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10个最佳老年人的大脑游戏，可以改善记忆力和心理健康
1。设备可能无法检测到所有跌倒。无法检测到的跌倒可能包括慢速跌落，从低处跌落和坐姿的滑动。如果可以的话，用户在需要帮助时应始终按下按钮。2。GOSAFE覆盖范围在房屋外部和无线服务的房屋中，并提供了适用的第三方无线网络对/覆盖范围的范围。某些限制受第三方蜂窝提供者的可用性和覆盖范围。信号范围可能会有所不同。
通过基于梯度的学习策略最大化多智能体量子游戏的局部奖励
摘要：本文深入研究了多智能体环境中复杂的量子游戏世界，提出了一个模型，其中智能体利用基于梯度的策略来优化局部奖励。引入了一种学习模型，重点关注智能体在各种游戏中的学习效率以及量子电路噪声对算法性能的影响。研究揭示了量子电路噪声与算法性能之间的非平凡关系。虽然量子噪声的增加通常会导致性能下降，但我们表明，在某些特定情况下，低噪声可以意外地提高具有大量智能体的游戏中的性能。这种见解不仅具有理论意义，而且考虑到当代嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机的固有局限性，也可能具有实际意义。本文提出的结果为量子游戏提供了新的视角，并丰富了我们对多智能体学习与量子计算之间相互作用的理解。强调了挑战和机遇，为量子计算、博弈论和强化学习交叉领域的未来研究指明了有希望的方向。
历史主题策略游戏和历史思维技能：关于文明的活动研究VI游戏历史主题策略游戏和历史
Serdar Erdem，Akif Pamuk抽象历史的主题策略游戏，从某种意义上说；在游戏的边界内，它允许重建历史的机会。玩家的目标是通过试图发展他在按时间顺序排列的过程中选择的文明或声明，以这些游戏在特定日期开始游戏。这使玩家可以遇到许多历史元素，并了解历史功能。文明VI游戏是提供此类机会的游戏之一。这项研究试图理解文明VI的作用，文明VI是一个以历史为主题的战略（或宏伟的战略）游戏，以发展对历史思维技能的历史理解，以发展年代学和历史分析耗费的技能。比赛是在不规则的间隔内经历了二十名学生/年龄在十五至18岁的年龄的学生。在使用“行动研究”模型进行的这项研究中，定性研究模式之一，在申请过程中观察到了玩家的行为，并定期将玩家授予玩家，并试图获得学习输出。在申请结束时，他试图了解演员的行为以及这些行动背后的原因。这些评估是在历史思维技能的重点进行的。通过描述性和内容分析方法对获得的数据进行了分析。在这种情况下，在研究结束时，向读者展示了支持上述历史思维技巧的文明VI游戏的非凡政党。文明VI是提供此类机会的游戏之一。anahtar kelimeler dijitaloyunlarlaörenme，tarihtemalıstratejioyunları，文明vi，tarihselDüşünmebecerileri becerileri抽象历史策略游戏为玩家提供了一个机会，可以将游戏范围内的历史重新构成游戏范围内的历史。玩家启动了这些游戏，这些游戏以特定日期为基础，并在时间顺序的过程中发展文明或自己选择的状态来赢得游戏。这确保玩家遇到许多历史主题，并就历史功能形成意见。这项研究试图了解文明VI（以历史为主题的战略（或宏伟的战略）游戏）在发展玩家的历史思维能力，历史理解，年代学和历史分析解释技能方面的作用。比赛是由二十至15至18岁的二十名学生/玩家以不规则的间隔经历的。在这项研究中，该研究是通过使用“行动研究”模型进行的，该模型是定性研究模式之一，在实施过程中观察到玩家的行为，并尝试通过在一定时间间隔提供工作表来获得学习成果。在实施结束时，进行了访谈，以试图了解玩家的行为以及这些行动背后的原因。这些评估是以历史思维技能的重点进行的。通过描述性和内容分析方法对获得的数据进行了分析。在此背景下，在研究结束时，向读者展示了文明VI游戏的重要方面。使用数字游戏，历史为主题的策略游戏，文明VI，历史思维技能
