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學(xué)貫中西(10)：從RL領(lǐng)會(huì)如何與不確定性共舞
- 1 前言在上一期里，我們說(shuō)明了當(dāng)人類(lèi)的慢想 ( 創(chuàng)意 ) 與 AI 的快思 ( 直覺(jué) ) 互相平衡時(shí)，最能展現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)造力。 有了 AI 經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)來(lái)協(xié)助去蕪存菁，人類(lèi)更敢超越經(jīng)驗(yàn) 去進(jìn)行大跨度的聯(lián)想和探索。這樣的協(xié)同組織體系，非常適合與高度不確定的外 在環(huán)境 (Environment) 互動(dòng)，并從外在環(huán)境獲取最大的 回報(bào)。這是自然界生物 ( 有機(jī)體系 ) 的天賦學(xué)習(xí)本質(zhì)， 非常接近于 AI 強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning，簡(jiǎn)稱(chēng) RL) 機(jī)制。例如，AlphaGo Ze
- 關(guān)鍵字： 202208 AI RL 不確定性
STM32F107VC的嵌入式遠(yuǎn)程監(jiān)控終端設(shè)計(jì)
- STM32F107VC的嵌入式遠(yuǎn)程監(jiān)控終端設(shè)計(jì),摘要：針對(duì)處于偏遠(yuǎn)地區(qū)或惡劣環(huán)境中的無(wú)人值守設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控問(wèn)題，本文應(yīng)用嵌入式技術(shù)以及工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控終端。圍繞核心處理器STM32F107VC構(gòu)建了終端的硬件系統(tǒng)，介紹
- 關(guān)鍵字： 遠(yuǎn)程監(jiān)控終端 STM32F107VC WebServer RL-ARM
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