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  • 研究方法、技术路线、实验手段、关键技术是申请书最重要的内容。这几部分即相互联系,又有区别。 1、研究方法。 说明研究所采用的方法,一是通用的方法,如调查研究法、案例分析法、实证研究等;二是具体领域的...

    研究方法、技术路线、实验手段、关键技术是申请书最重要的内容。这几部分即相互联系,又有区别。

    1、研究方法。 说明研究所采用的方法,一是通用的方法,如调查研究法、案例分析法、实证研究等;二是具体领域的方法,如数据挖掘的聚类分析、异常检测等方法。
    2、技术路线。就是研究的思路和方案,根据研究内容,写出各部分的解决方案,一步一步论述清楚。具体提出解决科学问题和实现研究目标的思路和步骤。如何解决科学问题,如何探索科学本质,怎样发现新的现象。
    对复杂的技术路线和研究方法采用流程图或图表来说明。
    3、实验手段。与技术路线对应,包括计划做那些实验,如何做,用何实验手段,实验步骤和方法,需要控制的技术指标及最后达到的目标等。
    4、关键技术。解决关键问题采用的技术。
    总之,通过这几部分的论述,让评审专家看到针对主要研究内容提出的研究方法和技术路线合理、可行,能够达到研究目标

    转自:小木虫

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  • 在项目申报书写中,尤其是创新创业类报告书写中,经常遇到一个很难分辨的问题,就是研发内容、创新点、关键技术技术路线该怎么?无论是初学者,还是有经验的写手,都经常被这四点的写法感到不知所措,甚至出现...

    在项目申报书写中,尤其是创新创业类报告书写中,经常遇到一个很难分辨的问题,就是研发内容、创新点、关键性技术、技术路线该怎么写?无论是初学者,还是有经验的写手,都经常被这四点的写法感到不知所措,甚至出现了大量的重复语言,觉得创新点就是关键性技术,技术路线之类的。

    今天我为大家来仔细解答这4个内容之间的不同。

    首先我们来讲下创新点与关键性技术之间的不同。

    第一个不同点:关键性技术项目在研发过程中,需要突破的关键性技术,所以它一定是在描述技术,创新点是代表着这个项目创新的亮点,它涵盖的有:结构创新、技术创新、理论创新、配方创新、应用创新、运营模式创新等,也就是说创新点写的是项目创新亮点,不一定就是描述技术。

    第二个不同点:关键性技术是在实现某一功能模块或者某一技术下需要攻破的关键点,可能一个核心技术对应多个关键性技术。而创新点是表现出这个项目在核心技术上的有益效果,就是我们说的节能环保、节省成本、提高效益、增强精度等,它一定是带有有益效果的,所以创新点的写法常见就是比较法,这个以后的文章中会详细解答。

    然后我们来讲下关键性技术与技术路线之间的不同。

    我们先讲下他们的定义不同,关键性技术我们上面讲了,是对研发过程中需要突破的关键点形成的技术或者中间产物,而技术路线则是整个产品从研发到实现的过程,还有就是技术路线分为产业化技术路线与研发技术路线,之间略有不同,产业化技术路线,突出整个产品从研发到生产的过程,而研发技术路线则是针对某几个核心技术研发到实现的技术路线。

    所以技术路线,我们经常看到是跟研发生产工艺、技术参数放在一起的,因为整个技术工艺就是产品生产技术路线的过程,当然技术路线也不仅仅只有研发生产工艺与技术参数两点内容,这个我们会在以后的培训中,专项讲解如何书写技术路线。

    最后我们来讲下关键性技术与研发内容的不同。

    关键性技术与研发内容之间的不同是最不易分辨的,但是却在书写中最不容易重复的,为什么写手们大概都明白,研发内容是对关键性技术的概况与总结,也就是说研发内容是一两段整体的文字,关键性技术是分点描述的过程,并且是将每一点都描述的很详实。

    仅仅如此只有吗?我前文说了,关键性技术是对核心技术形成过程中产生的关键性突破点,这个产物不一定是创新点,但是确实核心的关键。研发内容是提出实现整个研发过程需要重点突出的研发点,这个研发点往往是为了实现总体技术框架而罗列的,所以研发内容是一个整体概念,是对整个研发过程的整体性概述,往往会有一个总体技术框架图来方便专家理解。

    现在我们来举一个例子给大家讲解:

    以外卖行业来讲解吧,比如美团外卖行业他们在创业初期需要做一个创新创业的申报书。

    首先我们说创新点:1、运营模式创新(通过线上订餐,线下派送,为消费者带来饮食享受,真正的“饭来张口”)2、技术创新(大数据优化技术,这点主要为派送员服务,他们能实现最优化的路线派送,提供附近商家的派单信息),还有许多其他技术,不一一罗列了。

