海南男子半夜入户盗窃被发现因暴力殴打女户

2017-03-21 22:24

海南男子半夜入户盗窃被发现:因暴力殴打女户主,盗窃变抢劫

海南昌江黎族自治县男子符某本想半夜入户盗窃后悄悄溜走,谁知翻动抽屉时吵醒女户主,为制止女户主喊叫将其殴打后逃跑。原本的盗窃行为,因当场使用暴力而转化为抢劫。昌江法院经过审理,以抢劫罪判处符某有期徒刑10年,并处罚金5000元。 2016年8月25日凌晨3时许,符某回家途经昌江石碌镇黄某的住宅时,沿着窗户爬上二楼阳台进入黄某家实施盗窃。在二楼客厅内,符某从正在熟睡的黄某侄女旁边窃取一部手机放入口袋,而后进入黄某的卧室,在床头柜上窃取一部手机,接着又到梳妆台处窃取了一块手表。符某在卧室梳妆台继续翻动抽屉时将黄某吵醒。黄某大声叫喊:“小偷!小偷!快来人啊!”符某见状便冲过去用拳头殴打黄某。黄某在床上一边喊叫一边用脚踢打反抗。符某随后逃离现场。次日凌晨5时许,民警在符某的住处将其抓住,人赃并获。被害人黄某被盗的手机价值4949元,被盗的手表价值990元。 一审法院认为,被告人符某以非法占有为目的,入户盗窃他人财物,数额较大,被发现后,为抗拒抓捕,当场使用暴力殴打被害人黄某,其行为已构成入户抢劫罪,遂依法作出上述判决。 符某不服一审判决,提起上诉。海南二中院二审裁定驳回上诉,维持原判。二审裁定后,符某仍不服,以一审、二审认定事实不清、适用法律错误为由,向海南二中院申诉,请求依法改判其犯盗窃罪,并按盗窃罪进行量刑。 海南二中院经审查认为,一审、二审判决认定事实清楚,证据确凿充分,适用法律正确,审判程序合法。符某主张其犯盗窃罪,缺乏事实根据和法律根据,申诉理由不能成立,不符合立案再审条件,遂驳回符某的申诉。 该案主审法官介绍,本案是由盗窃转化为抢劫的典型案件。我国刑法规定,犯盗窃、诈骗、抢夺罪后,为抗拒抓捕当场使用暴力或者以暴力相威胁的,罪名转化为抢劫罪。相关司法解释规定:“对于入户盗窃,因被发现而当场使用暴力或者以暴力相威胁的行为,应当认定为入户抢劫。”本案中,符某供述与受害人陈述、证人证言相一致,足以证明符某在入户盗窃时当场使用暴力,故认定为入户抢劫。 (原标题:入户盗窃被发现,殴打户主变抢劫;昌江一男子获刑10年)

抗癌漫画家丁一酱催泪追梦

对于单纯地得到良好的性能,深度强化学习方法得到的记录并不是那么好,因为它们总是被其他方法击败。MuJoCo 机器人由在线的路径优化控制。正确的动作几乎是实时、在线计算得到的,而且没有经过任何离线训练。等等,它是运行在 2012 个硬件上面的(Synthesis and Stabilization of Complex Behaviors through Online Trajectory Optimization)。

在贵州省安顺市紫云县格凸河畔,住着身怀攀岩绝技的“蜘蛛人”,可以轻松行走于高山、悬崖,绝壁与溶洞之间。苗族姑娘王小菜的父亲就是“蜘蛛人”之一,为了传承苗族人千百年来的攀岩绝技,她要在180天的时间内向父亲拜师学艺挑战徒手攀岩,做一个女版的“蜘蛛侠”!

