题的两个版本中,标识要么指定到对象的蓝色或红色版本。智能体接收80×60 RGB图像作为观察,可以向左或向右或向前移动。执行正确的对象会得到+1的奖励,而去错误的对象会得到-1的奖励。

诸葛找房数据研究中心分析师陈霄接受中新经纬客户端采访时指出,上半年,受到疫情的影响,售楼处关闭,施工延迟,大部分房企业绩受损;另外,在“房住不炒”总基调下,对于房企来说,将会在较长一个时间内维持相对稳健的发展。

西藏切实保障和大力改善民生,2019年全区民生福祉大幅提升,农村居民人均可支配收入达12951元。建成以五大保险为主体、覆盖城乡全体居民的社会保障体系,城镇职工、城镇居民参保率达95%。367种“大病”不出自治区,2200种“中病”不出地市,人均寿命从2010年人口普查时的68.2岁,提高到70.6岁。

今年,北京大学不限选考科目的专业组投档线为684分,物理为必须选考科目的专业组投档线为690分,物理、化学选考一门即可的专业组投档线为683分。

比家务活更有成就感的活动。

受疫情影响,TOP100上半年门槛值下滑至112.2亿元。其中,TOP10房企门槛值为1106亿元,较上年增长5.16%,头部房企竞争更加激烈。

在陈霄看来,头部房企本身在规模上以及在拿地、融资等方面更具优势,面对市场下行压力加大以及疫情冲击下,抗风险性更强,而中小房企在本身现金流不充足以及融资难等情况下,未来生存环境更加艰难,各个阵营之间以及各个阵营内部的房企间分化进一步加剧。

资料图 中新经纬熊思怡 摄

这两个方面可以掩盖元探索问题,即如何最佳地使用探索片段,因为前者需要不必要的探索来推断任务,而后者只需要智能体探索来发现与单个任务相关的信息。 虽然直觉上,智能体应该花费探索片段来收集有用的信息,以供以后的执行事件使用,但在许多情况下,当处理简单的任务时最优探索会崩溃。例如,智能体只能发现任务是通过成功地烹调比萨饼并获得积极的奖励来烹调比萨饼,但在未来的执行片段中却一次又一次地做同样的事情。这会让探索情节几乎毫无用处。

一台剧、一出戏、一种场景、一个故事,之所以打动人,给人以振奋和力量,最主要在于它与受众心灵的契合,将曾经活化在了当下,让当下的选择贯通历史,让精神的感染接续未来。

PEARL-UB,这是PEARL6的上界. 我们利用问题的真实后验分布,分析性地计算出由特定于问题的最优策略所获得的预期回报。 

(本报拉萨8月26日电 本报记者 尕玛多吉)

8月20日,住建部、央行召开重点房地产企业座谈会,会议指出,为进一步落实房地产长效机制,实施好房地产金融审慎管理制度,增强房地产企业融资的市场化、规则化和透明度,会同相关部门在前期广泛征求意见的基础上,形成了重点房地产企业资金监测和融资管理规则。

“呈现故事的同时,更要传承好精神。”延安文投董事长吕忠诚说,“延安精神是培育价值观的力量源泉,汲取并传承、传播延安精神的力量,是我们国有文化企业的职责和担当。”

从净利润情况来看,上半年,上述131家A股上市房企中,102家盈利,占比78%。此外,有68家房企归属于上市公司股东的净利润超过1亿元,净利润超过10亿元的目前有20家。其中,万科、保利、绿地3家上市房企净利润居前三,分别为125.08亿、101.24亿、80.20亿。

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额外的结果,在我们的论文中,我们也在额外的简爱哦学问题中评估了DREAM,设计这些问题来回答下列问题:

近年来,西藏包括铁路在内的交通飞速发展,公路通车总里程超过10万公里,其中高等级公路660公里,建成通航机场5个,开通国内国际航线92条,一个由铁路、公路、航空、邮政等多种运输方式组成的现代综合交通运输体系呈现在世界屋脊上。继满拉、旁多等一大批水利枢纽工程建成投入使用后,西藏水利发展史上投资最大的拉洛水利枢纽及配套灌区工程竣工在即,青藏、川藏电力联网工程架起了电力“天路”、点亮了高原,制约西藏发展的瓶颈因素被历史性的打破。

