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在慢性绝望模型中，迷幻药的抗抑郁剂样效果：5-HT2A受体是独特的玩家吗？
主要的抑郁症（MDD）是世界上最残疾的精神疾病之一。一线治疗（例如选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）仍然有许多局限性，包括30％的患者对治疗的抗药性以及仅在治疗几周后才能观察到的延迟的临床受益。越来越多的临床证据表明，急性施用5-羟色胺5-HT 2A受体的迷幻激动剂（5-HT 2A R）（例如psilocybin）对具有MDD的患者诱导快速抗抑郁作用，在治疗后持续至5周。然而，5-HT 2A R参与这些抗抑郁作用仍然存在争议。此外，5-ht 2a r激动剂的致幻特性是否是强制性的，其抗抑郁活性仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们通过在慢性绝望小鼠模型中调查了不同化学家族的两种迷幻家族的迷幻作用，以及一种非避难剂5-ht 2a r激动剂，lisuride，lisuride的非山突肌蛋白酶原性的5-ht 2a r激动剂。我们表明，每种药物对野生型小鼠的单一注射会在新颖的喂养，蔗糖偏好和强制游泳测试中诱导抗焦虑和抗抑郁药样作用，持续至15天。doi和Lisuride给药在5-HT 2a - / - 小鼠中没有产生抗抑郁样作用，而psilocybin仍然有效。此外，5-HT 1A R阻滞和多巴胺D 1或D 2受体阻滞影响5-HT 2A - / - 小鼠中psilocybin的抗抑郁样作用。总体而言，这些发现表明5-HT 2a r激动剂可以通过涉及或不涉及受体的机制独立于致幻特性产生抗抑郁样作用。
1 简介 - 1.1 二人非零和博弈
我们看到，由于 s 1 优于 s 2 ，所以玩家 1 的安全水平策略是纯策略 (1,0)（即，玩家 1 使用策略 s 1 的概率为 1）。玩家 2 的安全水平策略是纯策略 (0,1)。但是，策略对 ( s 1 , t 2 ) 并不均衡。如果玩家 2 注意到 s 1 优于 s 2 ，他或她会得出结论，玩家 1 会选择 s 1 。因此，通过使用纯策略 (1,0)，玩家 2 将最大化自己的收益。我们看到，通过使用这种策略，玩家 1 保持了自己的安全水平，而玩家 2 获得的单位比自己的安全水平多 19 个。这似乎是没有沟通或合作的博弈的合理解决方案（请注意，如果允许沟通，玩家 1 可能会诉诸威胁以试图获得更好的收益）。
20 世纪 60 年代的“太空竞赛”
1. 将每位玩家的牌合并并洗牌，放在一副牌中，牌面朝下放在中间。轮流时，每位玩家从牌堆中选择一张牌，并将牌面朝上放在自己面前。 2. 在下一轮中，每位玩家选择一张新牌，并将新牌面朝上放在自己面前，放在第一张牌之前或之后，以确保牌按正确的时间顺序排列。 3. 游戏继续，直到一位玩家正确排列所有 11 个事件。如果玩家将事件的顺序排列错误，其他玩家必须叫出该玩家，并将该牌放回主牌堆。玩家继续游戏。如果玩家选择了一张他们已有的牌，则将牌放回牌堆，游戏继续由下一位玩家进行。共有四张“里程碑”和“障碍”牌；按照每张牌上的说明进行操作。 4. 第一个将所有事件按正确时间顺序排列的玩家获胜。
第 8 章：主导策略 1 囚徒困境 2 ...
这个博弈就是著名的囚徒困境，其中 C i 解释为玩家 i 与另一个玩家合作，而 D i 则背叛另一个玩家。这个博弈对人类的悲惨结局提供了深刻的解释（以及可能躲避厄运的复杂指示）。但是现在我们仅用它来介绍严格支配策略的概念。玩家 i 的策略 si 被另一个策略 s ′ i 严格支配，并且无论另一个玩家选择哪种策略，该玩家的预期收益都严格大于 si。例如，在囚徒困境中，C 1 被 D 1 严格支配：如果玩家 2 选择 C 2 ，则 C 1 的收益为 1 而 D 1 的收益为 2 ；如果玩家 2 选择 D 2 ，则 C 1 的收益为 - 3 而 D 1 的收益为零。因此，玩家 1 将选择 D 1 。同样，C 2 严格受 D 2 支配，因此玩家 2 会选择 D 2 。因此，尽管如果他们选择 (C 1, C 2)，可能会得到 (1, 1) 的“双赢”结果，但两位玩家最终选择 (D 1, D 2)，从而得到 (0, 0)。因此，我们得到 (D 1, D 2) 作为博弈的主导策略均衡。
Flutter Entertainment plc 2023 年年度报告及账目
3. 该指标不包括仅使用过新玩家或玩家保留奖励的个人，该指标仅适用于在线玩家，不包括零售玩家活动。我们的 AMP 信息基于我们每个品牌收集的玩家数据，这些品牌通常各自使用自己独特的数据平台，并反映了使用多个品牌的个人产生的重复程度。此外，我们不会从为整个集团提供的 AMP 信息中消除在多个部门使用我们产品的个人玩家的重复数据。
4 混合策略均衡
战略博弈的纳什均衡是一种行动概况，其中每个玩家的行动都是在其他所有玩家的行动的情况下最优的（定义 23.1）。这种行动概况对应于理想情况的稳定状态，其中对于游戏中的每个玩家来说，都有一个个体群体，并且每次游戏时，都会从每个群体中随机抽取一名玩家（参见第 2.6 节）。在稳定状态下，每个玩家在玩游戏时的行为都是相同的，并且没有玩家希望改变自己的行为，因为他们知道（根据自己的经验）其他玩家的行为。在稳定状态下，每个玩家的“行为”都只是一种行动，并且每个群体中的所有玩家都选择相同的行动，游戏的每次游戏结果都是相同的纳什均衡。更一般的稳定状态概念允许玩家的选择发生变化，只要选择模式保持不变。例如，给定群体的不同成员可能会选择不同的行动，每个玩家在玩游戏时都会选择相同的行动。或者，每个人在每次玩游戏时，都可能按照相同的、不变的分布概率地选择自己的行动。这两个更一般的稳定状态概念等同于
严格主导的策略永远不会成为 BR
• 以 (U,l) 为例，玩家 1：如果玩家 2 玩 l，则 U 可以通过 1 得到证明；如果玩家 1 玩 D，则玩家 2 玩 l 也可以得到证明 => 因此，如果 P1 认为 P2 相信 1 玩 D（但它玩 U），则 U 就可以得到证明
交互式叙事中人工智能驱动的体验管理技术
42.3.2 技术：游戏风格建模 了解玩家的一些情况有助于在叙事之间进行选择。一种方法是将玩家建模为数字向量，每个数字表示玩家倾向于某种游戏风格。游戏风格可以从玩家原型（如经典 RPG 类型）中获取 [Laws 01]。例如，向量可以是 (F：0.9，M：0.2，S：0.1，T：0.4，P：0.3)，这表明玩家经常扮演战士 (0.9)，但很少扮演方法演员 (0.2)、讲故事者 (0.1)、战术家 (0.4) 或强力玩家 (0.3)。当 AI GM 观察玩家在游戏中的行为时，它会维护这些值 [Thue 07]。实现此操作的一种简单方法是使用模型更新向量注释每个动作模板（例如，清单 42.1）。例如，每当玩家杀死任何人时，模型对他或她的战斗倾向的估计就会增加 0.3。