美国发明的第一个实用性太阳能 英国新型太阳能
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英国曼彻斯特大学的科学家们已经研制出了一种旗帜,可以同时收获太阳能和风能。虽然它们目前不足以为房子供电,甚至无法为智能手机之类的产品充电,但是足以为环境传感器供电。这种能量收集装置采用倒旗设置,前缘可以自由移动,但后缘是固定的,与政府大楼外风中飘扬的旗帜相反。
这种旗帜的主体由压电条和柔性光伏电池组成,这些压电条在风中摆动时收集能量,而柔性光伏电池则捕获太阳能。
在风的作用下,这种旗帜以重复的方式从一边到另一边弯曲,也被称为极限循环振荡,这使得它们非常适采用合压电材料来变形产生均匀的能量。同时,柔性太阳能电池板带来了双重好处,它们作为不稳定物质,在较低的风速下触发旗帜的拍打运动,当然同时能够捕获周围的光线发电。
这些旗帜不会产生太多的电力,但研究小组相信,其中的电力可以用来驱动环境传感器,监测空气污染、噪音和城市环境温度,当然也可以驱动小型便携式电子设备。
资源 | OpenAI发布强化学习环境Gym Retro:支持千种游戏
选自OpenAI Blog
作者:Vicki Pfau等
参与:张倩、李泽南
Gym 是 OpenAI 发布的用于开发和比较强化学习算法的工具包。使用它我们可以让 AI 智能体做很多事情,比如行走、跑动,以及进行多种游戏。目前,它运行在支持 Python 3.5 和 3.6 的 Linux、macOS 和 Windows 系统上。
项目链接:https://github.com/openai/retro/tree/develop
OpenAI 近日发布了完整版游戏强化学习研究平台――Gym Retro。在本次发布之后,OpenAI 公开发布的游戏数量将从大约 70 个雅达利和 30 个世嘉游戏增加到了 1000 多个游戏,其中包括对任天堂 Game boy 等各种模拟器的支持。此外,OpenAI 还将发布用于向 Gym 平台添加新游戏的工具。
OpenAI 利用 Gym Retro 对强化学习算法及学习能力的泛化进行了研究。RL 领域之前的研究主要集中在优化智能体以完成单个任务上。Gym Retro 可以帮助研究在概念相似但外观不同的游戏之间进行泛化的能力。
此版本包括来自世嘉 Genesis 和世嘉 Master System 的游戏,以及任天堂的 NES、SNES 和 Game Boy 控制台,还包括对世嘉 Game Gear、任天堂 Game Boy Color、任天堂 Game Boy Advance 及 NEC TurboGrafx 的初步支持。一些已发布的游戏集成,包括 Gym Retro data/experimental 文件夹中的那些游戏,都处于测试状态――如果试用中遇到任何 bug,可以联系 OpenAI。由于所涉及的变更规模很大,代码暂时只能在 Branch(https://github.com/openai/retro/tree/develop)上使用。为了避免破坏参赛者的代码,在比赛结束之前,OpenAI 将不会合并 Branch。
正在进行的 Retro Contest(几周后结束!)及 OpenAI 最近的技术报告(https://arxiv.org/abs/1804.03720)集中讨论了在同一游戏(Sonic The Hedgehog?)的不同级别之间进行泛化的比较容易的问题。完整的 Gym Retro 数据集进一步完善了这一问题,并使研究不同游戏之间更难的泛化问题成为可能。数据集的规模和单个游戏的难度使其成为一个巨大的挑战,OpenAI 希望在明年分享自己的研究进展。他们还希望 Retro Contest 参与者开发的一些解决方案能够得到扩展并应用到整个 Gym Retro 数据集。
集成工具
OpenAI 还将发布用于集成新游戏的工具。如果你有游戏 ROM,此工具可以帮你轻松创建储存状态、寻找内存位置以及设计强化学习智能体可以实施的方案。OpenAI 已经为希望增加新游戏支持的人编写了一个集成器指南(https://github.com/openai/retro/blob/master/IntegratorsGuide.md)。
集成工具还支持录制、播放将所有按钮输入保存到游戏中的视频文件。这些文件很小,因为它们只需要存储按钮按下的开始状态和顺序,而不是输出的每一帧。像这样的视频文件对于可视化增强学习智能体正在执行的操作以及存储用作训练数据的人工输入非常有用。
Farming 奖励
在开发 Gym Retro 时,OpenAI 的研究人员发现很多 AI 智能体学会了 farm 奖励(只专注于游戏得分),而忽略了完成隐藏的真正任务。如上图所示,进行 Cheese Cat-Astrophe(左)和 Blades of Vengeance(右)游戏的智能体都陷入了疯狂得分的死循环。这是 OpenAI 之前讨论过的一种现象(https://blog.openai.com/faulty-reward-functions/):当我们只给强化学习算法一个简单的奖励函数时(如最大化游戏得分),可能会导致智能体出现错误的行为。
对于密集奖励(频繁和增量)游戏而言,最难的地方在于需要进行快速反应,像 PPO 这样的强化学习算法可以很好地应对这种挑战。
在 Gradius 这样的游戏中(上图右侧),你会在每次击中敌人之后得到奖励点数,这意味着开始机器学习的速度会很快。在这样的游戏中生存下来需要你具备躲避敌人攻击的能力:这对于强化学习算法而言并不困难,因为它们玩游戏是逐帧进行的。
对于只有稀疏奖励,或需要计划超过未来数秒策略的游戏,目前的算法还很难应对。Gym Retro 数据集中的许多游戏都是稀疏奖励或需要计划的,因此,处理整个数据集中的内容可能需要开发者找到全新技术。
原文链接:https://blog.openai.com/gym-retro/
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锐叔论市重回三千点反弹结束 锐叔论市耐心等待战略反攻的到来
别慌,只是“闪了一下腰”
这个题材或成ChatGPT新的扩散方向!