另一方面, 尽管解耦类别的方法避免了耦合问题, 单是有互目标没有得到最优的探索策略。 例如尽管可以获得特定问题的真实后验概率分布, 汤普森采样方法(PEARLUB)没有实现最优的奖励,要了解这一点,回想一下Thompson抽样是通过从后验分布中抽样一个问题并遵循该问题的执行策略来探索的。由于最优执行策略直接指向正确的对象,并且从不读取符号,因此Thompson抽样在探索过程中从不读取符号。 相比之下,DREAM的一个很好的特性是,只要有足够的数据和足够的策略类,它就可以从理论上学习最优的探索和执行。

耦合难题。 哪一个先开始:鸡(好的探索)还是蛋(好的执行) 

解耦元强化学习中的无奖励探索与执行(DREAM)

保护好青藏高原生态就是对中华民族生存和发展的最大贡献。近年来,西藏以构建生态安全屏障为抓手,主动适应经济发展新常态,全面推进生态环境保护、污染防治与辐射环境管理等各项工作,确保了全区环境质量总体良好。

在更正式的语言中,标准meta-RL考虑了一系列问题,其中每个问题确定了一个奖励函数\mathcal{R}\muRμ(例如,烹调一个比萨饼)和转换交互的场景(例如,厨房),  使用Duan等人2016年的术语,我们将一个试验定义为同一问题中的几个片段, 第一个阶段是探索片段, 在这个片段中智能体收集信息并且不需要获得最大回报. 所有接下来的片段时执行阶段, 在这个阶段中,智能体需要完成这个任务,其目标是在元测试试验的执行阶段,即在元训练期间的许多试验中进行第一次训练之后,最大限度地获得回报。

“过去农牧民孩子最大的愿望是有学上,现在他们的目标是上好学。”墨脱县完全小学副校长格桑德吉说,随着西藏教育事业的不断发展,越来越多的孩子走出了大山,改变了自己的命运。

下半年房企融资或收紧

从净利润的变动来看,72家房企出现净利下滑,占比近55%。其中,京汉股份降幅最大,下降5842.3%。净利降幅超50%的房企有49家,占比近四成。

西藏大力实施以“神圣国土守护者、幸福家园建设者”为主题的乡村振兴战略,加快边境小康村建设。2018年,一条投资2亿余元、总长34公里的隆子县扎日乡曲桑村至玉麦乡的柏油公路顺利建成,习近平总书记关心的“边境孤岛”玉麦,与西藏主干道路网联通。“西藏,距离北京虽远,但我们的心与党中央贴得更紧了。”卓嘎说。如今,守护神圣国土、建设幸福家园已成为各族群众的自觉行动。

《延安 延安》自2016年7月首演以来,秉承着精益求精的创作精神,4年来累计改版4次,演出1700余场,接待海内外游客100多万人,入选国家艺术基金资助项目,荣获全国优秀旅游演艺、央视年度魅力旅游演艺项目等荣誉,被中国延安干部学院列入情景教学课程,得到了广大观众和专家的好评。

墨脱是全国最后一个通公路的县城。如今,当地的办学条件越来越好,建起了三层教学楼,孩子们有科学实验室、美术室等,老师们上课也用起了PPT,在疫情期间,孩子们也能上网课。“党的教育政策越来越好,西藏农牧民子女享受‘三包’教育政策,如今我们门巴族孩子入学率和小升初的升学率都达到了100%。”格桑德吉说。

接下来是什么? 未来还有很多工作要做 一 下面是一些研究探索的方向:

在《延安 延安》创意策划之初,陕文投集团党委书记、董事长王勇就提出:“我们要通过这台演出传承红色基因、弘扬延安精神,以现代艺术方式赢得广大游客特别是青年人的喜爱。几年来,演出的每次改版提升,陕文投、延安文投都广泛吸收专家和观众的建议,努力使这台旅游演出常演常新,成为传播延安精神的亮丽名片。”

