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深度对象姿态估计（DOPE） - ROS推断（CoRL 2018）

伴随着互联网的飞速发展, 特别是在近几年中, 移动互联网的发展更为迅猛. 在移动互联网中, 消息推送是其中很重要的一部分, 它是手机客户端信息发布和通信的重要方式. MQTT 协议是Android 系统中消息推送的实现技术之一, 由于其具有低功耗、节省流量和可扩展性强的优点, 目前已得到了众多应用. 同时, RocketMQ 作为一种分布式消息队列, 在服务器分布式部署上具有很大优势, 具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点. 本文介绍了MQTT 协议与RocketMQ 的这种开源项目的应用,

多DEX算法 论文： 抽象的： 机器人技术中用于强化学习的数据效率最高的算法是基于模型的策略搜索算法，该算法在学习机器人的动力学模型与优化策略之间交替进行，以在模型及其不确定性给定的情况下最大化期望的回报。 但是，当前的算法缺乏有效的探索策略来处理稀疏或误导性的奖励方案：如果在初始随机探索期间它们没有遇到任何具有正奖励的状态，则解决该问题的可能性很小。 在这里，我们提出了一种新颖的基于模型的策略搜索算法Multi-DEX，该算法利用学习到的动态模型来有效地探索任务空间，并在几集中以稀疏奖励来解

通过作弊学习 此回购协议是CARLA 0.9.6中论文“通过作弊学习”的实现。 陈点，周雷迪，弗拉德伦·科尔图，菲利普·克拉伦布， （CoRL 2019） arXiv 1912.12294 CARLA 0.9.5中的代码即将推出。 参考 如果您发现此存储库对您的研究有用，请考虑引用我们的工作 inproceedings{chen2019lbc, author = {Dian Chen and Brady Zhou and Vladlen Koltun and Philipp Kr\