美术评论家

摘要： 赵文火先生为国家一级美术师、中国美术研究协会会员、中国文化管理学会会员、中国国画家协会会员,以及北京东方翰林书画院高级画师、浙江省美术家协会会员、浙江当代中国画研究院特聘研究员、嘉兴画院特聘画师。他出生于1963年,字友君,浙江桐乡人,结业于清华美院施云翔彩墨山水高研班、中国人民大学画院汪为胜中国画课题研修班。其花鸟画师承著名画家岳石尘先生(已故),山水画师承著名画家曹文驰先生,并受著名美术评论家、画家舒士俊先生指导。

摘要： 虽然是第一次见黄老,但通过看资料和见到黄老后的感觉,我觉得他应该是开朗、豁达、亲切、睿智还有点调皮的。艺术家简介黄苗子(1913~2012),广东中山人。当代知名漫画家、美术史家、美术评论家、书法家、作家,曾任《新民报》副总经理、贸促会展览部副主任、人民美术出版社编辑。这个文艺界的老顽童,自称"行走在艺术世界里的小票友",以"玩票"的心态,玩出了大家风范。

摘要： 许多作家都写过很多文章来探讨孩子的教育问题,在众多优秀作品里有这样一本名著,它是一个父亲通过书信的方式对儿子的生活、艺术进行的悉心指导,它就是《傅雷家书》。《傅雷家书》是由我国著名翻译家、文艺评论家以及美术评论家傅雷及其夫人1954-1966年写给孩子的家信摘编而成。该书是一本优秀的青年思想修养读物,是素质教育的经典范本,是充满着父爱的教子名篇。

摘要： 赵文火,1963年生,字友君,艺名志诚,浙江桐乡人。宋太祖三十四代孙。花鸟师承已故著名画家岳石尘先生,山水师承著名画家曹文驰先生。得著名美术评论家、画家舒士俊先生指导。结业于清华美院施云翔彩墨山水高研班、中国人民大学画院汪为胜中国画课题研修班。国家一级美术师,中国美术研究协会会员、中国文化管理学会会员,中国国画家协会会员,浙江省美术家协会会员,北京东方翰林书画院高级画师,浙江当代中国画研究院特聘研究员,嘉兴画院特聘画师。

摘要： 赵文火,1963年尘,字友君,艺名志诚,浙江桐乡人。宋太祖三十四代孙。花鸟师承已故著名画家岳石尘先生,山水师承著名画家曹文驰先生。得著名美术评论家、画家舒士俊先生指导。结业于清华美院施云翔彩墨山水高研班、中国人民大学画院汪为胜中国画课题研修班。

摘要： 赵文火,1963年生,字友君,艺名志诚,浙江桐乡人。宋太祖三十四代孙。花鸟师承已故著名画家岳石尘先生,山水师承著名画家曹文驰先生。得著名美术评论家。画家舒士俊先生指导。结业于清华美院施云翔彩墨山水高研班、中国人民大学画院汪为胜中国画课题研修班。国家-级美术师、中国美术研究协会会员,中国文化管理学会会员中国国画家协会会员、浙江省美术家协会会员、北京东方翰林书画院高级画师、浙江当代中国画研究院特聘研究员,嘉兴画院特聘画师。

摘要： 赵文火,1963年生,字友君,艺名志诚,浙江桐乡人。宋太祖三十四代孙。花鸟师承已故著名画家岳石尘先生,山水师承著名画家曹文驰先生。得著名美术评论家、画家舒士俊先生指导。结业于清华美院施云翔彩墨山水高研班,中国人民大学画院汪为胜中国画课题研修班。

摘要： 沈鹏先生是当代著名书法家、诗人、美术评论家、编辑出版家。他专注美术、书法理论和实践研究,关注书法教育,在当代书坛有着广泛的影响力和美誉度。2021年4月29日,由中国美术馆、中国书法家协会共同主办的"闻道未迟--沈鹏诗书作品展"在中国美术馆开幕,这是文化和旅游部"国家美术作品收藏和捐赠奖励项目"之一,也是沈鹏先生90岁的第一次综合性个展,共展出沈鹏先生作品近80件。

