未來機(jī)器人將和人們一起工作一起學(xué)習(xí)

通過“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，讓每個(gè)智能體適應(yīng)周圍環(huán)境和群體協(xié)作。未來的分布式機(jī)器人可以互相學(xué)習(xí)，一起工作，共同完成復(fù)雜任務(wù)。分布式智能體(Agent)具有自主性、交互性、反應(yīng)性和主動(dòng)性。 據(jù)美國《

試圖理解人類復(fù)雜行為的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)

和大腦一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以執(zhí)行前饋和循環(huán)計(jì)算，包括多層的線性—非線性信號(hào)變換，一般有數(shù)百萬個(gè)參數(shù)（連接權(quán)重），通過調(diào)參不斷優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行表現(xiàn)。 有研究將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為腦信息處理模型來進(jìn)

Facebook推出ReAgent AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)工具包

據(jù)外媒報(bào)道，F(xiàn)acebook近日推出ReAgent強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）工具包，首次通過收集離線反饋（offline feedback）來實(shí)現(xiàn)策略評(píng)估（poli

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)你知道是什么嗎

強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域長久以來一直扮演著小眾性角色。然而，過去幾年以來，強(qiáng)化學(xué)習(xí)正越來越多地在各類AI項(xiàng)目當(dāng)

嵌入式移動(dòng)數(shù)據(jù)庫中的移動(dòng)Agent問題探討

基于Agent的智能人機(jī)接口技術(shù)

1 人- 機(jī)失調(diào)問題人、機(jī)(計(jì)算機(jī)、生產(chǎn)及控制設(shè)備等) 是由兩種截然不同的對(duì)象, 在一定的環(huán)境和組織機(jī)構(gòu)中組成的復(fù)雜人機(jī)系統(tǒng)。在這樣的系統(tǒng)中, 人與機(jī)器配合工作, 各司其職

基于AT91SAM9260工控機(jī)平臺(tái)的SNMP協(xié)議實(shí)現(xiàn)

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成本低廉、靈活性強(qiáng)，在很多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。其在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。SNMP(簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)管理)協(xié)議是一種被廣泛應(yīng)用的互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理協(xié)議，其最大的特點(diǎn)就是成本低廉，容易實(shí)現(xiàn)

嵌入式移動(dòng)數(shù)據(jù)庫與Agent技術(shù)

摘要：移動(dòng)環(huán)境中所具有的移動(dòng)性、頻繁的斷接收、低帶寬、電池電量有限性等特性，決定了移動(dòng)數(shù)據(jù)庫中的計(jì)算環(huán)境不同于分布式數(shù)據(jù)庫，給移動(dòng)數(shù)據(jù)庫的研究提出了許多新的挑戰(zhàn)

基于移動(dòng)代理的主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)的研究

1 引 言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)正影響并改變著人們生活的方方面面，現(xiàn)有的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的功能單一而封閉，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的功能開發(fā)很少，服務(wù)只能在端系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，使現(xiàn)有服務(wù)的優(yōu)化和擴(kuò)展、新服務(wù)的開發(fā)等受到很大

愛特梅爾公司發(fā)布 “AGENT” 智能手表

21ic訊 愛特梅爾公司(Atmel® Corporation)宣布Secret Labs最近發(fā)布的 “AGENT” 智能手表使用了愛特梅爾的SAM4S 和 tinyAVR®微控制器。“AGENT” 智能手表結(jié)合使用SAM4S和tinyAVR 微控

基于多Agent的傳感器管理系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

本文提出了一種傳感器管理系統(tǒng)框架，給出了基于多Agent的解決方案。該結(jié)構(gòu)通過多個(gè)Agent間的相互協(xié)商來實(shí)現(xiàn)傳感器任務(wù)的分配，較好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基礎(chǔ)上著重探討各Agent之間的協(xié)調(diào)合作問題，實(shí)

多Agent在城市交通系統(tǒng)中的應(yīng)用

1 引言Agent 是運(yùn)行于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的具有較高自制能力的實(shí)體，具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性和一定學(xué)習(xí)、推理能力。多智能體系統(tǒng)通過Agent 間的通訊、合作、協(xié)調(diào)和控制表達(dá)系統(tǒng)功能及行為特性。城市交通系統(tǒng)是自然的、分

多智能體在城市交通系統(tǒng)中應(yīng)用現(xiàn)狀綜述

　1 引言　　Agent 是運(yùn)行于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的具有較高自制能力的實(shí)體，具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性和一定學(xué)習(xí)、推理能力。多智能體系統(tǒng)通過Agent 間的通訊、合作、協(xié)調(diào)和控制表達(dá)系統(tǒng)功能及行為特性。城市交通系統(tǒng)是自然

基于多Agent機(jī)器人系統(tǒng)的圖書歸類解決方案

摘 要：現(xiàn)代圖書館的藏書量已成為衡量一個(gè)圖書館水平的重要指標(biāo)之一，而藏書量的增多也意味著圖書館日常管理任務(wù)的加重，圖書管理人員要耗費(fèi)巨大的精力去歸類、整理圖書。移動(dòng)機(jī)器人和多Agent 技術(shù)的迅猛發(fā)展給這個(gè)亟

基于Agent技術(shù)的嵌入式智能設(shè)備的測(cè)試方法

基于Agent技術(shù)的嵌入式智能設(shè)備的測(cè)試方法

嵌入式移動(dòng)數(shù)據(jù)庫中的移動(dòng)Agent問題探討

1 引言隨著移動(dòng)通信技術(shù)的迅速發(fā)展以及移動(dòng)計(jì)算終端的大量普及，使得人們隨時(shí)隨地訪問任何所需信息成為可能。對(duì)于傳統(tǒng)的分布式計(jì)算以及分布式數(shù)據(jù)庫的研究都是基于有線網(wǎng)絡(luò)和固定主機(jī)的，采用了一些如固定網(wǎng)絡(luò)連接、

Agent技術(shù)特點(diǎn)及其在裝備維修人員保障決策模型中的應(yīng)用

1 Agent 基本概述　　1.1 基本概念　　目前學(xué)術(shù)界對(duì) Agent 的定義多種多樣，難以形成一個(gè)統(tǒng)一確切的概念。Agent 的一般描述為:Agent 是一個(gè)具有自主性、社會(huì)性、反應(yīng)性、主動(dòng)性的抽象實(shí)體，它能在一定環(huán)境下能獨(dú)立自

基于嵌入式的移動(dòng)數(shù)據(jù)庫與Agent技術(shù)原理設(shè)計(jì)

基于嵌入式的移動(dòng)數(shù)據(jù)庫與Agent技術(shù)原理設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)的智能交通信息共享技術(shù)

智能交通系統(tǒng)的核心是圍繞信息處理的信息基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行的相關(guān)系統(tǒng)的建設(shè)，這一基礎(chǔ)設(shè)施可以采用如下概念模型加以描述。　　資源整合是實(shí)現(xiàn)交通信息和基礎(chǔ)設(shè)施共享的惟一途徑。通過整合可以最大限度地實(shí)現(xiàn)資源共享，盡

基于軟件Agent的虛擬工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)的研究

1 引言　　敏捷制造是面向21世紀(jì)的企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和模式，虛擬企業(yè)(或企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟)是實(shí)現(xiàn)敏捷制造的主要途徑。虛擬企業(yè)克服了傳統(tǒng)企業(yè)的封閉性、局限性和設(shè)計(jì)、制造能力的不完備性，強(qiáng)調(diào)充分利用社會(huì)上已有的設(shè)計(jì)、制