主页 > 国内 >

搞笑版新闻联播

古老的血腥海豚湾还会重演吗?海豚湾|捕鲸|南极海域

    原标题:日本的“撤退”捕鲸业,血腥的“海豚湾”还会重演吗?北京,12月26日(郭伟伟)。12月26日,日本政府正式宣布将退出管理鲸鱼资源的国际捕鲸委员会(IWC),并努力在大约30年内重新开始商业捕鲸。这个消息引起了国际社会的注意。自从商业捕鲸被禁止以来,日本不顾国际社会的反对,以“科学捕鲸”为幌子继续在南极水域和西北太平洋捕鲸。日本选择“撤军”是否意味着血腥的捕鲸场面将会大规模重演?2009年,一部纪录片《海豚湾》展示了日本太极的海豚捕猎场面,展示了日本血腥的海豚捕猎。在日本渔民的手中,许多海豚在海湾被杀死并流血。摄像机记录下了这一切,这部电影引发了全球性的争论。2010年,该片获得第82届奥斯卡最佳纪录片奖。2017年11月,澳大利亚塔斯马尼亚媒体Mercury披露了一段日本捕鲸船在澳大利亚南部水域捕杀鲸鱼的血腥视频。该视频是多年前由澳大利亚海关官员拍摄的,但很长时间没有发布。这个视频也引起了全世界的关注和强烈的不满。然而,面对来自国家和动物保护组织的批评,日本决心成为一个“钉子户”,对停止捕鲸的呼吁置若罔闻。事实上,1986年,国际捕鲸委员会通过了《全球禁止捕鲸公约》,该公约禁止商业捕鲸,但允许将捕鲸用于科学研究。作为《公约》的缔约国,日本于1988年停止了商业捕鲸,但继续利用允许科学捕鲸的漏洞在南极水域和西北太平洋捕鲸。2010年,澳大利亚向国际法院起诉日本违反《全球禁止捕鲸公约》。2014年3月31日,国际法院发布裁决,命令日本停止在南极海域进行“科学捕鲸”,理由是捕鲸不是为了科学研究,而是为了商业目的。然而,在短暂停顿之后,日本在2015年恢复了捕鲸活动。2017年底,欧盟和其他12个国家谴责日本的南极捕鲸计划,并发表声明反对日本在南极水域正在进行的所谓“科学”捕鲸活动。除了国际舆论的压力,日本捕鲸船队还面临着来自环保组织的抵制。自上个世纪以来,许多环保组织一直致力于反对捕鲸和捕海豹。然而,这些组织正面临着财政压力和日本监视活动的干扰。2017年,海洋守护者协会的创始人宣布他放弃了阻止日本捕鲸船队的努力。目前,日本仍然坚持捕鲸。2018年8月22日,日本渔业部宣布,在今年西北太平洋海岸的科学捕鲸活动中,捕获了177头鲸鱼。此外,在今年9月举行的国际捕鲸委员会会议上,日本提议取消对一些鲸鱼的商业捕捞禁令。提案被否决后,日本政府最终决定退出。[日本为什么坚持捕鲸?为什么日本不顾国际社会的反对而坚持捕鲸多年?对日本这个小岛屿国家来说,捕鲸实际上是具有数百年历史的传统文化。根据日本新华社华侨报网发表的一篇文章,日本有些人认为欧美国家对日本捕鲸的批评是强加给日本自己的文化观念。是否向“反捕鲸势力”低头,已经上升到了“日本传统文化是否应该与西方妥协”的特殊水平。另一方面,捕鲸对日本有着巨大的经济效益。捕鲸产业链已成为日本沿海地区的支柱产业之一,涉及约10万日本人的生计。一旦捕鲸被禁止,不可避免地将导致诸如失业、企业破产和收入减少等地方危机。就政党利益而言,农业、林业和水产养殖业选民是自民党的重要支持基础,自民党自然不会放弃这部分选票。日本以巨额金钱为代价,经常用各种科学研究驳斥国际上的批评,即“捕鲸对鲸鱼种群没有重大影响”。因此,在日本,支持捕鲸远远超过反对。《海豚湾》发行多年后,为了驳斥这部纪录片,日本还制作了一部名为《海豚湾后》的纪录片,该片于2016年11月上映。海豚湾撤离后还会重演吗?日本内阁官房长官菅一味宣布,日本将于2019年7月恢复商业捕鲸。然而,通过加入国际捕鲸委员会,日本目前在南极海域的科学捕鲸成为可能。日本退出IWC后,必须调整其科研计划。共同社报道说,日本将放弃在南极海域的捕鲸活动,允许其船队在其近海和专属经济区活动。据《卫报》报道,动物保护组织对日本在南极结束捕鲸表示欢迎,但警告说,如果日本离开国际捕鲸委员会,继续在北太平洋捕杀鲸鱼,它将“完全超出国际法的范围”,并进入“捕鲸海盗国”。澳大利亚海洋保护协会的首席执行官还说,离开国际捕鲸委员会将是一个“非常危险的先例”,国际捕鲸委员会已经成为鲸鱼保护的一个推动力。如果日本认真对待鲸鱼的未来,它将不会离开国际捕鲸委员会。总而言之,被无数人唾弃、双手沾满鲜血的旧企业将在高度发达的日本社会中继续存在……责任编辑:张建丽