摘要： 上海周浦,素有"浦东十八镇,周浦第一镇"之称,是厚植于1300多年历史之上的"小上海"。据史料记载,早在南宋绍兴二年(1132年),周浦地区就设杜浦巡检司,维护地方治安。这里还是翻译家、作家、教育家、美术评论家傅雷先生的故乡。坐落于周浦镇上的周浦派出所,辖区与闵行、奉贤毗邻,面积22.4平方公里,总人口达18.9万人。辖区内共有企事业单位6353家,社区27个,人员流动量大,治安情况复杂。

摘要： 傅雷(1908—1966),字怒安,号怒庵,生于原江苏省南汇县下沙乡(今上海市浦东新区航头镇),中国著名的翻译家、作家、教育家、美术评论家,中国民主促进会(民进)的重要缔造者之一。因出生时哭声洪亮,长辈们以"雷"为其命名,以"怒安"为字。1920年(12岁)考入上海南洋公学附属小学(今南洋模范中学),次年考入上海徐汇公学。1925年曾参加过五卅运动。

摘要： 本发明是一种基于演员‑评论家网络确定预测SQL序列准确性的方法。本发明公开了一种基于强化学习的SQL语句构造方法及装置，其技术步骤为：初始化演员‑评论家网络参数；从数据集获取自然语言和真实SQL语句序列对；把自然语言序列输入演员网络编码器，真实SQL序列输入到评论家网络编码器；编码后的隐状态作为对应解码器的初始化隐状态；演员网络解码器逐步预测SQL语句动作，输入到评论家网络解码器和环境得到相应奖励；梯度更新网络参数，重复迭代后得到自然语言到SQL语句的构造模型；本发明基于强化学习将语法自动机引入奖励机制，解决了在自然语言转化构造SQL语句中损失函数和评价指标不对等的问题，有效地提高了准确率。

摘要： 本发明提出一种基于演员‑评论家强化学习和模糊逻辑的多智能体编队控制方法，将最优控制方法引入多机器人系统领航跟随者编队控制方法中，利用模糊逻辑系统逼近连续函数的能力，解决最优控制中汉密尔顿‑雅可比‑贝尔曼方程难以求取解析解的问题；同时，结合演员‑评论家强化学习算法，形成演员模糊逻辑系统模块和评论家模糊逻辑系统模块，前者执行控制行为，后者对前者所选择的行为进行评价并将评价信息反馈给前者。该方法可以平衡控制性能和资源损耗，并且以在线学习的方式提高多机器人系统对于环境的适应性。

摘要： 本发明公开了基于最大熵的演员‑评论家框架的AUV运动规划方法，包括以下步骤：S1：构建AUV操纵性模型；S2：确定AUV的状态空间与动作空间；S3：基于MDP决策过程，提出基于最大熵的强化学习算法，构建神经网络结构，搭建AUV运动规划系统；S4：设置一个综合的奖励函数来评估AUV决策的优劣，指导AUV完成运动规划任务的目标：在躲避障碍物到达目标点的同时，航行路程及所用时间达到最优；S5：通过自交互训练获得最优策略，保存训练好的神经网络参数，将最优策略对应的具体指令传递给下位机，最终实现感知‑规划‑控制的运动规划过程；本发明能够发现到达目标位置的多种策略，在应对各种突发态势时有较好的鲁棒性，且能在多约束的条件下顺利完成指定任务。

摘要： 本发明公开了一种基于演员‑评论家算法的分布式交通信号灯联合控制方法。该方法包括以下步骤：将多智能体组成的网络进行数学建模；对分布式交通信号灯控制系统中单个交通路口的马尔可夫决策过程进行建模，定义状态集、动作集、单步奖励值；构建多智能体联合控制模式，智能体之间建立通信连接交换各自的信息；建立柔性优势演员‑评论家算法，在单步奖励值中加入下一状态的策略熵，构建价值函数并加入优势函数；基于柔性优势演员‑评论家算法，以最小化车辆的平均等待时间为目标，每个交通路口的智能体采用联合柔性优势演员‑评论家算法进行学习和控制信号灯。本发明通过不同交通路口信号灯之间的协作控制，提升了交通网络整体的道路通畅度。