评估隐形游戏中的玩家经验：动态后卫巡逻行为研究
在隐形游戏中，后卫巡逻行为构成了玩家遇到的主要挑战之一。大多数隐形游戏都采用了硬编码的后卫行为，但对于程序生成的环境来说，相同的AP可以是可行的。先前的研究引入了各种动态后卫巡逻行为；但是，需要进行更多的游戏测试，以定量测量其对玩家的影响。本研究论文介绍了一项用户研究，以评估游戏玩家在隐身游戏原型中对抗几种动态巡逻行为时的享受和困难方面的经历。这项研究旨在确定比赛是否可以区分不同的后卫行为并评估其对球员体验的影响。我们发现，玩家通常能够在与他们竞争时以难度和享受来区分各种动态的后卫巡逻行为。这项研究阐明了玩家感知和具有不同后卫行为的经验的细微差别，为寻求创造能力和具有挑战性的隐身游戏玩法的游戏开发人员提供了宝贵的见解。
创意项目 0：抽象策略游戏
策略游戏是指玩家根据一套规则进行一系列动作，希望获得特定结果（例如更高的分数、特定的游戏状态）以赢得游戏的游戏。策略游戏通常允许玩家自由选择要采取哪些动作（在规则范围内），并且几乎没有或完全没有随机性或运气（例如掷骰子、抽牌）。抽象策略游戏是策略游戏的一个子集，通常具有以下特点：a) 完美信息（即所有玩家始终知道完整的游戏状态，以及 b) 几乎没有或完全没有游戏主题或叙事。抽象策略游戏的常见示例包括：国际象棋、跳棋、围棋、井字游戏等。
iVR 严肃游戏的游戏化教程的设计和开发
摘要：严肃游戏，包括沉浸式虚拟现实 (iVR) 体验，对于玩家来说可能具有挑战性，因为他们不熟悉控制系统和机制。本研究重点是设计一个 iVR 严肃游戏的游戏化教程，不仅可以教授 iVR 交互，还可以提高用户的享受度和参与度。教程由逐渐具有挑战性的迷你游戏组成，这些迷你游戏可以适应用户的表现。如果用户遇到困难或犯错，机器人化身会提供提示和建议。教程中还包含一个可选的叙述来增强用户参与度，但这对于 iVR 体验来说并不是必需的。教程中融入了积分收集和进度更新等游戏化元素。它可以独立玩，也可以作为 iVR 严肃游戏的介绍。目标是使用游戏化原则来保持用户参与度和流畅度，同时增强虚拟世界中的学习体验。
人工智能生成的视频游戏即将到来
AI 生成的视频游戏即将问世。当视频游戏发行商的游戏被用于训练 AI 模型时，他们有哪些补救措施？如果生成的模型生成了同类型的新游戏，那么在什么情况下，新游戏的发行会侵犯原游戏所有者的权利？作者认为，版权法在与 AI 模型的训练和使用这些模型创作新作品相关的几个问题上存在不确定性。但合同法可能会为游戏发行商提供权宜之计，以保护他们的知识产权，直到版权法发展到可以解决这些新技术为止。合同补救措施可能不如版权补救措施好，因为它们更难主张，成本更高，但保留合同补救措施的过程相对简单。在本文中，作者提供了有关视频游戏所有者如何使用合同条款保护其知识产权的指导。使用游戏训练 AI 模型——从头条新闻中摘录的假设
实时策略游戏中的过程和策略挖掘
