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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
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。
evidera-ppd备忘录（US）
亲爱的霍夫·沃达德（Huff-Woodard）夫人，Corteva Agriscience 1（“ Corteva”）很高兴地向美国农业部的动物和健康检查服务局（Aphis）提供我们的评论，以回应“探索信息请求：探索修改后的Microbes商业化途径””。Corteva是一家完全专注于农业的美国公司。我们开发了创新的种子和作物保护产品和服务，目的是帮助农民最大化生产力，提高盈利能力并提高可持续性，同时还使他们为消费者提供更广泛的安全，健康和营养的食品选择。这些是富含粮食安全的弹性农业系统的关键组成部分。Corteva很高兴将农业生物学的好处带到美国农场。可持续改进作物生产和土壤健康将涉及所有可用工具：改善农作物的创新，并改善
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。
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。
国际象棋和人脑 - 神秘化棋盘游戏的治疗价值
摘要对于大多数董事会 - 棋子，国际象棋被解释为智慧的引人入胜。脑部装饰游戏的提供远胜于遇到眼睛的游戏。尽管Rhazes认识到公元852年游戏的额外价值。最近才确认该价值。当前论文的目标是回顾出下棋引起的大脑的结构和功能变化，并探索其在治疗神经认知和行为障碍方面的效用。文献综述揭示了越来越多的关于国际象棋引起的神经可塑性的证据，并且在与关联，对象感知和模式识别有关的大脑区域中有明确的变化。尽管将游戏作为一种教育工具引入，以增强学校的认知和解决问题的技能，但其认知益处的证据尚不令人信服，并且主要限于数学领域。国际象棋与人格和行为有着密切的联系，心理学家成功地将其用作心理分析工具，以检测人格特质并引发情感和态度。作为一种临床工具，该游戏引起了人们对管理痴呆症和行为障碍（例如注意力缺陷多动障碍，惊恐发作和精神分裂症）的兴趣。由于是一个令人兴奋的策略游戏，国际象棋由于其新兴的治疗价值而在临床医生的武器库中为自己雕刻了一个利基市场。等待精心设计的未来试验，“所有游戏之王”是否有可能成为治疗性神经心理学领域的游戏改变者，还有待观察。
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
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。
形态和功能性大脑连接性将国际象棋大师与业余参与者区分开
大脑图像分析中的一项常见任务包括诊断某种疾病，其中分析并比较了健康对照组和患病受试者。另一方面，对于一组具有不同技能的健康参与者，对大脑功能的独特分析仍然是一个具有挑战性的问题。在这项研究中，我们开发了新的计算工具，以探索健康个体大脑之间可能存在的功能和解剖学差异，以不同水平的任务经验/培训率识别。为此，我们查看了业余和专业国际象棋播放器的数据集，在那里我们利用静止状态功能磁共振图像来生成功能连接（FC）信息。此外，我们还利用T1加权磁共振成像来估计形态计量连通性（MC）信息。我们将功能和解剖学特征结合到新的连接矩阵中，我们将其称为功能形态相似性连接组（FMSC）。由于FC和MC信息都易于冗余，因此使用统计特征选择减少了此信息的大小。我们使用现成的机器学习分类器，支持向量机，用于单模式分类。从我们的实验中，我们确定大脑的显着性和腹侧注意网络在两组健康受试者（国际象棋参与者）之间在功能和解剖学上不同。我们认为，由于国际象棋涉及高阶认知的许多方面，例如系统思维和空间推理，并且识别网络是对需要响应的认知任务的任务阳性，因此我们的结果是有效的，并且支持拟议的计算管道的可行性。此外，我们对现有的神经科学假设进行了定量验证，即学习某种技能可能会导致大脑的变化（功能连通性和解剖结构），并且可以通过我们的新型FMSC算法进行测试。