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国际象棋策略的关键要素
格奥尔基·利西钦是列宁格勒的一位国际大师，生于 1909 年至 1972 年。他的著作对无数苏联棋手产生了深远影响。尤其是这两本书，它成功地对战术和战略的基本要素进行了分类，每个要素都通过大量恰当的例子进行了说明。这些例子既具有教育意义又具有娱乐性，本书的一个特点是，除了实际比赛的例子外，还使用了许多有趣的残局研究作为说明。其中一些例子很有名，您可能很熟悉，在这种情况下，我们希望您喜欢再次看到它们——如果它们对您来说是新的，那么您将大饱眼福！但也有许多例子来自一些不太知名的比赛，特别是苏联在 1950 年代初期之前进行的比赛，这些比赛对几乎所有人来说都应该是新的。
光学互动棋盘
佛罗里达州，32816-2450 摘要 — 我们的项目旨在通过提供一个交互式平台，直观地展示棋盘上每个棋子的移动，从而为新手棋手提供学习和游戏体验。我们的创新设计适合两个不熟悉国际象棋的人，无需外部指导，让玩家能够直接参与游戏。我们设计的核心是集成在棋子底座中的照明系统。选择棋子后，无论游戏状态如何，它可以移动的相应方格都会亮起。此功能依赖于红外 (IR) 光通过底座上专门设计的滤光片的传输，由光电二极管检测。然后，这些光电二极管与微控制器通信，激活棋盘上相应的 RGB LED。通过直观地指示可能的移动，我们的系统加速了玩家的学习曲线，使他们能够快速轻松地掌握每个棋子的动态。这种沉浸式方法不仅可以教育玩家，还可以增强游戏过程中的乐趣。我们的项目利用光子技术与现有的电子棋盘区分开来，提供无缝、快捷的游戏体验，同时保留传统象棋的固有品质。
日本职业象棋的技术变革
本文使用日本职业将棋选手在确定性和有限博弈中控制各种外部因素的记录，研究技术变革的出现如何以及在多大程度上影响选手胜率的老化和天赋能力。我们收集了 1968 年至 2019 年职业将棋选手的比赛，分为三个时期：1968-1989 年、1990-2012 年（信息和通信技术 (ICT) 的传播）和 2013-2019 年（人工智能 (AI)）。我们发现：（1）人工智能的传播降低了天赋能力对选手表现的影响。因此，同龄选手之间的表现差距缩小了；（2）在所有时期中，选手的胜率从 20 岁时开始持续下降，并且随着年龄的增长而下降；（3）人工智能加速了胜率的老化下降，从而加大了不同年龄选手之间的表现差距； （4）人工智能对衰老衰退和获胜概率的影响在高先天技能的玩家身上有所体现，但在低先天技能的玩家身上则没有体现。这些发现仅针对将棋这种棋盘游戏，但研究这些发现对其他劳动力市场的适用程度也很有价值。
使用 CNN 和 Stockfish 创建国际象棋 AI
• Stockfish 是一款开源国际象棋引擎，于 2008 年发布 • 利用早期、中期和后期的原材料（棋子）优势来评估位置 • 骑士、主教和国王的最佳棋子位置，棋子形成很重要。 • 经过多年的微调，所有权重都不同 • 通过 30 多个深树找到最佳移动并对每个棋盘状态进行评估。 • 自 2013 年以来，一直在最佳国际象棋引擎中排名第 1/2，最近才输给 DeepMind 公司使用自学训练神经网络的 Alphazero • 我们使用此引擎评估自己创建的随机棋盘并训练 CNN
用户手册| Powerbrain Touch 8 Chess＆Games
请注意边缘周围的字母和数字。八个正方形的水平行称为等级；排名从1到8。垂直列称为文件；文件由字母A-H标识。正方形由其坐标标识，即其文件的字母及其等级的数量。例如，白王在E1上开始比赛。每个正方形都是“敏感的”，即它响应轻触。进行移动时，您只需使用虚拟笔的尖端触摸自己的件正方形。用“哔哔声”承认有效的触摸。如果您触摸了显示的错误部分（例如您不能合法移动的正方形，计算机发出其“错误”信号 - 低嗡嗡声。只需触摸正确的位置而继续。消息区域
