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利用隐式人类反馈玩游戏
我们考虑深度强化学习 (DRL) 领域的以下核心问题：如何使用隐式人类反馈来加速和优化 DRL 算法的训练？最先进的方法依赖于任何明确提供的人为反馈，需要人类的主动参与（例如，专家标记、演示等）。在这项工作中，我们研究了一种替代范式，其中非专家人类正在默默观察（和评估）与环境交互的代理。通过将电极放在人的头皮上并监测所谓的事件相关电位，人类对代理行为的内在反应被感知为隐式反馈。然后使用隐式反馈来增强代理在 RL 任务中的学习。我们开发了一个系统来获取并准确解码隐式人类反馈，特别是 Atari 类型环境中的状态-动作对的错误相关事件电位 (ErrP)。作为一项基线贡献，我们证明了使用脑电图 (EEG) 帽捕获人类观察者观察代理学习玩几种不同 Atari 游戏的错误潜力的可行性，然后适当地解码信号并将其用作 DRL 算法的辅助奖励函数，旨在加速其对游戏的学习。在此基础上，我们在工作中做出了以下新颖的贡献：（i）我们认为 ErrP 的定义可以在不同的环境中推广；具体来说，我们表明观察者的 ErrP 可以针对特定游戏进行学习，并且该定义可以按原样用于另一个游戏，而无需重新学习错误潜力。（ii）为了提高 ErrP 数据效率，我们提出了一个新的学习框架，将 DRL 的最新进展结合到基于 ErrP 的反馈系统中，允许人类仅在 RL 代理训练开始之前提供隐式反馈。 （iii）最后，我们将基于隐式人类反馈（通过 ErrP）的 RL 扩展到相当复杂的环境（游戏），并通过合成和真实用户实验证明了我们的方法的重要性。
淋巴瘤研究的长期博弈
慈善资助通常是迈向新发现和了解患者体验的第一步。这些发现证明了您的支持所产生的影响，您将了解 LRF 研究人员如何将新见解转化为对淋巴瘤的更好理解、推进新治疗方法并探索患者及其护理人员的需求。我们感谢 LRF 捐助者和志愿者以及参加淋巴瘤步行、淋巴瘤研究骑行或其他筹款活动和活动的人的合作，所有这些都可以产生重大影响，使创新理念得以生根发芽。
与加固学习PA026
强化学习（RL）通过通过反复试验来学习最佳策略来玩复杂的游戏。本项目将增强性学习应用于Sudoku，这是一个具有挑战性的演绎难题，需要用数字1到9填充9x9网格，以便每行，列和3x3 Subgrid完全包含所有数字。sudoku拼图范围从轻松到硬；有些可以通过应用基本的Sudoku规则来解决，而另一些则需要复杂的策略。此外，难以立即解决困难的难题，需要预测前进的几个动作。该项目的目标是探索经过RL训练的深神经网络可以学会解决Sudoku难题，这表明RL在处理演绎推理任务中的潜力。项目代码和运行说明可在gitlab上获得：https：//gitlab.fi.muni.cz/xkarmaz/sudoku-rl
CAL 领导力卡 - 游戏示例 3
由陆军领导力背景中心 1 提供。领导力扑克牌旨在激发陆军领导人之间的讨论。它旨在提高领导者的自我意识，激发团队中其他人的多元化思维和理解。它们是帮助支持非正式领导者和领导力发展的工具。建议练习 2。练习 - “正确打出你的领导力牌”。本练习的目的是让团队讨论卡片上的情景，并产生良性竞争。它基于原始游戏节目“正确打出你的牌”，你必须猜测下一张牌比展示的牌高还是低。3.团队规模 – 最好每队分两队（最少 3 人 – 最多 8 人）进行，或者使用 A4 版 1 号卡牌大规模（单位规模）进行。4.团队组成 – 可以是不同等级的混合以增加不同的思维，也可以是相同等级组成的独立团队，以提高对其他等级思维和知识的认识。5.练习设置 – 首先洗牌，使牌组混合。将两排 6 张牌花色/场景面朝下放置，然后翻开第一张牌。6.玩游戏 – 决定哪个队先开始。第一队必须先讨论卡片上的情景，然后再猜测下一行卡片的数值更高或更低。团队继续该过程，直到他们猜错（更高或更低）。轮到完成相同过程的另一队。这只能交换一次。7.8.最先到达自己行末尾的团队将获得游戏胜利。游戏开始时，团队只能将第一张牌换成另一张牌。规则 – 讨论的决定和控制权由问答主持人决定。问答主持人必须确保每个成员都参与讨论，所有人员都有发言权并被听到。请记住，场景没有给出答案，因此这将是一场公开讨论。跟进。游戏结束时，每个小组都可以谈论他们遇到的任何一张牌的思考过程。问答主持人可能希望获得其他团队的选择，看看他们是否会以相同的方式回答或处理这张牌。希望所有个人和团队的想法都变得清晰起来。
