您现在的位置:科技新闻网网珠海资讯女性资讯
作者:百年不渡  分类:未来幻想  点击:640991次  下载:972次  大小:70M  日期:2019-11-21

南韩北朝

跟上数字社会的步伐

    跟上数字社会的步伐   经济日报·中国经济网记者 韩秉志

      北京市丰台区东高地街道的志愿者在教梅源社区的老人使用智能手机。 新华社记者 李 欣摄

      随着智慧城市和智慧社区建设概念如火如荼,出行打车、移动支付、网络购物、移动挂号、微信取件等现象日益普遍。与此同时,很多老年人因各种原因跟不上科技步伐,不仅无法充分享受便捷服务,还加重了自身和时代的脱节感。如何让老年人群体更好地融入信息社会,到了亟需积极探索的阶段。

      不易跨越的“数字鸿沟”

      最近,65岁的李大妈因不太会使用科技智能产品,又怕总问女儿打扰她,就把和女儿的聊天记录截图打印出来,贴在家里的各种电器上,这一举动引发网友热议。贴出来的聊天对话内容,全是女儿的“指导教程”:使用电动马桶、支付宝看病挂号……

      李大妈的经历并非个案。如今,跟不上科技脚步的老年群体不在少数。比如,越来越“万能”的手机,就让不少老人无法适应。对年轻人来说,这是一种便利,但对于不少老人来说就成了尴尬。

      早在2016年,全国老龄办等25部门联合印发的《关于推进老年宜居环境建设的指导意见》明确提出,到2025年,要实现老年人融入社会、参与社会的障碍不断消除,老年人信息交流、尊重与包容、自我价值实现的有利环境逐渐形成。

      不过,要实现这一目标并不容易。“我孙子刚上学前班。现在好多课程学习都是通过平板电脑实现的,老年人根本完成不了。”现居天津帮忙带孙子的张洪玲为了能够辅导小孙子,特意在老年大学报了一个计算机培训班。

      全国老龄办发布的《中国城乡老年人生活状况调查报告(2018)》显示,2015年我国有5%的老年人经常上网,在城市老年人中这一比例为9.2%,而农村老年人上网的比例仅为0.5%。

      “在信息化浪潮下,鼓励和帮助老年人上网,能够缩小甚至消除横亘在青年人与老年人之间、新兴科技与老年生活之间的数字鸿沟。”廊坊师范学院心理健康教育研究所所长冀云说。

      让老人适应需要多点耐心

      如何用微信发图片文字、如何在朋友圈发布个人信息,如何美化照片……11月9日,在位于北京市西城区天桥街道的天悦养老照料中心,数十名青年志愿者用“一对一”的方式耐心地教社区里的老人们如何成为“微信达人”。这些志愿者来自一个为老年人提供相关信息化服务的社会公益组织——“夕阳再晨”。主讲人隋明哲是“夕阳再晨”公益中心主管,也是中国地质大学的在校生。他告诉记者:“老年学员们的记忆力和反应能力不如年轻时了。有的知识在课堂上好不容易学会了,回去没多久就又忘记了。”但隋明哲并不觉得老年人真的学不会使用智能产品,只是需要“多一点儿耐心”。

      对于这样的科技助老课,天悦养老照料中心院长李婕姝也特别认可。一个小时的课程后,李婕姝马上跟在场的老人打起了广告:“下周我们会举办美化照片课,大家还要过来呀!”

      李婕姝认为,由于老年人身体机能衰退、认知能力下降,学习新东西会比较慢,但很多基础设施、公共服务在设计网络应用、信息产品时,忽略了老年人的实际情况。这样的课程对促进老人融入社会非常有帮助。

      配套政策要跟上

      79岁的时金钊老人自认为是个“时尚达人”,但他也坦言,社会发展太快了,熟悉的环境发生了变化,一时跟不上。“有的商场非得用APP验证才能注册成为会员,有时学半天都没弄懂办不成事。”时金钊说。

      对此,北京市夕阳再晨社会工作服务中心主任张佳鑫认为,要提升社会对老年群体的包容度,缓解他们的孤独感、落寞感,才能提升老年群体的获得感、幸福感。

      令人欣喜的是,相关政策体系也在不断完善。《“十三五”国家老龄事业发展和养老体系建设规划》提出,要增加通信服务、电子商务等老年用品供给,提升老年用品科技含量等。

      受访专家指出,从社区层面来看,老年人多生活在城乡社区,社区人居环境成为影响老年人生活品质的基本因素。要更多地关注老年人的适应能力、心理、情感、人际关系等,才能增强其对社区的认同感和归属感。因此,在老年宜居环境建设中要综合考虑不同年龄群体的特点和对空间资源的需求,让所有年龄群体都能同等便捷地使用公共设施,享有平等的公共服务。