Chess AI：机器智能的竞争范式
残局研究长期以来一直是测试人类创造力和智力的工具。我们发现它们也可以作为测试机器能力的工具。两个领先的国际象棋引擎 Stockfish 和 Leela Chess Zero (LCZero) 在游戏过程中采用了截然不同的方法。我们使用 20 世纪 70 年代末著名的残局研究 Plaskett's Puzzle 来比较这两个引擎。我们的实验表明 Stockfish 在谜题上的表现优于 LCZero。我们研究了引擎之间的算法差异，并以我们的观察结果为基础仔细解释测试结果。受人类解决国际象棋问题的方式启发，我们询问机器是否可以拥有某种形式的想象力。在理论方面，我们描述了如何应用贝尔曼方程来优化获胜概率。最后，我们讨论了我们的工作对人工智能 (AI) 和通用人工智能 (AGI) 的影响，并提出了未来研究的可能途径。
网络物理系统：设计挑战 - 国际象棋
信息物理系统 (CPS) 是计算和物理过程的集成。嵌入式计算机和网络通常通过反馈回路来监控和控制物理过程，其中物理过程影响计算，反之亦然。这种系统的经济和社会潜力远远大于已经实现的潜力，世界各地都在大力投资开发该技术。存在相当大的挑战，特别是因为这种系统的物理组件引入了与通用计算在质量上不同的安全性和可靠性要求。此外，物理组件在质量上不同于面向对象的软件组件。基于方法调用和线程的标准抽象不起作用。本文探讨了设计此类系统所面临的挑战，并特别提出了当今的计算和网络技术是否为 CPS 提供了充分的基础的问题。结论是，仅仅改进设计流程、提高抽象水平或验证（正式或非正式地）基于当今抽象的设计是不够的。要充分发挥 CPS 的潜力，我们必须重建计算和网络抽象。这些抽象必须以统一的方式涵盖物理动力学和计算。
EMFSS国际象棋计划条例2025-26 Certhe
学习课程，如果您在课程中注册了至少五个月，则认为研究了30个学分课程。尝试如果您注册课程，进行评估并提交价值至少70％整体课程的70％的评估元素，您将被视为尝试过课程。先决条件课程，您必须在允许您注册另一门课程之前注册和学习。这不适用于国际象棋，但在进行BSC时应考虑到。共同提示课程，您必须在另一门课程之前或同时注册。这不适用于国际象棋，但在进行BSC时应考虑到。
使用神经网络在国际象棋中检测公平侵犯 *
本研究应对在国际象棋中区分人类和计算机产生的游戏的挑战，对于确保在线和锦标赛的完整性和公平性至关重要。随着未经授权的计算机援助变得越来越复杂，我们利用顺序的神经网络来分析大量的国际象棋游戏数据集，采用了传统引擎（例如Stockfish和Leela），以及Maia的创新神经网络，例如Maia及其单个子模型。此分析将centipawn偏差指标纳入了衡量典型的计算机策略，迈亚对人类和特质游戏风格的见解以及对移动的时间分布的评估。我们的方法通过考虑移动序列的战略含义以及在不同的游戏条件下游戏的一致性而扩展，从而增强了我们对人与AI游戏之间细微差异的理解。值得注意的是，我们的算法在识别国际象棋发动机的使用方面达到了约98％的准确性，从而在维持游戏的完整性方面做出了重大进步。为了进一步验证我们的发现，我们使用单独的数据集进行了交叉验证，从而确认了模型的鲁棒性。我们还探索了该算法在其他棋盘游戏中检测AI援助的适用性，这表明其更广泛使用的潜力。这项研究强调了机器学习在打击数字作弊方面的关键作用，强调需要连续适应检测方法以保持发展的发展。此外，我们的发现指出了为游戏中使用AI的道德准则的重要性，从而确保了所有参与者的公平和水平的竞争环境。最后，通过发布我们的方法论和AI检测的标准，我们旨在促进游戏社区内和开发人员之间的公开对话，从而促进透明度和合作，以打击作弊。