公开部分
分析师姓名:毛锐 (SAC登记编号:S1130622080021)
周四早盘三大指数开盘涨跌不一。开盘之后,指数震荡走高后横盘至中午休市。午后,指数先是延续上午高位横盘态势,但不久后开始走弱并演化成跳水,直至至收市前才稍有回稳。最终,上证指数、深成指、创业板指分别以跌0.96%、跌1.30%、跌1.36%报收。盘面上,涨停股(剔除ST和未开板次新股)17家,显示市场情绪非常低迷;个股涨跌比485:4391,个股平均涨幅-2.16%,亏钱效应显著,两市成交额11930亿,较前一交易日增量27.28%。北上资金净流入近68亿。
上午本来走得好好的,而且眼看沪指马上就要创出本轮行情的新高了,谁知下午风云突变,让人猝不及防。之所以出现如此剧烈的震荡,主要是受到一些消息面因素的影响,包括某省会城市机场空域出现异常并致多个航班备降其它机场、彭博社有关地方政府融资平台的错误言论等,加上第二天是股指期货交割日,又加大了市场的波动幅度。不过,锐叔认为这纯属“误伤”。
说其是“误伤”的一个重要依据是港股市场和北上资金与A股的背离。因为港股市场更加国际化且日常波动幅度更大,对外媒的报道和重大事件更加敏感,但结果却是“不动如山”,恒生指数、恒生科技指数和恒生中企指数分别收涨0.84%、1.82%和1.02%。另外,北上资金反而创出近5个交易日来最大单日净流入量,富时中国A50期指、人民币汇率以及晚间的纳斯达克中国金龙指数的表现也均较为平稳。这些都说明A股昨天下午的跳水仅仅是个“意外”,而这个“意外”体现的是A股投资者的不成熟。
国内经济基本面向好的态势正在得到验证,而且修复速度好于市场预期,包括年初天量信贷投放、本周贸易商钢材成交数据环比大幅增加、二手房成交逐步逐步回暖等。值得注意的是,这样的成绩还是在今年“返工”人潮尾部更长的背景下取得的。据各地政府数据,1月底2月初湖北、辽宁、江苏苏州等省市调查企业开工率平均达到88.3%,这意味着“返工”长尾效应的结束,经济修复有望进一步加速。
另外,第十四届全国人民代表大会第一次会议和政协第十四届全国委员会第一次会议,将分别于2023年3月5日和3月4日在北京开幕,也就是说现在离今年两会召开时间仅剩不到3周时间了。而统计2011年-2022年间,两会前后15个交易日A股主要指数表现,上证指数、创业板指、万得全A指数上涨概率分别为75%、67%、75%,这说明随着两会的临近,市场对政策的预期逐渐升温,往往会推动行情向好。今年又是疫情冲击高峰结束、逆周期政策发力加码与宏观经济企稳回升的关键之年。市场对政策的期待值更胜以往,胜率理应更高。
综上所述,昨天午后的跳水带有很大非理性成分,必将得到迅速修复,不必担心大盘结束上升趋势。不过,此时倒是对市场风格变化需要更多的留意。逻辑上来讲,随着两会的临近,市场关注重心有望转移到“稳增长”方向上,与此相关的周期类大盘蓝筹风格或在短期占优,这在昨天上午盘面上已有所体现。总体策略上,继续维持逢低加仓和持股待涨的建议。
板块和热点方面,昨天盘面上,行业方面,按不加权方式排序,仅电信运营和酿酒逆势收涨,矿物制品、运输设备、电气设备等跌幅居前。题材方面,结合涨停个股数量和板块指数涨幅,仅云游戏稍显活跃。
ChatGPT概念终于熄火了,不过与此相关的游戏板块倒是在昨天表现坚挺。在昨天的早评中,锐叔曾提到,ChatGPT概念的行情应该还远未到结束的时候。不过,当前需要注意的一是节奏,二是扩散方向。并建议在节奏上当前再去追涨的话,有点不太合适;在扩散方向上关注一下应用场景中的网络游戏,结果都被说中了。今天再给大家分享一个ChatGPT的扩散方向――AI安全内容检测。新华社在2月13日的新闻分析中提到,相关专家预计,ChatGPT不仅是新一代聊天机器人的突破,也将为信息产业带来巨大变革,但由此带来的学术造假、技术滥用、舆论安全等风险亦不容忽视。此外,埃隆・马斯克在近日也表示,ChatGPT证实了人工智能(AI)已经获得了令人难以置信的发展,但这已成为人类应该担心的一件事。并指出,现在应该监管人工智能的安全问题,即使会放慢这一技术的发展速度。其实任何行业的蓬勃发展,后面肯定是离不开随之对应的安全监管,审查的。随着ChatGPT愈演愈烈,不断有世界级头部企业宣布入场,AI这个行业的关注度越来越高。同样,随着AI的火爆,后面对这个行业对应的AI安全,内容检测等问题的讨论和报道也会越来越多。同样的,AI板块相关的产业链,在资本市场被火爆追逐也已经有一段时间。相信后面,回归AI发展最基础的,AI安全,内容检测,数字确权等问题也是绕不开的方向。在今天的权限部分,我们也将给大家分享一份“AI安全内容检测概念股”名单,以供参考。