发展是解决西藏所有问题的关键。以习近平同志为核心的党中央,先后确定了“十二五”3305亿元和“十三五”6576亿元中央支持西藏的一大批重点建设项目,制定了惠及全区各族干部群众的一系列特殊优惠政策。

按照标准元强化学习设置训练的机器人厨师晚餐安排 

IMRL通用吗?重要的是, 把指定设置为空就退化为标准的元强化学习设置. IMRL通用吗?重要的是, 把指定设置为空就退化为标准的元强化学习设置。 换句话说, 标准的元强化学习就是IMRL的一种特殊情况, 在这种情况下,使用者的希望是固定的,并且使用者不给出任何指令。 因此IMRL的算法也可以直接应用到标准的元强化学习中, 反之亦然。

虽然标准的元强化学习的设置利用了不同问题(环境和任务对)之间的共享结构,但它不能捕获同一环境中不同任务之间的共享结构。确切的来说, 在一次实验中的所有片段都是固定的,为了执行一个新任务(例如,做一顿新饭),智能体需要另一个探索片段,即使底层环境(如厨房)保持不变。取而代之的是,一个智能体在一个探索片段之后,能够执行许多任务。例如,在探索厨房找到任何配料后,一个理想的机器人厨师将能够烹调任何涉及这些配料的饭菜,而在标准元强化学习环境中训练的智能体只能做一顿饭。

基于指令的meta-RL:改变每一个执行事件的任务通过指令传递给智能体。在试验中,环境仍然保持不变。 

据了解,今年高考本科普通批次实行平行志愿投档方式,依照“分数优先,遵循志愿”的原则,对分数线上未被录取的考生按录取总成绩从高分到低分排序进行一次性投档。

第一, 我们将展示现有的元强化学习方法存在鸡和蛋耦合的难题: 如果机器人已经知道如何做饭的话, 那么学习探索发现烹饪原料只能帮助机器人准备这顿饭, 但是机器人只有知道了原料在哪里,它才能学会做饭.为了避免学习探索与学习执行(解决任务)的循环依赖问题, 我们提出一个目标来让智能体独立的学习这两个过程。 第二, 我们也会发现, 标准的元强化学习的问题设置希望机器人能够通过试错作出正确的饭菜,甚至没有告诉机器人做什么饭, 这不必要的使元探索的问题变复杂,为了避免这个问题, 我们提出一个基于指令的元强化学习方法, 在这种方法中,机器人将会收到特定做什么饭的指令。

如下图所示, DREAM在这项任务中学会了近乎最佳的探索和执行行为。在左边,DREAM在探索的一段时间里绕着障碍物走着,看上面写着蓝色的标牌。在右边,在一个执行片段中,DREAM收到了一个走到钥匙的指令。因为在探索的阶段  DREAM已经读到写着蓝色的标志,所以它走向蓝色键。 

附:A股131家上市房企半年报数据

小康全面不全面,生态环境质量是关键。在全面建成小康社会的征程中,西藏深入贯彻落实习近平生态文明思想,坚持“绿水青山就是金山银山”,保护生态环境,加快推进美丽西藏建设,取得明显成效。2019年,西藏城镇绿色建筑面积达428.2万平方米,重点区域生态公益林、防沙治沙、“两江四河”流域造林绿化持续开展,新增造林130.7万亩,有条件的地方消除“无树村”“无树户”“无树单位”的目标任务全部提前完成。

在开始之前, 我们回顾一下标准元强化学习的问题讨论, 在元强化学习中,一个智能体(例如一个机器人厨师)需要在不同的环境(不同的厨房)和不同的任务(不同的饭菜)中进行训练, 然后需要在新的环境和新的任务中进行元测试, 在面对一个新环境和一个新任务时,在真正开始执行任务之前, 智能体需要花费一段时间探索,来收集必要的信息(例如, 定位配料的位置),, 然后在执行任务的过程中,智能体需要完成这个任务(例如作出一顿饭)。

