人工智能

本期视频主要分享了视频修复与增强技术的算法及应用。算法上分享了当前基于视频修复与增强技术方向的前沿算法思路，包括BasicVSR、视频去场纹模型、SOTA模型等。还分享了不同场景下视频修复与增强应用举例。

超简单，小白可用

强化学习在求解迷宫游戏最短路径方面有着很好的应用价值。以下是基于强化学习的迷宫游戏最短路径算法实现：定义状态和行动规则：首先，需要定义迷宫游戏中的状态和行动规则，如起点、终点、可行区域、道具等。然后，定义一个损失函数来描述玩家在行动过程中可能遇到的障碍物和道具对其移动路径的影响。构建模型：使用深度强化学习框架训练神经网络模型，该模型应包含传感器节点、决策树节点、优化器节点和主控节点等。其中，传感器节点用于采集迷宫游戏中的状态信息，决策树节点用于生成行动规则，优化器节点用于调整权重参数以提高寻找最短路径的效率，而主控节点用于监视和管理整个强化学习过程。进行测试和评估：将模型输入到真实的迷宫游戏数据集上进行测试和评估，以验证模型的准确性和鲁棒性。具体方法包括设置不同的难度级别、种类和大小的迷宫游戏数据集，并记录模型的表现和结果。优化和调参：根据测试和评估的结果，对模型的损失函数、优化器参数等进行调整和优化，以提高算法的精度和效率。应用于实际问题：将基于强化学习的迷宫游戏最短路径算法应用于实际的迷宫游戏数据集上，以寻找最短路径并获得更好的结果。例如，可以使用遗传算法优化路径搜索的速度和精度，或者通过禁止某些道具的使用来减少阻碍因素的影响。总之，基于强化学习的迷宫游戏最短路径算法需要进行大量的实验和优化，以达到较好的性能和效率。

基于探索自我监督开发的强化学习任务，一起看看在Atari 和 Procgen游戏表现

基于语言转换编码器和强化学习的语音控制机器人

杂波中基于深度强化学习的位置感知协同机械臂控制

本视频主要分享了视频动作识别技术的算法与应用。算法上分享了当前基于视频的动作识别方向的前沿算法思路，包括基于CNN, 基于Transformer和基于多模态大模型的算法等。还介绍了动作识别的落地应用方案和最佳实践，包括如何选择应用模型，在具体应用场景如何重新任务等。

pg4ml 机器学习框架是基于 PostgreSQL v13 实现的、使用 plpgsql 编写的机器学习框架，本次讲解的实验环境基于PolarDB-PG开源数据库。本次分享主要介绍框架的实现细节，并构建XOR两层网络的模型案例，包括计算图和链式求导设计、训练任务的结构与准备、执行、监控、测试验证等内容。

ChatGPT生成个人网站

数据库做机器学习和深度学习有若干技术路线？关于红极一时的 chatGPT有什么看法？数据库能否做 NLP ？Postgresql 在深度学习、人工智能领域能承担起哪些应用？本期开源面对面节目，阿里云数据库开源首席架构师于巍携手PolarDB机器学习框架SIG核心成员、pg4ml 框架作者郭铁成，与你探讨分享数据库技术与机器学习融合的一些思考和实践。