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从乒乓球到叙事：人工智能在游戏中的演变
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使用人工智能的乒乓球游戏
论文收到日期：2022 年 8 月 16 日论文接受日期：2022 年 9 月 16 日论文发表日期：2022 年 9 月 26 日摘要 - Pong 是一个简单的游戏。它可以为计算机提供人工智能。模型反应时间，在做出决定之前等待一段时间，两部分策略：模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素以假装计算机是会犯错的。在本文中，尝试通过在计算机开始输球时提高其技能来平衡游戏，或者在计算机占主导地位时使其变得更糟。玩 Pong 很容易。它可以给电脑人工智能。模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素来模拟计算机不完美。模型响应时间，在做出选择之前等待一段时间。在这项工作中，通过提高计算机开始输球时的能力来平衡游戏，或者在计算机获胜时使其变得更糟。关键词：人工智能，视觉力量，原生状态空间，优化状态空间。
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。
在中间攻击下，双向乒乓球和LM05 QKD协议有多安全？
我们考虑对双向量子键分布ping-Pong和LM05协议的中间攻击，其中窃听器在消息模式下复制所有消息，而在模式下则无法检测到。在攻击下，消息模式没有干扰，发件人和接收器之间的相互信息总是恒定的，并且相等，而窃听者复制的消息始终是真实的。只能在控制模式下检测到攻击，但是不能定义应中止协议的检测水平。我们检查了协议的步骤，以评估其安全性，并发现该协议应重新设计。我们还将其与单向非对称BB84的协议的安全性进行了比较，其中一个基础用作消息模式，另一种是控制模式，但确实具有应在该检测级别中流产的检测级别。
在中间攻击下，双向乒乓球和LM05 QKD协议有多安全？
摘要：我们考虑对双向量子键分布ping-pong和LM05协议的中间攻击，其中窃听器在消息模式下复制所有消息，而在模式下则无法检测到。在攻击下，消息模式没有干扰，发件人和接收器之间的相互信息总是恒定的，并且相等，而窃听者复制的消息始终是真实的。只能在控制模式下检测到攻击，但是不能定义应中止协议的检测水平。我们检查了协议的步骤，以评估其安全性，并发现该协议应重新设计。我们还将其与单向非对称BB84的协议的安全性进行了比较，其中一个基础用作消息模式，另一种是控制模式，但确实具有应在该检测级别中流产的检测级别。