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对ADHD的严重游戏的评论
摘要 - 注意力和多动症（ADHD）具有两个主要特征：不关心和冲动性。它在儿童正常成长中存在许多障碍，在儿童中非常普遍，在干预的情况下，严重的ADHD游戏（SGADS）（SGADS）（SGAD）显示出巨大的潜力，并且对这些ADHD患者进行了巨大的效果，并且对许多ADHD的游戏进行了评论。尚未出现。在本文中，根据视频游戏开发的不同平台，我们将对ADHD进行了第一次分类，然后我们对视频游戏进行了系统的审查，可以帮助您有多动症诊断和治疗的儿童。最后，我们根据SGADS的当前发展讨论并提出了建议。
令牌游戏和历史确定性的定量 -
摘要。如果仅考虑到目前为止读取单词的前缀，可以解决其非确定性，那么不确定的自动机是历史性确定的。由于其良好的组成属性，历史确定性的自动机对解决游戏和综合问题很有用。确定给定的非确定性自动机是历史性的 - 确定性（HDNESS问题）通常是一项艰巨的任务，这可能涉及指数过程，甚至是不可确定的，例如，例如在下降自动机的情况下。令牌游戏为Béuchi和CobéuchiAutomata的HDNess问题提供了PTIME解决方案，并且猜想的是2 -Token Games是所有ω-调节自动机的HDNESS。我们将令牌游戏扩展到定量设置，并分析其潜力，以帮助确定定量自动机的HD度。尤其是，我们表明，有限单词的所有定量（和布尔）自动机的HD特征，以及无限单词的折扣（dsum），Inf和可触及性自动机，以及2-图表的2-标记游戏，liminf和liminf and Liminf automata and sup automatama and sup sup sup sup of sup sup of supiente and inspopatienta tocken of insumatiate and sup sup sup sup sup sup sup sup of supienta n in insubiente and inspimapta。Using these characterisations, we provide solutions to the HDness problem of Safety , Reachability , Inf and Sup automata on finite and infinite words in PTime , of DSum automata on finite and infinite words in NP ∩ co-NP , of LimSup automata in quasipolynomial time, and of LimInf automata in exponential time, where the latter two are only polynomial for automata with a对数的重量数量。
人工智能和实时战略游戏
随着人工智能的不断进步，应用程序希望 AI 能够像人类一样出色地执行任务，甚至比人类更好。测试理论应用的一个好方法是通过简单到复杂的游戏。过去几年，人工智能模型已用于实时战略游戏，但它们的实现仍处于初级阶段，还有许多工作要做。研究问题是蒙特卡罗（当今世界一种著名的算法）如何得到改进，无论是在一般情况下还是在实时战略游戏的背景下。实施实验设计是主要的研究方法。之所以选择这种技术，是因为它提供了与未探索的想法进行对比的最清晰的框架。研究问题围绕改进蒙特卡罗方法展开，特别是在 MicroRTS（一种流行的 AI 算法测试环境）中。由于研究的目标是增强用于战略游戏的蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 算法，因此将对传统的 MCTS 实现（MCTS Greedy 和 MCTS UCB）和独特的建议 MCTS（MCTS UCB+）进行比较。比较分析是通过在 RTS 环境中对每种算法的性能进行基准测试，并根据几个标准比较结果来完成的。研究发现，通过改变采样和选择方法以及对游戏状态的理解，新算法 MCTS UCB+ 能够在 MicroRTS 的部分可观察游戏模式下超越其前辈。
计算机图形学和游戏百科全书
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游戏疼痛智齿？
进一步施压了奥兰治县已经有限的监狱空间选择。“没有真正解决（空间短缺）的实际计划，我认为这是一种缺陷，无论国家的工作如何。”该县的金融服务总监克拉伦斯·格里尔（Clarence Grier）表示，拟议中的总基金预算为1.773亿美元，不会呼吁该县已经很高的财产税率提高。克利夫顿在5月17日的会议上警告该委员会，在接下来的几年中可能会提高财产税率，以减轻监狱太空短缺问题，并为即将到来的资本项目提供资金，例如埃夫兰下水道项目，巴克霍恩水和下水道的扩张。预算将提供8,350万美元，约占该县普通基金的47％ - 教育资金，但减少了非营利组织的资金。最终预算将在6月21日的会议上采用。
