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2020-11-1 7:7
得克萨斯州奥斯汀-在许多职业(如法律)中，按工作时间支付员工工资是一项历史悠久的传统。但是，随着新冠肺炎的大流行导致许多工作场所规范被重新审视，德克萨斯大学奥斯汀分校的最新研究表明，根据员工的成就而不是工作时间来补偿员工会产生更好的结果。
当有表现优劣员工的组织以工作时间作为奖励基础时，所有员工都认为薪酬不公平，最终......
2020-9-22 13:35
端到端深度强化学习(DRL)是计算机视觉领域的一种趋势训练方法，在解决以前被认为遥不可及的一系列复杂任务方面已经被证明是成功的。端到端DRL现在正被应用于从真实世界和模拟机器人到复杂视频游戏的各个领域。然而，尽管端到端的DRL方法很有吸引力，但大多数方法都严重依赖奖励功能来学习视觉特征。这意味着，当奖励稀少时，功能学......