SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训练方法4.3分布式部署五、评估5.1收敛性能5.2安全性和延迟5.3吞吐量六、总结一、文献简介1.1文献标题SkyChain:ADeepReinforcementLearning-EmpoweredD
导读：强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。今天给大家介绍几个强化学习领域值得关注的顶级会议。文章目录1.AAAI2.IJCAI3.ICML4.ICLR5.NeurIPS6.AAMAS7.ICRA1.AAAI会议简称：AAAI会议全称：AAAIConferenceonArtificialIntelligence（人工智能AAAI会议）会议级别：CCF-A（人工智能领域）会议网址：http://dblp.u
Labs导读你是否想象过机器人也可以成为游戏领域的超级高手？是时候让你的幻想成为现实，深度强化学习这位头号玩家来啦！这是一个令人兴奋又神秘的领域，简单来说，它就是让计算机像人类一样学习和玩游戏。深度强化学习的学习过程就像是一场盛大的冒险，只不过主角不再是你，而是一台智能机器。在这个冒险的旅程中，机器会探索各种各样的环境，在探索的过程中，机器需要学习如何在这个世界中生存，这个过程就像一段传奇的武侠故事，从小小菜鸟开始，一路闯荡，跌跌撞撞，最后成长为一代巨侠！那么深度强化学习的原理是怎样的呢？让我们来一起看看吧。Part01、 深度学习 深度强化学习融合了深度学习和强化学习，深度学习让机器可以处理
数组和指针的强化练习题前言1.sizeof和strlen的对比1.1sizeof1.2strlen1.3sizeof和strlen的对⽐2.数组和指针笔试题解析2.1一维数组2.2字符数组2.3二维数组3.指针运算笔试题解析3.1题目1：3.2题目23.3题目33.4题目43.5题目53.6题目63.7题目7前言C语言中指针和数组有着密切的关系，因为数组名在C语言中可以看作是一个指针常量。指针是一个变量，存储的是另一个变量的地址。可以通过指针来访问另一个变量的值。指针变量可以存储任何类型的地址，包括数组的地址。数组是一组相同类型的数据元素的集合。在C语言中，可以用数组名来表示整个数组，在这个意
系列文章目录送书第一期《用户画像：平台构建与业务实践》送书活动之抽奖工具的打造《获取博客评论用户抽取幸运中奖者》送书第二期《SpringCloudAlibaba核心技术与实战案例》送书第三期《深入浅出Java虚拟机》送书第四期《AI时代项目经理成长之道》送书第五期《Kubernetes原生微服务开发》送书第六期《Offer来了：Java面试核心知识点精讲（第2版）》文章目录系列文章目录★前言☆一、推荐☆二、内容简介2.1、精彩书评☆三、作者简介☆四、章节架构★总结★前言Offer来了：Java面试核心知识点精讲（第2版）前言在实际面试过程中，面试官通常会在短短两小时内对面试者知识体系的广度和深
人工智能高峰来临之际，CIO强化云计算成本战略云计算成本仍然是IT领导者关注的一个关键问题，他们发现自己正处于一个十字路口，需要控制核心工作负载的支出，以腾出资金用于创新。可以肯定的是，企业的云计算预算将继续增加，根据《2023年Foundry云计算研究》，IT决策者们报告说，他们总体技术预算的31%将用于云计算，三分之二的人预计他们的云计算预算将在未来12个月内增加。然而，控制云计算成本仍然是IT领导者在充分利用其云计算战略时面临的首要挑战，约有三分之一（35%）的受访者认为这些开支是推进云计算的头号障碍。其他首要问题是数据隐私和安全挑战（31%）以及缺乏云安全和云专业知识（24%）。IDC
IT之家 11月29日消息，微软日前宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0，主要强化了深度学习功能，改进 ML.NET 数据处理能力，并添加了英特尔oneDAL加速训练技术，以及自动机器学习等功能。▲图源微软IT之家注意到，ML.NET 3.0提供了多项深度学习功能，包含“物体检测”、“命名实体辨识”和“问答处理”等。其中“物体检测”能够在图像中定位并分类不同类型的实体，官方介绍称，物体检测是一项电脑视觉任务，和“图像分类”关系密切，但分类相对更精细，当影像中包含不同类型的物体时，官方建议使用相关功能。而命名实体辨识和问答处理基于微软新添加的TorchSharpAPI，该 API是一
11月15日开始的为期三天的.NETConf在线活动的开幕日上，.NET8作为微软的开源跨平台开发平台正式发布。.NET团队着重强调云、性能、全栈Blazor、AI和.NETMAUI是.NET8的主要亮点。.NET团队在.NETConf2023[1]活动开幕式上表示：“通过这个版本，.NET重塑了我们构建按需扩展的智能、云原生应用程序和高流量服务的方式。无论你是部署到Linux还是Windows，使用容器还是你选择的云应用模型，.NET8都能更轻松地构建这些应用。”在数字化转型的智能化方向上我们可以用.NET8做下列这些场景：将OpenAI的GPT等大型语言模型（LLM）直接集成到.NET应用
离线强化学习（offlinereinforcementlearning，简称ORL）是一种利用已有的数据集进行强化学习的方法，不需要与环境进行实时交互。ORL的优点是可以节省采样成本，提高数据利用率，降低安全风险，适用于许多实际场景，如医疗、金融、推荐系统等。然而，ORL也面临着一些挑战，如数据偏差、探索-利用权衡、评估指标等。本文将对ORL的基本概念、主要方法、应用领域和未来发展进行分析。ORL的核心问题是如何从一个固定的数据集中学习一个有效的策略，使其在未知的环境中表现良好。这个数据集通常由一个或多个行为策略（behaviorpolicy）生成，可能与目标策略（targetpolicy）不
“对于机器人的运动控制，强化学习是广受关注的方法。本期技术干货，我们邀请到了小米工程师——刘天林，为大家介绍机器人（以足式机器人为主）强化学习中的sim-to-real问题及一些主流方法。”一、前言设计并制造可以灵活运动的足式机器人，一直是工程师追逐的梦想。相比于轮式机器人，足式机器人凭借其腿部结构优势可以在离散非连续的路面行走。近年来，足式机器人技术发展迅速，涌现出了许多先进的足式机器人，如波士顿动力的Atlas/Spot机器人、麻省理工学院（MIT）的Cheetah系列机器人、瑞士苏黎世理工学院（ETH）的ANYmal系列机器人、宇树科技的A1/Go1机器人、小米的铁蛋机器人等。主流的传统