UNIT-2 人工智能中的游戏
2.3 水壶问题：有两个水壶，分别叫做四和三；四最多能装四加仑水，三最多能装三加仑水。我们如何才能在四号水壶中装两加仑水。状态空间是一组有序对，给出任意时刻一对水壶中的加仑数，即 (四，三)，其中四 = 0、1、2、3、4，三 = 0、1、2、3。起始状态为 (0,0)，目标状态为 (2,n)，其中 n 无关，但限制为三，可容纳 0 至 3 加仑水。解决该问题的主要生成规则如下所示： 初始条件 目标 注释 1 (four,three) 如果 four < 4 (4,three) 从水龙头填充 four 2 (four,three) 如果 three< 3 (four,3) 从水龙头填充 three 3 (four,three) 如果 four > 0 (0,three) 将 four 清空放入排水管 4 (four,three) 如果 three > 0 (four,0) 将 three 清空放入排水管 5 (four,three) 如果 four+three<4 (four+three,0) 将 three 清空放入 four 6 (four,three) 如果 four+three<3 (0,four+three) 将 four 清空放入 three 7 (0,three) 如果 three>0 (three,0) 将 three 清空放入 four 8 (four,0) 如果 four>0 (0,four) 将 four 清空放入 three 9 (0,2) (2,0) 将 three 清空放入 four 10 (2,0) (0,2) 将 four 清空放入 three 11 (four,three) 如果 four<4 (4,three-diff) 将 diff, 4-four, 从 three 倒入 four 12 (three,four) 如果 three<3 (four-diff,3) 将 diff, 3-three, 从 four 倒入 three 并且给出以下解决方案 应用 Jug four、jug three 规则 0 0 0 3 2 3 0 7 3 3 2 4 2 11 0 2 3 2 0 10
CAL 领导力卡 - 游戏示例 4
在部署到阿曼进行 KHANJAR OMAN 19 演习期间，在不同情况下使用这些卡片进行了几次会议。整个会议都非常有建设性，对那些参与讨论的人有益。通常，游戏结束后对话仍在继续，参与者就如何使用游戏提出建议。最重要的建议是为有晋升潜力的士兵设计一套卡片。这些卡片将提供与晋升过程中可能出现的挑战相关的讨论要点。这使未来的领导者能够开始参与有关领导情况的对话，并从早期开始发展自己的管理风格。使用卡片的绝佳机会是在前往和离开海外进行持久演习或行动时。旅行期间的休息时间很长，这是与其他服务成员交流并与来自不同行业的不同级别的人员举行会议的绝佳机会。这些活动将是非正式的，并依靠领导活动家给出会议的引人入胜的目的，解释游戏的预期结果和想法。另一个利用卡片的机会是在演习的管理期间，不一定是作为时间填充物，而更像是一种让士兵们远离演习严酷的工具。会议可以在安静的地方进行，例如野战厨房、休息区或住宿区。为了确保获得最大收益，参与者最好是志愿者，而不是被迫参加，这可以确保最大程度的投入，而不是参与度最低的会议。在跟踪纸牌游戏时，根据参与者的反馈，有人建议正式的设置有时会有所帮助。尽管讨论了这种正式环境的局限性，但大家一致认为可以在培训课程、排训练日和高级军官/军官学习日进行建设性讨论。此类会议需要以明确的会议目标进行管理。在正式环境中进行会议时，有人建议可以轮换“游戏主持人”来评估个人控制小组论坛和任何讨论方向的能力。总之，这是一种基于 21 世纪英国陆军现实场景的领导力讨论创新媒介。参与者的反馈非常积极，许多人对专业讨论的标准印象深刻。有关上述内容的更多信息，请联系 Cpl Wright AJ, AGC (RMP) Mil 电子邮件：adam.wright106@mod.gov.uk 电话：01748 872875 Mil 电话：94731 2875
迈向原则性的公平竞争环境...