“让各族群众有更多获得感、幸福感,旗帜鲜明反对分裂、维护稳定,始终做神圣国土的守护者、幸福家园的建设者,这是高质量发展的目的所在,也是做好民生工作的出发点和落脚点。”西藏自治区党委书记吴英杰说。

首先, 我们看到了现有的元强化学习方法如何通过端到端优化探索和执行来最大限度地获得回报,但却成为了鸡和蛋问题的牺牲品。如果智能体还没有学会探索,那么它就无法收集学习解决任务(例如做饭)所需的关键信息(例如,配料的位置)。另一方面,如果智能体还没有学会解决任务,那么就没有学习探索的信号,因为无论如何,它都无法解决任务。我们通过提出一个解耦的目标(DREAM)来避免这个问题循环,即学习独立地探索和学习解决任务。 第二,我们看到了标准的元强化学习设置如何捕捉适应新环境和新任务的概念,但要求智能体不必要地去探索来推断任务(例如,做什么饭),并且不利用相同环境中不同任务之间的共享结构(例如,在同一个厨房烹饪不同的饭菜)。我们通过提出基于指令的meta-RL(IMRL)来解决这个问题,IMRL为智能体提供了一条指定任务的指令,并要求智能体探索和收集对许多任务有用的信息。

从业绩目标来看,从公布销售目标的28家房地产企业来看,上半年业绩完成率达四成,其中,恒大完成53.7%,位居第一。

RL^2212, 经典的端到端方法,它根据过去的状态和奖励观察的整个序列来学习一个周期性的策略。 VariBAD3, 该方法在递归策略的隐状态中增加了辅助损失函数,以预测当前问题的收益和动态。这可以看作是学习信念状态4,它是对过去所有观察的充分总结。 IMPORT5,这种方法额外的利用问题的属性来帮助学习执行行为。

陈霄也认为,下半年房企融资大概率会收紧,对于头部房企来说影响会相对偏小,而对于高负债、高杠杆的房企下半年运营压力会加大,部分房企未来或将通过加快周转和销售回款来缓解现金流压力。

正值中国共产党成立99周年,《延安 延安》向延安市民推出了免费惠民政策,延安市社会各界、政府机关、企事业单位、市民争相前来观看演出,络绎不绝、好评如潮。

基于指令的元强化学习。 为了使元强化学习具有更好的现实意义, 我们提出一种新的称为基于指令的元强化学习, 这种方法将解决了上边的两个方面的问题, (i)给智能体提供一个指令(例如, 制作比萨或者one-hot编码),这个指令在执行阶段指定了特定的任务。(ii)在执行阶段通过提供不同的指令更换任务。 例如,在工厂的不同厨房进行元训练后,机器人厨师可以在一个单独的安装阶段(探索片段)后,在新的家庭厨房中烹饪人类指定的许多不同的饭菜。

经济插上腾飞的“翅膀”

鸡和蛋的耦合问题。元探索问题的通常的方案(Wang et al., 2016, Duan et al., 2016)就是优化一个循环的策略, 这个策略基于执行事件的奖励进行端到端的探索与训练. 我们希望能在重复策略的隐藏状态下,捕捉到探索事件中所学的信息,然后这些信息将对执行事件有用. 可是这会导致一个鸡和蛋的耦合问题,这就是学习很好的探索行为需要已经学到很好的执行行为,反之也是这样这就阻碍了这种方法的学习。

5年来,西藏自治区党委带领全区各族干部群众高举习近平新时代中国特色社会主义思想伟大旗帜,深入贯彻落实治边稳藏重要论述,牢记嘱托、感恩奋进,各项事业取得了历史性成就,在世界屋脊上创造出一个个举世瞩目的“中国奇迹”。

开放和诚实的沟通对你的机器人也很重要。

保护是为了更长远的发展。这些年来,西藏自治区积极鼓励和引导农牧民群众参与造林绿化、防沙治沙等生态工程建设,努力增加农牧民收入,每年有10万名以上农牧民直接参与国土绿化,人均年增收3000元以上。