虽然马刺大胜重新找回赢球自信,但球队核心莱昂纳德复出时间却再度推迟,根据沃神此前爆料,莱昂纳德将在下一场马刺对阵鹈鹕的比赛中复出,但现在莱昂纳德将继续缺席大战鹈鹕的比赛,他计划继续评估自己的四头肌伤势,期待早日回归赛场。

莱昂纳德对于自己的恢复很沮丧,但他的伤情却是一个谜,我们也不知道莱昂纳德的四头肌伤病到底有多严重,不过既然已经到了复出倒计时,估计应该问题不大了。在今天马刺大战魔术的比赛中,莱昂纳德也来到场边为队友助威,看到马刺打出精彩的表现,莱昂纳德也压抑不住自己内心的激动,开怀大笑起来。真的,马刺已经很久没有这么酣畅淋漓的赢过球了,倒是莱昂纳德去年夏天来到中国之后,脸上的笑容是越来越多!

丁一酱,真名丁颖锥,原本是一位电力工程师。2015年单位组织体检,他被查出患上了罕见的神经内分泌肿瘤,已经到了晚期。“我是儿子,是丈夫,是父亲,我不能放弃自己!”之后,丁颖锥变身“丁一酱”开始创作漫画《丁神经与肿瘤君》记录自己与癌症抗争的故事,这种病发病率只有十万分之三,他却幽默地说:“韩剧的剧情发生在了我身上,花式美男患上癌症。”在漫画里,他是“丁神经”,双手叉腰气势汹汹,每天都在跟一个叫“肿瘤君”的蓝色小怪兽作斗争,同时配以诙谐的网络语言全景展现自己治疗癌症的过程。丁一酱的乐观勇敢、幽默可爱打动了无数人,他用实际行动告诉人们,如果生命的长度不能延长,那就延展它的宽度,“生老病死是人之常情,每个人的生命都有长短不同,但是生命的宽度却完全不一样,我愿意成为一个活得精彩的人。有了这种信念作支撑,我的体内好像有了一股无穷无尽的力量。我会继续坚持下去,与肿瘤君奋战到底!”

同样,这是一个不公平的比较,因为 DQN 没有执行任何搜索,蒙特卡洛树搜索会执行基于真实世界模型(Atari 模拟器)的搜索。然而,有时候我们并不需要关心比较是否公平,有时候我们只是想让它起作用。如果你对 UCT 的全面评估感兴趣,你可以参考原始论文「The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents」。

抗癌漫画家如何致敬生活?女版“蜘蛛侠”能否传承绝技?今晚浙江卫视《中国梦想秀》让我们拭目以待!

y 轴是「人类性能标准化的中值得分」。通过为 57 个 Atari 游戏中的每一个训练一个 DQN 模型,然后将每个智能体的得分进行标准化,使得人类的性能是 100%,然后将模型在 57 款游戏上的中值得分画出来。RainbowDQN 模型的训练数据达到约 1800 万帧的时候突破了 100% 的阈值。这相当于玩了 83 小时的游戏,再加上训练模型所花的时间。而人类通常能够在几分钟之内学会一款 Atari 游戏。

听闻王小菜不佩戴任何装备、没有任何防护措施,要徒手挑战高达100多米的陡峭岩壁,主持人沈涛随即建议放弃。王小菜自信回应:“爸爸对我的各项基础考核都通过了,他也会传授我攀爬技能。我不会拿生命开玩笑,只有当我的体能和技巧达标了,我才会去挑战。只要我在180天的时间里肯努力,没有问题的!这项绝技是我们当地苗族人的记忆,有一千多年的历史了,这是老祖宗留下来的,包括现在一些珍贵药材都必须通过徒手攀岩来采摘。现在几乎都没什么人会了,到我们这一代面临着后继无人,作为后人,我不能让它失传。”挑战之前,王小菜每天都在进行体能训练、熟悉攀岩路线。挑战当天,乡亲们都到了现场助阵,她到底能否完成挑战?

责任编辑:谢寅宗澎湃新闻报料:4009-20-4009   澎湃新闻,未经授权不得转载

我觉得这些行为可以和那篇跑酷论文相提并论。那么这两篇论文的差别是什么呢?

