深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.
2025/1/25 21:53:47
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物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。
2024/12/25 16:09:32
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1.内容:结合第五章内容,以动物识别系统(或货物袋装系统)为例,实现基于规则的系统构造实验.6学时。
2.要求:1〉根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。
2〉能完成正向和/或反向推理我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。
2.要求:1〉根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。
2〉能完成正向和/或反向推理我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。
2024/12/24 8:38:23
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TensorRT是NVIDIA推出的专门加速深度学习推理的开发工具。
利用TensorRT，您可以快速、高效地在GPU上部署基于深度学习的应用。
我们首先会介绍TensorRT的基本功能和用法，例如它的优化技巧和低精度加速。
其次，结合我们实际使用过程中的经验，详细介绍TensorRT的难点：Plugin机制。
最后，我们会分享几个TensorRT成功应用案例
利用TensorRT，您可以快速、高效地在GPU上部署基于深度学习的应用。
我们首先会介绍TensorRT的基本功能和用法，例如它的优化技巧和低精度加速。
其次，结合我们实际使用过程中的经验，详细介绍TensorRT的难点：Plugin机制。
最后，我们会分享几个TensorRT成功应用案例
2024/12/6 16:08:18
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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