摘要:近年来,人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美,但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如,一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能,但在麻将游戏中却未能实现,麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是,这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面,Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取(CHE),该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作,我们将 CHE 应用于麻将人工智能,该人工智能可以认领一张牌,从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中,所提出的人工智能的有效性得到了证实。
团队受益于多个工业合作伙伴的贡献 - 首先也是最重要的是,Bridgers&Paxton的Dwight Dorsey努力将不同的研究组件整合到液相系统的功能设计中。Dwight的实践经验和看似无限的耐心对于我们将这项技术的可行综合设计融合在一起的能力至关重要。如图2所示,该项目受益于多个合同合作伙伴。团队负责人和公司包括与JT Thorpe&Son,Gordon Bigham的Dwight,Joe Rigby,与Job Industrial Services一起,Dereje Shiferaw与Vacuum Process Engineering一起,Glen Bostick,Glen Bostick和David Wait与Nooter/Eriksen和Nathan Tedford一起使用Hatch。Dan Barth具有高温系统设计,汉克价格和Bruce Kelly的太阳能动力学为熔融盐提供了有关泵,阀门和油箱设计的重要细节。与ICL的Reinhard Effenberger博士是研究计划的早期且一致的支持者,领导了工业盐化学的努力。
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我们提出了一个48个元素的可编程相板,用于通过光刻和聚焦离子束的组合所产生的相干电子波。这将从光光学的波前塑造的非常成功的概念带入了电子光学的领域,并提供了准备电子量子状态的重要新自由度。相板芯片安装在放置在100-300 kV范围内的透射电子显微镜的C2平面上的孔杆上。相板的行为的特征是Gerchberg-Saxton算法,显示在300 kV时的相位灵敏度为0.075 rad / mV,相位分辨率约为3·10 - 3π。此外,我们简要概述了可能的用例,并通过模拟和实验结果进行支持。