重要的是,为了让强化学习做正确的事,你的奖励函数必须精确地捕捉到你希望得到的东西,我的意思是准确无误地捕捉。强化学习有个恼人的倾向,它会把奖励函数过拟合,从而导致不希望出现的结果。这正是 Atari 为什么是出色基准的原因,在 Atari 游戏中,不仅能够轻易地得到大量的样本,而且每款游戏的目标都是将得分最大化,所以根本不必担心奖励函数的定义,每款游戏都有一样的奖励函数。

强化学习通常需要一个奖励函数

今天大胜魔术之后,波波维奇接受采访时谈到了莱昂纳德的伤情,波波维奇表示:“当他准备好的时候,他就可以上场打球了,但是首先他要获得医生的允许,然而这件事并没有发生,他的职业生涯是我们做决定优先考虑的事情。像其他人一样,莱昂纳德对恢复过程感到沮丧,他也非常想出战比赛,他的好胜心很强,这一年对于他而言确实是艰难的一年。”

请注意,1800 万帧实际上已经是相当好的结果了,如果考虑到之前的记录,分布式 DQN(Distributed DQN)需要 7000 万帧才能达到 100% 的中值性能,大约是 4 倍于 RainbowDQN 的训练时间。至于发表在 nature 上的关于 DQN 的论文,即便经历了 2 亿帧的游戏体验,也从未达到 100 的中值性能。

今晚,丁一酱带着很特别的梦想登上了《中国梦想秀》的舞台,“我是来还债的,我欠父母一份孝道,以前觉得把工资交给爸妈就是尽孝了,其实他们更需要的是陪伴;我欠妻子一份浪漫,这么多年都没有带她出去旅游过,想陪她去看看外面的世界;我欠女儿一个童年,自从生病后都没办法跟她一块儿玩、照顾她了,甚至连抱她的力气都没有了,我是一个很不称职的老爸,我要努力活到看女儿穿上婚纱的那一天。”漫画世界之外的丁一酱正如漫画中那样乐观幽默,“其实我们生病的人不需要怜悯,你们就把我们当正常人一样,经常送送礼物、送送红包,我们会更开心的!”他还表示在这180天内有一个很重要的任务,“我要给女儿做一个特别特别漂亮的相册,这个必须要完成!我会给她摆各种造型、带她去各种地方,全部都记录下来。我还要在相册里面给女儿画很多漫画、写很多悄悄话,告诉她以后找对象不能只看相貌和身材,家境也很重要,当然最重要的是要真心对你好!还要给她放一张银行卡,我会一直给她存钱,希望她上大学的时候能花着老爸给的生活费。我会努力活得久一点再久一点,那样就可以为女儿存更多的钱……”丁一酱一脸幸福地笑着说着,却听哭了台下的每一个人。主持人沈涛含泪祝福道:“我们相信这些美好的心愿都会在180天的时间内实现,也相信他画给女儿的那些美好漫画都能变成真正的照片,更相信一个又一个的180天会循环下去,我们陪他一起等待女儿穿上婚纱的那一天。”

Atari 游戏以每秒 60 帧的速度运行,那么目前最先进的 DQN 需要多块的速度才能达到人类的性能呢?

在这篇文章的其余部分,我会解释一下深度强化学习没有成功的原因,它成功的典型案例,以及将来让深度强化学习更加可靠地工作的方式。我相信如果在这些问题上可以达成一致,并实实在在地讨论相关的问题,而不是独立地重复地去一次又一次地重新发现相同的问题。

这个问题的答案取决于游戏,那么我们一起来看一下最近 deepmind 发表的一篇论文 Rainbow DQN。这篇论文对原始 DQN 的几个渐变版本的体系结构进行了 ablation study(类似于控制变量法,对模型进行简化测试),结果证明组合所有的改进可以得到最佳的性能。在试验的 57 场 Atari 游戏中,有超过 40 场的表现超越了人类。结果如下图所示:

然而经验法则是,除了极少数情况,特定领域的算法都会比强化学习表现得更快更好。如果仅仅是为了强化学习而做强化学习,那这不是问题,但是,我个人觉得,将强化学习的性能与其他任何方法进行比较的时候都会令人沮丧。我非常喜欢 AlphaGo 的一个原因是,它是强化学习的明确胜利,而且这不会经常发生。