昨天上午房地产板块一度有所表现,但午后受大盘拖累又给带了下去,不过港股方面,恒生内地地产指数还是表现的比较坚挺并最终收涨2.28%。前文中提到,随着两会的临近,市场关注重心有望转移到“稳增长”方向上,与此相关的周期类大盘蓝筹风格或在短期占优,而房地产板块就有希望成为其中之一。按照国家统计局发布的2022年四季度和全年国内生产总值初步核算结果,房地产业在2022年GDP中的占比约6.10%,如果算上其关联的上下游产业,占比就更高了,说明其对经济的影响还是比较重要的。而从1月信贷数据来看,企业贷款同比大幅多增,说明制造业、基建等稳增长政策仍在发挥作用;居民贷款延续同比少增态势,反映当前居民购房意愿仍然偏弱。这说明房地产是当前经济增长的“短板”,未来有可能会被“稳增长”政策重点“关照”。而从最新的政策动态来看,央行就在日前召开的2023年金融市场工作会议上,要求切实落实“两个毫不动摇”,拓展民营企业债券融资支持工具(“第二支箭”)支持范围,推动金融机构增加民营企业信贷投放。动态监测分析房地产市场边际变化,因城施策实施好差别化住房信贷政策,落实好金融支持房地产市场平稳健康发展的16条政策措施,积极做好保交楼金融服务,加大住房租赁金融支持,推动房地产业向新发展模式平稳过渡。此外,“地方两会”中关于房地产工作的安排,成为业内观察地方经济与楼市政策的重要窗口,其中“松绑”、“激活”、“防风险”等,成为高频热词。上海,浙江等地的房地产政策“松绑”成为主基调;增加保障性租赁住房供给在北京、上海、天津、广东、浙江、湖北、安徽、重庆、黑龙江、宁夏、云南、新疆等地均有提及;化解风险成为内蒙古、湖南、四川、贵州、云南等地2023年房地产调控工作重点,这也意味着供给端有望提供更强有力的政策和资金支持。而从最新房地产行业景气度来看,销售数据方面,上周60城新房成交面积299.54万平,环比+17.5%,同比+269.3%;上周20城二手房成交面积149.29万平,环比+6.05%,同比+1301.87%。房价方面,国家统计局的数据显示,1月份,70个大中城市中,房价环比上涨的城市个数增加,其中,新房价格上涨的城市有36个,比上月增加21个;二手房价上涨的城市有13个,比上月增加6个。总体上看,房地产景气度已初步出现回暖之势。综上所述,房地产板块或又到了可以阶段性重点关注的方向之一的时间了。在今天的权限部分,我们也将给大家分享一份“房地产行业投资建议及重点标的”,以供参考。
操作策略:
受消息面影响,昨天午后大盘出现跳水。短线来看,北上资金逆势大幅流入、港股、中概股表现坚挺、人民币汇率表现稳定,说明在当前经济修复加速、政策预期提升的背景下,A股的突然跳水具有很大非理性成分,必将得到迅速修复。拉长时间来看,此前上证指数对应的市盈率已低于多次历史大底时的水平,对应的市净率则创历史最低,即已具备极高的中长期安全边际及投资性价比;目前估值虽有所抬升,但仍处于历史较低水平。而国内地产政策的边际放宽与疫情防控政策的优化,带给市场对经济回升的较强预期,加之稳增长需求下国内流动性宽松态势有望延续,以及3月重要会议政策预期有望提升市场风险偏好和外部因素扰动逐渐减弱,“春季躁动”行情有望在继续演绎,而大盘一旦在3240-3280筹码密集区之上站稳,上升空间也将随之大幅拓宽。操作上,建议轻仓者以逢低加仓为主,重仓者则可继续以持股待涨为主。
特别提示:
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