摘要： 本发明涉及一种基于双评论家强化学习技术的水下航行器目标区域上浮控制方法，属于海洋控制实验技术领域，基于深度强化学习中的DDPG算法框架，在水下航行器智能体训练过程中既使用先前得到的专家数据，又使用智能体与任务环境交互得到的交互数据，两者混合采集，大大提升了算法收敛速度。同时，本发明利用两组彼此独立的评论家网络，通过取两者分别输出Q(s,a)的最小值得到演员网络的损失函数，有效降低了强化学习算法中存在的过偏估计。

摘要： 本文中描述了基于强化学习的大规模多目标排序系统的实施方式。本系统的实施方式可用于优化视频共享平台上的短视频推荐。用户反馈中的多重竞争排序目标和隐式选择偏差是现实世界平台中的主要挑战。为了解决这些挑战，将多门专家混合(MMoE)和软演员评论家(SAC)一起集成为MMoE_SAC系统。实验结果表明，与仅基于单个策略的系统相比，MMoE_SAC系统的实施方式可大大降低损失函数。

摘要： 本发明公开了一种基于演员‑评论家的二维不规则零件排样方法和系统，属于板材切割下料智能制造领域。包括：总结二维零件排样问题的约束条件，以优化母板利用率为目标，建立排样过程中的零件顺序优化和定位模型；提出了一种演员‑评论家算法进行求解，使用指针网络作为基础网络，与启发式算法结合。本发明的二维零件排样方法，可以在有限时间内有效提高母板利用率，减少生产成本，为之后使用深度学习方法解决零件排样问题提供了思路。

摘要： 强化学习方法可以使用演员‑评论家网络，其中(1)附加的仅限实验室的状态信息用于训练在生产场合中没有这种附加的仅限实验室的信息的情况下采取很多行动的策略；并且(2)复杂的资源需求策略被提炼成可以更容易地在生产时以有限的计算资源运行的要求不高的策略。生产演员网络可以使用先前用大型演员网络进行训练的大型评论家网络的冻结版本来优化。这些方法的各方面可以利用其中评论家网络对动作值函数而不是状态值函数进行建模的演员‑评论家方法。

摘要： 本发明公开了移动机器人导航避障的演员‑评论家稳定性强化学习方法，属于移动机器人自主导航及规避障碍物技术领域，包括以下步骤：步骤一：网络模型构造；步骤二：网络模型参数初始化；步骤三：训练价值评估网络与李雅普诺夫函数网络；步骤四：训练最小李雅普诺夫值网络；步骤五：训练导航避障策略网络；步骤六：判断导航避障策略是否收敛至稳定策略，若否，则重复步骤三、步骤四和步骤五，直到导航避障策略收敛至稳定策略，若是，得到稳定导航避障策略，通过输入移动机器人当前状态，输出移动机器人运动速度；本发明提高策略训练收敛速度以及在导航避障过程中的安全性。

摘要： 本发明涉及一种基于安全评论家的绿波车速跟踪控制方法，该方法包括以下步骤：步骤1：交通信息层通过传感器和通信设施建立高精地图，并收集道路信息和车辆信息；步骤2：车辆通过V2I通信设施与道路侧的基础设施进行通信，道路侧根据路段通行状态和路口交通信号控制信息得到指导绿波车速；步骤3：上层控制层通过建立的强化学习框架进行基于安全评论家函数强化学习算法的车速跟踪控制：步骤4：下层控制模块根据总需求力矩进行兼顾动力学与节能的综合力矩分配，并将分配后的力矩输出至车辆；步骤5：车辆的每个轮毂发动机按照分配的力矩进行驱动。与现有技术相比，本发明具有实现车辆保持对指导绿波车速的跟踪进而提高路段通行效率等优点。