在 Reacher 任务中,你控制着一个两段机器臂,它被连接在一个中心点上,这个任务的目标就是将机器臂的端点移动到目标位置。

这些结果超级酷。当它刚出现的时候,我很惊讶,强化学习竟然可以学习这些奔跑的步态。

180天挑战徒手攀岩

这同样也是 MuJoCo 如此受欢迎的原因。因为它们运行在模拟环境中,你拥有关于所有对象状态的完美知识,这一切都使得奖励函数的定义变得更加容易。

下面是深度强化学习的一些失败案例。

事实上,马刺遭遇了20年来季后赛最大危机,波波维奇老爷子也有些坐不住了,据悉波波维奇昨天亲自和莱昂纳德会面,商讨具体回归时间,但很可惜,莱昂纳德的伤情并没有得到完全允许。

在寻求任何研究问题的解决方案时,通常会在不同的目标之间进行权衡。你可以通过优化以获得针对该研究问题的真正好的解决方案,也可以优化以做出良好的研究贡献。最好的问题就是需要作出很好的研究贡献以得到解决方案的问题,但是满足这种标准是很困难的。

深度强化学习可能是非常采样低效的(sample inefficient)

这并不是 Atari 游戏特有的问题。另一个非常流行的测试基准是 MuJoCo 基准,这是在 MuJoCo 物理模拟器中设置的一个任务集合。在这些任务中,输入状态通常是模拟机器人各关节的位置和速度。即使不必解决视觉问题,根据任务的不同,这些基准的学习仍然需要 105105 到 107107 的学习时间步。对于控制一个如此简单的环境而言,这是一个惊人的实验量。

规划谬误理论认为,完成一件事情所花的时间通常要比你想象的更多。强化学习也有其规划谬误,学习一个策略通常需要比想象更多的样本。

用于深度强化学习的最著名的基准测试就是 Atari 游戏。正如目前最出名的深度 Q 网络论文中所展示的一样,如果你将 Q-Learning 与合理规模的神经网络和一些优化技巧相结合,你可以在几款 Atari 游戏中实现和人类相当甚至超越人类的性能。

我在这篇文章中引用了一些论文。通常,我会因其令人信服的负面例子而引用一篇论文,而不引用正面例子。这并不意味着我不喜欢那些论文。我喜欢这些论文,如果有时间的话,它们是值得一读的。 我在这篇文章中可互换地使用「reinforcement learning,强化学习」和「deep reinforcement learning,深度强化学习」,因为在我的日常工作中,强化学习一直蕴含着深度强化学习的意思。我所批判的是深度强化学习的经验行为,而不是一般的强化学习范式。我所引用的论文中通常使用了深度神经网络的智能体。尽管这种经验批判可能同样适用于线性强化学习或者列表格式强化学习,但是我并不认为这也适用于到更小的问题。强化学习有望被应用于大型、复杂、高维的环境中,在这些环境中良好的函数逼近是必要的。受此驱动,人们才炒作强化学习,这些炒作正是需要重点解决的问题。 这篇文章的基调是由悲观向乐观转换的。我知道文章有些长,但是我更希望你花点时间读完全文再做回复。

如果你仅仅关心最终的性能,那么很多问题都能够通过其他方法更好地解决

贵州省安顺市紫云县地处典型的喀斯特地貌区,溶洞群分布广泛,其中以格凸河穿洞最为著名,集岩溶、山、水、洞、石、林组合之精髓,融雄、奇、险、峻、幽、古为一身。在格凸河畔,住着身怀攀岩绝技的“蜘蛛人”,可以轻松行走于高山、悬崖,绝壁与溶洞之间,能够攀爬到燕子才能到达的最高最隐蔽处。苗族姑娘王小菜的父亲就是“蜘蛛人”的传人之一,而如今,王小菜决心要拜父亲为师挑战徒手攀岩,传承苗族人千百年来的攀岩绝技,做一个女版的“蜘蛛侠”!