2019年,西藏实现地区生产总值1697亿元,经济增速连续7年居全国前三,城乡居民可支配收入分别达37410元、12951元,两项指标的增速均居全国前列,绝对贫困基本得到消除,脱贫攻坚决胜在望,全区340多万各族群众将与全国人民一道迈进小康生活。

“在西藏发展的一个个关键节点,总有一支点睛之笔,而手握这支笔的正是以习近平同志为核心的党中央。”西藏自治区党委书记吴英杰说,西藏作为特殊的边疆民族地区,始终受到党中央的特殊关心关怀,沐浴着党的阳光雨露。

更复杂的指令与问题ID表述. 这项工作检查了一个情况,在这种情况下,指令与问题ID都被表达为唯一的one-hot编码,作为概念证明。当然,在现实世界中,指令和问题ID可能更好地用自然语言或图像(例如,要烹饪的饭菜的图片)来表示。 把DREAM应用到元强化学习的设置中, DREAM通常适用于任何元强化学习设置,其中一些信息被传递给智能体,其余的信息必须通过探索来发现。在这项工作中,我们研究了两个这样的例子:在IMRL中,指令传达任务;在标准的元强化学习设置中,一切都必须通过探索来发现,但是还有其他设置也值得研究。例如,我们可能希望向智能体传递有关环境的信息,例如某些配料的位置,或者左边的煤气头坏了,所以机器人厨师应该使用右边的。 无缝集成探索和执行。在最常见的meta-RL设置中,允许智能体首先通过探索(探索阶段)收集信息,然后再解决任务(执行阶段)。这也是我们研究的环境,它可以是相当现实的。例如,一个机器人厨师可能需要一个安装阶段,在开始做饭之前,它首先探索家庭厨房。另一方面,一些作品,如Zintgraf et al.,2019,要求智能体从一开始就开始解决任务:没有探索情节,所有情节都是执行情节。梦在这种情况下已经可以运作了,只需在第一个执行情节中忽略奖励和探索,并在随后的执行情节中用更好的表现来弥补第一个执行情节。这项工作令人惊讶地好,但最好能更优雅地将探索和执行结合起来。

严跃进预测,下半年房企融资或有所收紧,预计各地将时刻绷紧房地产调控这根弦,但同时也不会盲目打压房企。

定量结果。 下边我们打印出所有方法的收益。 对比实现了几乎最优结果的DREAM, 我们发现端到端训练的方法从来没有读取到标志, 并且为了防止收到负的奖励, 结果就是错过了所有的物体。 即使他们被允许在探索情节中观察奖励(虚线),这种情况也会发生。因此,它们没有得到回报,这表明了耦合问题。

平行志愿的投档中遇到总分相同考生,按以下原则处理:若考生总分相同,则按单科顺序及单科成绩从高到低排序进行排队。本科普通批次单科成绩的排列顺序为:语文、数学、外语、选考三科总成绩。举例来说,如果报考同一个院校专业组总分相同的考生人数大于该院校专业组计划余额时,先比较语文成绩,单科成绩高者优先投档;若语文成绩相同,则依次比较数学、外语、选考三科总成绩再行投档。

基于指令的元强化学习(IMRL)

为了回答鸡和蛋的问题, DREAM制作了它自己的蛋并且然后鸡出来了

生态文明建设取得成效

DREAM可以高效的探索发现这些仅仅在执行过程中需要的信息吗? DREAM对于新的指令与环境能够很好的泛化吗? 除了基于指令的元强化学习之外,DREAM也可以在标准的元强化学习中获得提升的结果吗?