在实际公司数据上展示流程挖掘可能是由于对数据隐私，监管限制和对竞争优势的考虑而导致的访问有限，这可能是具有挑战性的。在许多情况下，公司不愿共享其数据，因为它可能包含可能损害其业务的敏感信息，并且规范限制可能会进一步限制与外部方面的数据共享。尽管面临这些挑战，但人们越来越认识到过程采矿（包括现实数据）可以带给组织所带来的重大好处。为了克服这些挑战，公司可以使用综合或模拟数据作为展示和了解过程采矿的潜在好处的手段。但是，合成或模拟数据的使用具有局限性，因为它可能无法准确反映现实过程中的复杂性和细微差别。为了探索这些方法的潜力，竞争性的实时策略（RTS）游戏可以作为在时间压力下在复杂环境中进行决策分析的绝佳代理。在这种情况下，游戏数据是一个受控的实验环境（Wagner 2006），如其他与业务相关的学术研究（例如Clement（2023）（2023），Künn等人的作品。（2023）和Ching等。（2021）。表1将RTS游戏中的典型挑战与公司决策联系起来。RTS匹配的游戏历史记录在日志文件中持续存在。使用数据驱动的方法为此目的这些文件包含游戏中每个给定动作命令的事件日志，因此包含有关玩家行为的丰富数据，例如玩家采取的动作序列，他们分配的资源以及他们做出的战略决策。通过分析这些日志，研究人员可以对玩家行为和决策产生洞察力，可用于在竞争性理性环境中为过程提供和改善过程采矿和过程发现技术。
量子游戏专题
本研究集中于同时移动的非合作量子博弈。其中一部分显然不是新的，但为了自洽起见，将其包括在内，因为它致力于介绍相关主题的数学和物理基础，以及如何将简单的经典博弈修改为量子博弈（此过程称为经典博弈的量化）。简要强调了博弈论与信息科学之间的联系，并揭示了量子纠缠的作用（在量子博弈论中起着核心作用）。利用这些工具，我们研究了一些基本概念，例如纯策略和混合策略纳什均衡的存在（或不存在）及其与纠缠程度的关系。本研究的主要结果如下：1）基于最佳响应函数法构建数值算法，旨在寻找量子博弈中的纯策略纳什均衡。该形式化方法基于将连续变量离散化为点的网格，可应用于基于最佳反应函数法的双人双策略经典博弈中的量子博弈。2）应用该算法研究纯策略纳什均衡的存在与否与纠缠度（由连续参数γ指定）的关系问题。结果表明，当经典博弈GC存在非帕累托有效的纯策略纳什均衡时，具有最大纠缠度（2γ=π）的量子博弈GQ不存在纯策略纳什均衡。通过研究非对称囚徒困境博弈，发现存在一个临界值02γ<<πc，使得当γγ<c时，存在纯策略纳什均衡
使用随机策略网络寻找无梯度的连续动作博弈的混合策略均衡
我们研究在无法获得梯度的情况下计算连续动作博弈的近似纳什均衡的问题。这种游戏访问在强化学习环境中很常见，其中环境通常被视为黑匣子。为了解决这个问题，我们应用了零阶优化技术，将平滑梯度估计量与均衡寻找动力学相结合。我们使用人工神经网络来模拟玩家的策略。具体而言，我们使用随机策略网络来模拟混合策略。这些网络除了接收观察结果外，还接收噪声作为输入，并且可以灵活地表示任意依赖于观察结果的连续动作分布。能够模拟这种混合策略对于解决缺乏纯策略均衡的连续动作博弈至关重要。我们使用博弈论中纳什收敛指标的近似值来评估我们方法的性能，该指标衡量玩家从单方面改变策略中可以获得多少益处。我们将我们的方法应用于连续的 Colonel Blotto 游戏、单品和多品拍卖以及可见性游戏。实验表明，我们的方法可以快速找到高质量的近似均衡。此外，它们还表明输入噪声的维度对于性能至关重要。据我们所知，本文是第一篇解决具有无限制混合策略且没有任何梯度信息的一般连续动作游戏的论文。