GrameStation：使用图表指定游戏*
计算机科学 (CS) 对日常生活的影响无可否认，这促使人们做出巨大努力，让每个人都能接受计算机科学教育。随着 CS 教育的进步，人们逐渐认识到计算不仅仅是编码，而应该注重解决问题的技能。科学界这一进步的一个里程碑是回顾“计算思维 (CT)”一词的观点，并主张它包括每个人都应该学习的通用技能，而不仅仅是 CS 专业人士 [Wing 2006]。一些流行且成功的教授/学习 CS 和培养 CT 技能的方法包括可视化编程活动 [Hu et al. 2021]；游戏化编程环境/编程游戏 [Lindberg et al. 2019]。它们通常与创客文化相一致，将学习者视为创造者，而不仅仅是消费者 [Martin 2015]。
利用游戏来理解智力
机器学习研究人员经常关注人类水平的表现，尤其是在游戏中的表现（Mnih 等人，2015 年）。然而，在这些应用中，人类行为通常被简化为性能图上的一个简单点。认知科学，特别是学习和决策理论，可以掌握解开这个点背后秘密的钥匙，从而进一步了解人类认知和智能算法的设计原理（Lake、Ullman、Tenenbaum 和 Gershman，2017 年）。然而，认知实验通常侧重于相对简单的范式。我们相信，现在是认知科学领域研究人员齐聚一堂、讨论和推动使用游戏来研究和理解人类认知的范式的好时机（Opheusden 等人，2021 年；Opheusden 和 Ma，2019 年）。因此，我们的研讨会将由不同的演讲者组成，介绍他们目前对游戏的研究，包括文字游戏（Hartshorne、Tenenbaum 和 Pinker，2018 年）、物理游戏（Allen、Smith 和 Tenenbaum，2020 年）、社交游戏（Wu 等人，2020 年）和复杂的强化学习环境（Kosoy 等人，2020 年；S¸ims¸ek、Algorta 和 Kothiyal，2016 年），以及游戏在他们研究中的潜在未来应用。虽然传统的实验室实验一直是研究认知的主要数据来源，但互联网提供了收集大几倍的数据集的机会（Griffiths，2014 年）。全球有成千上万的玩家玩在线游戏，它们不仅为我们提供了大数据集，还可以让我们深入了解传统上难以在实验室中收集的人类行为 - 例如数百小时的特定任务交互（Stafford & Dewar，2014）。游戏的另一个有趣方面是它们能够更紧密地模拟现实世界。通过使用物理游戏引擎，研究人员可以做出精确、可量化的比较，
量子计算机棋盘游戏
有很多有趣的棋盘游戏。其中最受欢迎的是国际象棋、围棋和五子棋 (FIR)。具体来说，围棋和 FIR 都是在可扩展的方形棋盘上进行的（见图 1），两个玩家轮流在棋盘上放置黑白棋子。按照量子信息的惯例，我们分别将下白棋和黑棋的两个玩家称为 Alice 和 Bob。在本文中，我们专注于这些可扩展的棋盘游戏，并讨论如何对它们进行概括，以便量子计算机可以在具有内在量子移动的条件下玩它们。研究或玩这些量子棋盘游戏至少可以在两个方面受益。（1）人们一直试图了解思想或智慧是如何从物质中产生的。尽管大多数物理学家认为我们大脑的神经网络是经典的 [1]，但仍有物理学家有充分的理由认为量子物理对于理解我们的大脑至关重要，也就是说，我们的大脑在某种意义上是一台量子计算机，或者具有与量子计算机的一些共同特征 [2,3]。研究量子计算机如何在没有任何外部观察者的情况下相互下棋盘游戏可能有助于我们澄清这一基本问题（见第 5 节中与 QwQ（一台量子计算机与另一台量子计算机）的讨论）。（2）量子计算机的工作方式非常违反直觉。玩具有量子特征的棋盘游戏可以让孩子们更好地为使用量子计算机做好准备（见第 5 节中与 CwC（一台经典计算机与另一台经典计算机）的讨论）。
同时行动博弈：离散策略
回想一下第 2 章，如果玩家必须在不知道对手选择做什么的情况下采取行动，则称游戏具有同时行动。如果玩家在完全相同的时间选择行动，则显然如此。如果玩家孤立地选择行动，即使选择是在不同的时间做出的，也不知道其他玩家已经做了什么或将要做什么，游戏也是同时的。（出于这个原因，同时行动游戏具有我们在第 2 章第 2.D 节中定义的不完全信息。）本章重点介绍玩家之间具有这种纯同时互动的游戏。我们考虑各种类型的同时游戏，为这些游戏引入一个称为纳什均衡的解决方案概念，并研究具有一个均衡、多个均衡或根本没有均衡的游戏。许多熟悉的战略情况可以描述为同时行动游戏。电视机、立体声音响或汽车的各种生产商在不知道竞争对手公司对自己产品做什么的情况下就产品设计和功能做出决策。美国选举中的选民同时投出各自的选票；没有选民在做出自己的决定时知道其他人做了什么。足球守门员和对方前锋在罚点球时之间的互动要求两名球员同时做出决定——守门员不能等到球真正被踢出后才决定往哪个方向走，因为那时就太晚了。当同步移动游戏中的玩家选择自己的行动时，她显然不知道其他玩家的选择。她也