具体来说, 第一步, 我们基于问题标识符\mu,训练一个执行策略 \pi^\text{exec}πexec, 在做饭的例子中, 可能要么直接确定厨房的属性(例如墙的颜色或者配料的位置),要么直接给厨房提供唯一的独特的标识符(例如one-hot编码)  。 这种问题标识符(直接或者不直接 ) 编码了所有必要的信息去解决厨房中的这种问题, 允许执行策略独立于探索过程进行学习,这种方法避免了耦合问题。 同时,我们在第一步中的目标是只识别执行指令所需的信息,而问题标识符也可能编码无关的信息,例如墙颜色。为了移除这些冗余的信息,我们应用一个信息瓶颈的策略来获得瓶颈操作后的表示ZZ,我们使用zz来训练一个探索的策略\pi^\text{exp}πexp。 

总结,在这篇博文中, 我们解决了元探索的难题:在一个新环境中为了执行一个任务如何更好的收集信息。 为了做这个工作, 我们测试并且解决两个主要的关键挑战。

没有人喜欢家务 一 我们可以制造机器人来帮我们做这些家务吗?例如做饭。 训练执行各种任务的智能体的一个通常范式就是针对每个特定的任务利用强化学习的方法训练一个单独的智能体,可是在人们的家中利用强化学习的方式从头开始训练一个智能体将会完全失败,因为这(训练过程)将会导致许多的灾难(例如厨房火灾),而且采用强化学习的方式从头开始训练一个智能体需要来自每个人大量的监督,从而对机器人成功做出一顿饭给出奖励,并且这也会花费大量的时间(从头学习每一个简单的任务都需要强化学习智能体数百万次尝试)。

中指研究院指出,2020年上半年,房企逐步修复因疫情影响的业绩,TOP100房企销售额均值为512.1亿元,同比下降1.45%,TOP100市场份额为57.5%。其中销售额破千亿房企13家,较去年同期(12家)增加1家;百亿房企107家,较去年同期(121)减少14家。

在元训练期间,通过简单地为每个问题分配一个唯一的one-hot编码,问题标识符\muμ很容易提供,但在元测试期间通常不可用或没有帮助(例如,如果\muμ是一个全新的one-hot编码)。这似乎很令人担忧,因为在元训练期间,zz上的执行策略条件需要知道\muμ。但是,由于探索策略经过训练,可以生成包含与zz相同信息的探索轨迹\tauτ,因此我们可以在元测试时通过推出探索策略直接将\tauτ替换为zz。详情请看我们的论文!

在西藏沿雅鲁藏布江一线,根据气象数据显示,沙尘天气由过去的每年60多天减少为0.8天,沙化治理取得明显成效,雅江防护林已成为国家生态安全屏障的组成部分。“我们把生态文明建设摆在更加突出的位置,不断加强制度建设,建立生态环境损害责任终身追究制,为西藏生态环境保驾护航。”西藏自治区生态环境厅厅长罗杰介绍,截至2019年,西藏已累计投入117亿元构筑国家生态安全屏障,先后颁布实施了60多部地方性法规,为高原生态保护提供法治保障。据西藏自治区生态环境厅最新发布的《2019年西藏自治区生态环境状况公报》显示,2019年西藏生物多样性和生态系统总体稳定,仍是世界上生态环境质量最好的地区之一。

大体上来说,对于以上问题,答案是肯定的,你可以从我们的论文中获得更加细节性的结果。

2020年北京市高招本科普通批录取投档线

从拉萨出发,沿着雅鲁藏布江一路向东,川藏铁路拉萨至林芝段的建设场地一片火热景象。前不久,位于山南市加查县境内的重点标志性工程藏木雅鲁藏布江特大桥成功合龙,标志着拉林铁路线下主体工程施工全面完成,有力保障了后续轨道铺设和电气化施工,为2021年通车打下了坚实基础。

相反, 理想的做法是,如果一个机器人首先在机器人厨师工厂中首次训练完成之后,我们就可以训练它使其能够快速适应各种各样的家庭厨房。直观地说, 这应该是可能的, 因为不同的任务和环境都拥有大量相似结构(例如, 在一个厨房里做比萨饼类似于在另一个厨房里做汉堡包), 这可以使学习每一项任务变得更容易和更有效率。 

践行以人民为中心的发展思想,牢牢把握改善民生、凝聚人心这个出发点和落脚点,坚持困难麻烦由政府解决、把方便实惠送给群众。近年来,西藏把自治区掌握的资金90%以上向基层和民生领域倾斜,争取每年为群众办好10件实事,各族群众获得感幸福感安全感不断增强。