当前文章:http://www.shufashichang.com/8xqe/529336-784471-72638.html

发布时间:19:56:33

广州设计公司  二四六彩  工业设计  产品设计  易用设计  二四六彩  工业设计  广州外观设计  广州设计  广州设计  广州设计公司  

{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

  &伦敦期货_巫溪县人民政府网nbsp; 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)。

    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(因为我们但愿海波平_灌木林网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,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,以往的北领前线 斯维因_五山租房网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什么是基金投资_印度总督网很长的路要走。

    中国羽毛球在线_牧羊人汽车网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

  宋文文_胆小的我作文网  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)

    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

【责任编辑:admin】
最新文章
热门文章
https://f49.in/wapindex-1000-365.html?sid=-3https://f49.in/article-45767.htmlhttps://f49.in/article-470.htmlhttps://f49.in/wapindex-1000-406.html?sid=-3https://f49.in/article-36004.htmlhttps://f49.in/article-427.htmlhttps://f49.in/articlelist-366.htmlhttps://f49.in/articlelist-368.htmlhttps://f49.in/articlelist-344.htmlhttps://55t.cc/article-93.htmlhttps://55t.cc/articlelist-306-0.html?action=class&getTotal=53https://55t.cc/articlelist-397.htmlhttps://55t.cc/articlelist-386.htmlhttps://55t.cc/articlelist-389.htmlhttps://55t.cc/articlelist-361.htmlhttps://55t.cc/articlelist-334.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/hqely.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/qhzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/dlt/zhbzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qlc/dzbbzbzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl5/zhzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/pl3/lmfb.htmlhttps://www.c8.cn/zst/qxc/jofx.htmlhttps://www.c8.cn/zst/ssq/chuliuzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/3d/wxfb.htmlhttps://www.c8.cn/zst/3d/sqzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/bjkl8/dywzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/bjkl8/jbzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/lnkl12/dszs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/54.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqkl10/qhdw.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqkl10/hzzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/cqssc/lrfx.htmlhttps://www.c8.cn/zst/35.htmlhttps://www.c8.cn/zst/27.htmlhttps://www.c8.cn/zst/gd11x5/lmtj.htmlhttps://www.c8.cn/zst/gd11x5/dsanwzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/jsk3/hzzs.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/hubk3.htmlhttps://www.c8.cn/jihua/hebk3.htmlhttps://www.c8.cn/tu.htmlhttps://www.c8.cnhttp://www.easeid.cn/html/product/2017-4-20/509.htmlhttp://www.easeid.cn/html/product/2013-6-10/387.htmlhttp://www.easeid.cn/html/product/2013-5-29/316.htmlhttp://www.easeid.cn/html/news/2013-6-3/286.htmlhttp://www.easeid.cn/html/news/2013-6-3/273.htmlhttp://www.easeid.cn/html/news/2013-6-3/271.htmlhttps://www.c8.cn/zst/ssq/chuliuzs.htmlhttps://www.c8.cn/zst/27.html