      “互联网要‘加上’老年人,应该鼓励老人使用微博、微信、手机客户端等新媒体。虽然目前会使用电子产品的老人不多,但他们想要使用的意愿很强烈。老人的亲属可能没有时间来教老年人,可以尝试以街道社区为单位,组织老年人了解移动互联网。在学习和服务的过程中,老年人不仅能获得知识,也能提升自信心。”冀云说。

      专家建议,要增加老年人的社会参与度,需要不断扩大和创新教学内容,例如可以增加网络知识、理财知识等内容。还可以探索创新教学形式,比如与爱好相同的老年人建立学习小组等。

      “老年教育也要同步规范,构建包括课程设计、教材编写、教学成果考核、师资培训等内容的老年教育体系。”冀云认为,要支持现有的老年人活动中心转型升级,扩大规模,充分利用网络资源,开展网络教学、网上咨询、网上阅读等,社区要加强对老年活动场所管理人员的培训,提高他们的业务素质和专业水平,改善服务质量,满足老年人的需求。 韩秉志

    

    

     /*300*250 原生 创建于 2016-03-03*/

     var cpro_id = "u2540721";

当前文章:http://www.q-ec.com/fab/808989-574721-25652.html

发布时间:02:03:34

广州设计公司  二四六天天好彩每期文字资料大全  二四六天天好彩每期文字资料大全  二四六图片玄机  246天天好彩玄机资料  二四六天天好彩玄机图  二四六免费玄机图  二四六图片玄机  二四六天天好彩免费资料大全  二四六天天好彩玄机图  二四六天天好彩每期文字资料大全  

{相关文章}

深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

   &nbvsat资讯_泸州资讯网sp;Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测让子弹飞删减_男性增大产品网模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提长春水务集团电话_粤剧帝女花网出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失中华传统文化作文_老虎滩攻略网成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下眼药水过期_缔造者觉醒网,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分决议草案_宁波市城管局网

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

您可能还对以下电子书感兴趣

南韩北朝TXT下载声明:

1 血淬中华网免费提供的南韩北朝,均由网友上传,供下载测试之用,不作商业用途,下载后请二十四小时后删除!

2 我们根据txt小说全文所整理出南韩北朝txt电子书全集免费下载,由程序自动生成南韩北朝txt下载文件。

3 书友所发表的txt小说南韩北朝的相关评论,并不代表本站赞同南韩北朝txt下载或者支持南韩北朝的读者观点。

4 如果发现小说《南韩北朝txt全集》无法下载未及时更新请联系我们。如果您喜欢南韩北朝txt电子书,请支持作者到书店购买正版图书。感谢您的合作与支持。

5 好看的小说南韩北朝是作者"百年不渡"的最新力作,南韩北朝电子书由网友发布;小说南韩北朝版权属于作者所有,如果侵犯您的利益,请通知我们。

https://4l.cc/article.php?id=298&page=1https://4l.cc/article.php?id=296&page=1https://4l.cc/article.php?id=278&page=2https://4l.cc/article.php?id=274&page=2https://4l.cc/article.php?id=272&page=1https://4l.cc/article.php?id=261&page=3https://4l.cc/article.php?id=319&page=1https://4l.cc/article.php?id=249&page=6https://4l.cc/article.php?id=248&page=7https://4l.cc/article.php?id=248&page=4https://4l.cc/article.php?id=243&page=2https://4l.cc/article.php?id=241&page=1https://4l.cc/article.php?id=238&page=2https://4l.cc/article.php?id=233&page=3https://4l.cc/article.php?id=231&page=3https://4l.cc/article.php?id=230&page=4https://4l.cc/article.php?id=230&page=3https://4l.cc/article.php?id=310https://4l.cc/article.php?id=253https://4l.cc/article.php?id=320https://4l.cc/article.php?id=238https://4l.cc/article.php?id=226http://4l.cc/article.php?id=304&page=2http://4l.cc/article.php?id=299&page=2http://4l.cc/article.php?id=290&page=2http://4l.cc/article.php?id=288&page=1http://4l.cc/article.php?id=282&page=1http://4l.cc/article.php?id=282&page=2http://4l.cc/article.php?id=272&page=1http://4l.cc/article.php?id=268&page=2http://4l.cc/article.php?id=263&page=1http://4l.cc/article.php?id=263&page=3http://4l.cc/article.php?id=263&page=2http://4l.cc/article.php?id=260&page=1http://4l.cc/article.php?id=253&page=1http://4l.cc/article.php?id=239&page=1http://4l.cc/article.php?id=238&page=1http://4l.cc/article.php?id=233&page=3http://4l.cc/article.php?id=231&page=3http://4l.cc/article.php?id=230&page=5http://4l.cc/article.php?id=227&page=1http://4l.cc/article.php?id=317http://4l.cc/article.php?id=306http://4l.cc/article.php?id=300http://4l.cc/article.php?id=274http://4l.cc/article.php?id=264http://4l.cc/article.php?id=262http://4l.cc/article.php?id=248http://4l.cc/article.php?id=231