本文介绍了截至2023年12月最新的华为Atlas200DK A2开发板合设开发环境的搭建方式。

本文在Atlas 200 DK A2上部署了Yolov8官方预训练的人体关键点检测模型，以及根据自制数据集训练的手部关键点检测模型，包含单张图片，摄像头视频帧，还有本地视频三种推理预测方式。

考虑一个具有三个状态的马尔可夫决策过程（MDP），用于捕捉机器人足球的得分情况：无（None）、对方得分（Against）、我方得分（For），对应奖励分别为0、-1、+1（图3）。奖励函数仅与（即( r = r(s) )）。动作隐含了三个状态之间的上述转移概率，其中( * )表示任意三个状态。例如，(T(*, a,For) )是从任意状态出发，执行动作( a )，转移到“我方得分（For）”状态

考虑一个具有三个状态的马尔可夫决策过程（MDP），用于捕捉机器人足球的得分情况：无（None）、对方得分（Against）、我方得分（For），对应奖励分别为0、-1、+1（图3）。奖励函数仅与（即( r = r(s) )）。动作隐含了三个状态之间的上述转移概率，其中( * )表示任意三个状态。例如，(T(*, a,For) )是从任意状态出发，执行动作( a )，转移到“我方得分（For）”状态

本文基于Yolov8-pose自制数据集训练的模型，导出onnx格式的模型，并实现了前处理、后处理模块的设计，通过原始pytorch模型推理模块进行验证，实现了利用onnx模型在PC端预测图片与预测摄像头输入视频的功能。

FrozenLake是OpenAI Gym中的经典强化学习环境，玩家需在网格世界中从起点移动到终点，避开洞穴。本文介绍了使用MDP（马尔可夫决策过程）解决该问题的方法：通过价值迭代算法计算最优状态价值函数，并推导最优策略。关键步骤包括：1)初始化4x4网格环境；2)定义价值迭代函数计算状态价值；3)基于状态价值确定最优动作。实验展示了智能体成功找到最优路径的过程，并通过可视化呈现状态价值分布和策略

本文介绍了使用Gymnasium库进行MountainCar环境强化学习的基础实践。首先通过初始化脚本自动安装依赖并创建虚拟显示，然后导入必要库并设置环境。文中详细说明了Gymnasium的三大主接口（reset、step、render）及其功能，并演示了如何通过手动编码策略控制小车。重点介绍了基于速度的简单策略设计：当速度为正时向右加速，否则向左加速。最后通过可视化展示了小车成功到达终点的过程，

在进行数据分析和机器学习时经常用到shap，本文对shap相关的操作进行演示。波士顿数据集。

本文基于Hagrid v1数据集二次开发，制作可以用yolov8-pose模型训练的手部关键点检测姿态估计的数据集。

• 奖励：在稀少 / 适中 / 过剩三种需求下，最优 DRL（稀少与适中用 D3QN，过剩用 Dueling-DQN）分别比最佳静态策略（Centroid）提升 28 %、12 % 和 7 %。• 多骑手扩展：5 餐厅 3 骑手小网络，比较 Centroid、单骑手 D3QN、全骑手 MARL，用 CtD、Freshness、Fulfillment Rate 衡量系统影响。– Actor：∇{θ_