    关键性技术:在实现整个外卖送达过程中,需要攻克多个关键性技术,无论是应用层、构架方式、API接口、信息传输技术、信息采集分析技术等都是关键性技术

    研发内容:我个人会将整个技术分为四个子模块来研发,信息采集模块,信息优化处理模块,信息追踪模块,信息故障反馈模块。再一一详解四个子模块下的研发内容,将整个研发内容剖析清楚。

    技术路线:我会先介绍整个研发思路的构成点,将美团外卖的形成思路整理总结,并且系统化的针对某个板块,进行应用实现过程的解析。

    今天的分享到这里了。如果你对我的文章感兴趣,对项目申报书写还存在许多疑惑,请关注我的微信公众号,我会定期更新内容,如果有更加想知道的内容,请给我留言,我会根据大家想了解的内容做专题分享,谢谢大家。

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  • 方法 总的来说,这篇工作一共使用了3种技术:监督学习,强化学习和MCTS。 首先监督学习(SL)训练了一个落子网络 p σ p_\sigma pσ​和一个快速走子网络 p π p_\pi pπ​,其中落子网络模型较大,需要耗费 3 m s ...

    Alpha Go详细梳理

    来源:【知乎-机器学习前言-13-Alpha Go】

    最近又回顾了一下之前经典的AlphaGo,有一种温故知新的感觉,在这里再记录下最新的想法。

    原文传送门

    Silver et al_2016_Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search_Nature

    背景

    在AlphaGo出现前,传统的电脑围棋策略是通过一种称为Monte Carlo Tree Search(MCTS)的方法实现,其主要思想是通过计算推算不同落子方式的胜负情况,类似于人类思想的“往后想几步”,然后选择获胜概率最大的落子方式来执行。

    在这里插入图片描述

    但这种方法存在一个挑战就是,假如把所有的落子可能都进行计算,那么最多会有宽度为250,深度为150的树,以当前的算力,很难在1个小时内走出一步。因此,如何降低搜索树的size成为一个棘手的问题。

    在深度学习和强化学习出现后,学者们把目光转向了使用机器学习方法,让机器自己学习各种情况可能带来的收益和风险,来最大程度降低搜索树的搜索深度和宽度。

    方法

    总的来说,这篇工作一共使用了3种技术:监督学习,强化学习和MCTS。

    1. 首先监督学习(SL)训练了一个落子网络 p σ p_\sigma pσ和一个快速走子网络 p π p_\pi pπ,其中落子网络模型较大,需要耗费 3 m s 3ms 3ms来做出决策,而快速走子网络则仅需要 2 μ s 2\mu s 2μs来做出决策,但是落子网络更像人类的下棋方法,具有57.0%的预测正确率,而快速走子网络则稍逊,仅有24.2%的正确率。
    2. 其次强化学习(RL)对训练好的落子网络 p σ p_\sigma pσ进行提升,主要通过自博弈来提升网络的落子策略,其次再训练了一个价值网络 v θ ( s ) v_\theta(s) vθ(s),用于MCTS的剪枝操作。
    3. 最后使用MCTS执行最终的动作选择。

    在这里插入图片描述

    1 监督学习过程

    • 落子网络 p σ p_\sigma pσ:使用人类棋类博弈时的数据,使用监督学习方法训练一个策略网络来预测人类落子的策略,通过不断缩小与人类真实策略之间的误差,使得当前网络的落子方式更像人类,从而学得基本的走棋策略。其参数更新可表示为: Δ σ ∝ ∂ log ⁡ p σ ( a ∣ s ) ∂ σ \Delta \sigma\propto\frac{\partial\log p_\sigma(a|s)}{\partial \sigma} Δσσlogpσ(as)
    • 快速走子网络 p π p_\pi pπ:和落子网络训练方式一致,但网络模型更小,选择动作更快。

    2 强化学习过程

    强化学习方法是一种通过不断试错来优化自身策略的方法,这里使用RL提升落子网络的性能:

    • 策略网络:通过复制训练好的落子网络得到初始网络 p ρ p_\rho pρ,权重为 ρ = σ \rho=\sigma ρ=σ
    • 对手:每个模型通过与自身历史版本中随机的一个模型来搏弈,来决定当前策略的好坏,从而进行不断提升,选择随机版本主要是防止过拟合于单一的博弈对象。
    • reward:只在最终决定胜负后才会获得+1或者-1的奖励,其余步的奖励均为0。
    • 训练:采用随机梯度上升的方法,来增大最后的期望回报: Δ ρ ∝ ∂ log ⁡ p ρ ( a t ∣ s t ) ∂ ρ \Delta \rho\propto\frac{\partial\log p_\rho(a_t|s_t)}{\partial \rho} Δρρlogpρ(atst)

    在提升策略网络性能的同时,RL另外训练了一个价值网络 v p ( s ) v^p(s) vp(s)来估计棋盘的胜率:

    • 价值网络:与策略网络类似,但输出由动作概率变为一个标量值,用来表示状态 s s s的胜率。
    • 优化目标:通过减小自身预测胜率 v θ ( s ) v_\theta(s) vθ(s)与真实胜率 z z z间的均方误差,来预测不同状态的真实胜率 Δ θ ∝ ∂ v θ ( s ) ∂ θ ( z − v θ ( s ) ) \Delta \theta\propto\frac{\partial v_\theta(s)}{\partial \theta}(z-v_\theta(s)) Δθθvθ(s)(zvθ(s))

    在这里插入图片描述

    3 MCTS

    MCTS是一种搜索树,通过访问不同动作导致的状态来推测各个动作的价值,然后选择价值最高的动作执行。MCTS的流程如下图所示:

    在这里插入图片描述

    1. 选择:每个节点保存两个值:Q(s,a)表示动作a在状态s下的价值; u ( s , a ) u(s,a) u(s,a)表示探索价值,与先验P值正相关,和探索次数负相关,该值越高说明这个动作越值得探索,尽管可能Q值不是很高,类似于人类的大胆尝试。在每一轮选择时,MCTS选择这两个值和最高的动作执行。
    2. 扩张:每选择一个动作后,都需要落子网络 p σ p_\sigma pσ计算该状态下的动作概率,生成新的P值。
    3. 评价:在仿真结束时,对展开的叶子节点的价值进行计算,通过两种方式同时进行:价值网络 v p ( s ) v^p(s) vp(s)的估计,以及快速走子网络快速模拟至游戏结束计算的价值。
    4. 回溯:利用展开的叶子结点的价值,更新根节点的动作价值。

    本以为是选择Q值最高的动作来执行,但论文中写“最终模型选择访问次数最多的动作来执行”,这里还不是很懂为什么?先记录一下,希望能得到解答。

    结论

    本文只是对AlphaGo的知识点梳理了一下,具体的实施细节还是要查看论文,例如落子网络的输入,网络的结构,卷积核个数的影响等等。当前游戏AI的不少问题,仍然需要借鉴这篇著作的部分思想,包括搜索树的剪枝,自我博弈等等。

    的确,生搬硬套强化学习方法来暴力解决游戏中遇到的问题并不实际,游戏和算法的发展仍然需要人类来不断推动。对游戏AI有兴趣的同学,可以在下方评论区进行讨论,也可以私信我,一起为强化学习/机器学习社区增添热闹。
    的发展仍然需要人类来不断推动。对游戏AI有兴趣的同学,可以在下方评论区进行讨论,也可以私信我,一起为强化学习/机器学习社区增添热闹。

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  • 云计算的几大关键技术, 你知道吗?这篇呢,就和大家聊一聊 咱就是说:赶紧学起来!!! 一、计算虚拟化 虚拟化技术的出现, 实现了软件与硬件之间的解耦, 很好地解决了计算机硬件资源不足的窘况, 而且还可以...
                    云计算的几大关键技术,
              你知道吗?这篇呢,就和大家聊一聊
                   咱就是说:赶紧学起来!!!
    

    请添加图片描述
    一、计算虚拟化
    虚拟化技术的出现,
    实现了软件与硬件之间的解耦,
    很好地解决了计算机硬件资源不足的窘况,
    而且还可以故障迁移,弹性扩展请添加图片描述

    • 计算虚拟化又分成、

    1、CPU虚拟化
    指的是将单个物理CPU
    虚拟化成多个虚拟CPU供虚拟机使用,
    虚拟CPU分时复用物理CPU,
    由虚拟机监控器对虚拟CPU分配时间片,
    并同时对虚拟CPU的状态进行管理

    2、内存虚拟化
    内存虚拟化和CPU虚拟化的目的一样,
    都是让多个虚拟机能同时利用同一块内存,
    内存的使用时从0开始,并保持连续的

    3、网络IO虚拟化
    IO虚拟化是让多台虚拟机能共用一台IO设备,
    首先VMM为虚拟机划分出Domain,
    并模拟出一个用于管理其他Domain的特权域

    二、分布式存储
    请添加图片描述
    云计算的数据量往往是大于传统IT架构的,
    传统的存储架构已经很难满足大量的数据存储,云计算架构中,通常采用分布式存储,
    实现更好的扩展性
    请添加图片描述
    三、网络虚拟化
    简单说就是把网络层的一些功能
    从硬件中剥离出来,
    新建立所谓的网络虚拟层
    请添加图片描述
    四、云管理平台
    云计算系统的平台管理技术
    能够使大量的服务器协同工作,方便的进行业务部署和开通,快速发现和恢复系统故障,
    通过自动化、智能化的手段
    实现大规模系统的可靠运营
    请添加图片描述
    五、应用虚拟化
    讲到这个,不得不提Docker和K8S了,
    当时还专门写了一篇文章关于它俩
    文章指路:“Docker和K8S”,非此即彼?就不能相亲相爱?
    一款产品从开发到上线,
    从操作系统,到运行环境,再到应用配置
    作为开发、运维需要关心很多东西,
    容器技术提供了一个很好的解决方案
    请添加图片描述
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