西藏的发展,始终牵动着习近平总书记关切的目光。2017年,习近平总书记亲自给祖国西南边陲的隆子县玉麦乡卓嘎、央宗姐妹回信,鼓励她们为守边护边、建设美好家园作出更大贡献。

中原地产研究中心统计数据显示:8月全国房企境内外融资全面井喷,境内债券单月发现超过659亿,比2019年同期上涨5.1%,继续延续7月以来的融资井喷数据。特别是8月下半月,房企密集发布大额融资,整体看,7-8月来,房企融资刷新了历史同期纪录。

吕忠诚说:“我们要不断开拓创新,挖掘红色故事,创新呈现方式,在提升《延安 延安》的同时,全力塑造‘红秀’品牌。”之所以“红”,它的故事里有爱与信仰,它通过聚焦革命历史事件,诠释弘扬革命信念、延安精神,传承红色基因,来诠释革命、信仰和成长。之所以称为“秀”,它的舞台上有美与震撼,它将音乐、舞蹈、杂技、体育竞技和高科技的灯光、舞台技术等与演员们极具功力的表演有机结合,既呈现出叹为观止、直击心灵的观演效果,又以身临其境的方式,让广大观众成为延安精神诞生的见证人,并从中受益。

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央,始终高度重视西藏工作,深切关怀西藏各族人民,创造性地提出了新时代治边稳藏重要论述。2015年,习近平总书记主持召开中央第六次西藏工作座谈会,明确了新形势下西藏工作的指导思想、目标任务、重要原则和着眼点着力点、出发点落脚点,制定了一系列特殊优惠政策,规划了一系列重大项目,亲自为西藏工作把舵定向、谋篇布局,为新时代西藏的发展进步提供了根本遵循、指明了前进方向、注入了强大动力,开启了西藏长足发展和长治久安的新篇章。

除此之外, 在解耦类别中,我们对比:

对比。广义上来说, 以前的元增强学习方法分为两个组:(i)端到端的方法, 这种方法基于执行阶段的奖励优化探索与执行过程。 (ii)解耦的犯法,这种方法利用单独的目标单独优化探索与执行过程,我们对比DREAM方法和这两类中目前最优的方法, 在端到端训练的类别中,我们对比

在探索过程中有(虚线)和没有(实线)奖励的训练曲线。只有梦才能读懂标志,解决任务。而且它在探索过程中不需要奖励就可以做到!

站在新的历史起点上,西藏的发展已经插上了腾飞的翅膀。

据悉,陕文投、延安文投正在着力打造“红秀”这一演出文化品牌,进一步加强“红色+演艺”的表现力和带动力。将在2021年建党100周年之际,再推出全新升级版的《延安 延安》,还计划开启全国巡演,丰富品牌内核、壮大“红秀”品牌,让其涵盖舞台表演、综艺演出、研学培训、文创开发等众多领域,并着力打造从红色故事挖掘,到红色演艺呈现,再到宣传运营的“红秀”产业链条,形成助力红色基因传承的“红秀”演出系列和全国性品牌。

西藏自治区党委带领全区各族干部群众,坚持稳中求进工作总基调,贯彻落实新发展理念,以推进供给侧结构性改革为主线,以处理好“十三对关系”为根本方法,大力实施以“神圣国土守护者、幸福家园建设者”为主题的乡村振兴战略,着力改善基础设施条件,积极推进特色优势产业发展,加快建设现代化经济体系,有力地促进了经济社会的高质量发展。

中原地产首席分析师张大伟对中新经纬客户端表示,整体看,境内房地产销售有所缓和,大部分企业销售增加,但房企最近依然在增加一切融资手段,尽量大额度融资。大部分房企为应对未来可能的市场变化,加快储备资金。对于杠杆率比较高的企业来说,最近融资压力有所增加。