当别人问我强化学习能否解决他们的问题时,至少有 70% 的时候我的回答是:不能。

这使得我更难向外行人士解释为什么我的问题很酷、很难、很有趣,因为他们通常缺乏相应的经验,来理解为什么这些问题很困难。在人们认为强化学习能做什么和强化学习实际上能做什么之间存在一个理解鸿沟。我现在从事于机器人学相关的研究。当提到机器人的时候,很多人都会想到一家公司:波士顿动力。

差别在于 MuJoCo 机器人中使用的是模型预测控制,这种控制方法可以根据真实世界的模型 (物理模拟器) 执行规划。而无模型的强化学习不做这种规划,因此它的训练过程更困难。另一方面,如果根据一个模型来规划会有如此大的帮助,那么为何还要训练一个强化学习策略来自寻烦恼呢?

我多次看到人们被最新的研究所吸引,他们初次尝试使用深度强化学习,而且没有失败,于是低估了深度强化学习所面临的困难。毫无疑问,「玩具问题」并不像看起来那么简单。无一例外,这个领域会数次「摧残」他们,直至他们学会设定更现实的研究期望。

不幸的是,它目前还不能真正地奏效。

实际上这并不是任何人的错,它更像是一个系统问题。讲述积极结果的故事是很容易的,但承认消极的结果是很困难的。问题在于消极的结果是研究者最常遇到的。某种程度上,消极的结果实际上比积极的结果更加重要。

深度强化学习被成堆的炒作包围着,并且都有足够好的理由!强化学习是一种难以置信的通用范式,原则上,一个鲁棒而高性能的强化学习系统可以处理任何任务,而且将这种范式和深度学习的经验学习能力相结合是很自然的。深度强化学习是最接近于通用人工智能(AGI)的范式之一。

我希望看到更多的关于深度强化学习的研究。我希望有新人加入这个研究领域,我也希望知道新人们能够了解他们正在做什么。

理论上强化学习可以解决任何问题,包括在世界模型未知的环境中执行任务。然而,这种泛化是需要代价的:很难利用任何特定问题的信息来帮助学习,这就迫使我们使用大量的样本来学习那些可能已经被硬编码的东西。

“我不能掌握生命的长度,但我能掌握宽度!”

强化学习假定存在一个奖励函数。通常,奖励函数要么是给定的,要么是离线手动调整的并在学习过程中保持固定。这里说「通常」,是因为存在例外情况,例如模仿学习或者逆强化学习,但是绝大多数强化学习方法都将奖励函数视为必要的。

这个并没有使用强化学习。我经历过几次谈话,人们认为波士顿动力的机器人使用了强化学习,但是实际上并没有。如果你查阅这个研究团队的论文,你会发现有一篇提到时变 LQR、QP 求解器和凸优化的论文(https://dspace.mit.edu/openaccess-disseminate/1721.1/110533)。换言之,他们绝大多数情况使用的是经典的机器人技术。事实证明,当你正确地使用这些经典技术的时候,它们能够工作得相当好。

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但现在,我相信它会取得成功的。如果我不相信强化学习,我是不会从事相关工作的。但是在通往成功的路上存在很多问题,而且很多问题从根本上来说都是很困难的。智能体的漂亮 demo 背后隐藏着创造它们的过程中所付出的所有心血、汗水和泪水。

本文所引文献大多数来自于 Berkeley、Google Brain、DeepMind 以及 OpenAI 过去几年的工作,因为它们更容易获得。我难免遗漏了一些比较古老的文献和其他研究机构的工作,我表示很抱歉——毕竟一个人的时间精力有限。

有一个显而易见的对比:倘若我们忽略了采样效率呢?某些环境设置比较易于生成经验,游戏就是一个很好的例子。但是,对于任何不正确的设置,强化学习将面临一场艰苦的战斗,不幸的是,大多数现实世界的设置都属于这一类。

在开始文章的剩余部分之前,有几点提示:

同时,需要 6400 个 CPU 小时训练的事实多少有些令人沮丧。并不是说我期望用更少的时间,更让人沮丧的是深度强化学习仍然比实践水平的采样效率水平要低好几个数量级。

关键词 >> 入户盗窃 女户主 暴力殴打 抢劫


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