DREAM学习到的行为

利用DREAM避免这个耦合难题. 为了放置鸡和蛋耦合的难题, 我们提出了一个方法打破在学习探索与学习执行行为二者的这种循环依赖, 这种方法称为DREAM。直觉上,通过尝试恢复执行指令所需的信息,可以学习到良好的探索。因此,从高层次上讲,DREAM包括两个主要步骤:1)同时学习独立于探索的执行策略,并了解执行所需的信息;2)学习一个探索策略来恢复该信息。

在第二步中,一旦我们获得了一个瓶颈表示zz(理想情况下只包含执行指令所需的信息),我们就可以训练一个探索策略\pi^\text{exp}πexp来恢复探索事件中的信息。为此,我们推出探索策略以获得一个片段\tauτ,然后根据该片段对zz中包含的信息进行编码的程度来奖励该策略。粗略地说,这个奖励是瓶颈表征zz和片段\tauτ之间的相互信息I(z;\tau)I(z;τ)。

作为国家“十三五”规划重点工程项目,西藏首条电气化铁路拉林铁路目前已累计完成投资270多亿元,全线47座隧道绝大多数贯通。拉林铁路的建设,是继青藏铁路、拉萨至日喀则铁路后,在西藏高原建设的又一条钢铁大动脉。“拉林铁路的建成,必将加速西藏对接‘一带一路’建设,向东融入川渝经济圈和大香格里拉旅游圈的进程。”西藏自治区发改委主任马菁林说。

无奖励自适应。在标准的元强化学习设置中,为了推断任务智能体需要在探索期间进行奖励观察。然而,通过接收在IMRL中指定任务的指令,个好处是代理不再需要观察奖励来适应新的任务和环境。具体地说,IMRL支持无奖励适应,在元训练期间,智能体在执行阶段使用奖励观察来学习解决任务,但在探索阶段不观察奖励。在元测试期间,代理从不观察任何奖励。这使我们能够对真实世界的部署情况进行建模,由于在这种真实世界情况下,收集奖励监督非常昂贵。例如,机器人厨师最好能够适应家庭厨房,而不需要任何人的监督。

例如, 如果一个机器人厨师不能发现厨房中配料的位置(糟糕的探索), 然后它可能就不能学习如何做饭(糟糕的执行). 另一方面, 如果一个机器人不知道如何做的饭(糟糕的执行), 那么无论探索过程如何做,都不能够成功的做出一顿饭.这就使得探索过程充满了挑战. 由于机器人刚开始训练时既不能探索也不能做饭, 将会陷入一个局部极小值,并且很难学习。

幸运的是,在对许多相似的任务进行了第一次训练之后,元强化学习寻找的确切目标是通过对新任务很少的交互来训练智能体使其适应新任务,那么, 为什么今天没有机器人在我们的厨房做饭呢? 为了回答这个问题, 我们将把注意力转向元探索的问题: 如何最好的利用这些很少的交互来探索新的任务. 例如, 为了适应一个新的厨房, 一个机器人厨师理想的情况下应该花很少的互动来探索新厨房来寻找配料(烹饪原料), 这允许它能够作出一顿饭(解决这个任务). 在这篇博文中, 我们将讨论并解决关于的元探索的两个关键挑战, 这两个挑战让人类留在厨房(意思就是机器人不能正常工作)。

改进标准meta-RL设置。第二个元探索挑战涉及元强化学习设置本身。虽然以上标准的meta-RL设置是一个有用的公式,但我们观察到两个方面可以使得元强化学习变得更加有现实意义。首先,标准的设置需要智能体依据获得的奖励自己推断任务(例如,做什么饭),这是没有必要并且非常不高效的. 相反, 在现实情况下,使用者将会告诉之恩功能题他们需要什么。

此外,据人民法院公告网显示,上半年228家房企破产。

“人民对美好生活的向往,就是我们的奋斗目标。”如今,一幅生活富足、生态美好、民族团结的美好画卷正在高原大地徐徐展开。

《延安 延安》演出剧照

DREAM 和 IMRL 很好地结合在一起: IMRL 原则上实现了无奖励的适应,而 DREAM 在实践中实现了这一点。由于 鸡蛋相生 耦合问题,我们测试的其他最先进的方法无法实现无奖励的适应。