本工作组报告审查了欧盟和英国在线内容审核的监管、监督和执行情况。报告确定了与内容审核标准的共同监管和自我监管相关的关键问题和挑战，包括在线平台服务的内部监督机制。报告审查了国际上、欧盟和英国现有的监管内容审核标准。报告评估了独立监督和监管机构所发挥的作用和职责的关键问题和未决问题，以及在线内容审核政策和实践对基本权利、民主和法治提出的主要挑战。报告特别关注评估不仅与隐私和数据保护有关的问题，还关注影响言论自由和法治、正当程序和有效补救措施的问题。报告提出了一系列政策建议，旨在确保为开放和安全的在线环境提供原则性的公平竞争环境。
用机器人第三拇指弹钢琴
图。1。钢琴弹奏任务设置。（a）SR3T的顶视图渲染，显示水平运动DOF和相关电动机。（b）SR3T的侧视图渲染，显示垂直运动DOF和相关电动机。（c）第一度自由度（DOF）的SR3T控制界面的顶视图渲染；参与者使用其右脚通过脚在脚上的惯性测量单元（IMU）捕获SR3T的运动。（d）第二DOF的SR3T控制接口的侧视图渲染。（e）在球体上投射的人拇指终点的工作表面与（f）（f）在球体上投射的SR3T端点的工作表面进行比较 - 增强人类的工作表面范围（请参阅方法）。（g，h）无约束的飞行员实验的顶部和侧视图：一位经验丰富的钢琴演奏者在佩戴和使用SR3T时自由锻炼钢琴，在使用后的1小时内有效地弹奏11个指钢琴。（i）系统实验：使用右手的5个手指加上左手食指（LHIF）和（J）使用SR3T弹奏序列。（k）参与者使用SR3T扮演在其前面显示器上显示的音符顺序。
CRISPR-Cas 之旅：扮演生命之神
绝大多数生物体中的 DNA 是生命的分子蓝图。DNA 中以序列形式存在的遗传密码首先以 RNA 的形式复制，然后进一步翻译为蛋白质。蛋白质在细胞中发挥结构或生化功能。1953 年，JD Watson 和 FHC Crick 报道了 DNA 的分子结构 [1]。从那时起，科学家们就一直试图开发能够操纵细胞和生物体遗传物质的技术。随着我们从细菌等低等生物转向人类等高等生物，基因操作变得越来越复杂和难以实现。许多生物体已被证明在遗传上难以处理，因为在这些生物体中基因操作仍然难以实现。随着 RNA 引导的 CRISPR-Cas9 系统的发现，一种简单有效的基因组工程方法现已成为现实。这项技术的发展使科学家能够修改各种细胞和生物体中的 DNA 序列，从而有可能改变生命的密码。基因组操作不再是实验瓶颈。如今，CRISPR-Cas9 技术已广泛应用于基础科学、生物技术和未来疗法的开发 [2]。法国微生物学家、德国柏林马克斯·普朗克病原体科学中心主任 Emanuelle Charpentier 和美国生物化学家、美国加州大学伯克利分校教授兼霍华德·休斯医学研究所研究员 Jennifer A. Doudna 因开发出一种基因组编辑方法而共同获得了 2020 年诺贝尔化学奖。该基因组编辑工具来自对一种名为化脓性链球菌的人类病原体 CRISPR-Cas9 系统的研究。
一个由大脑控制的代理在Unity玩游戏
人类代理人的互动表现为人们指导对象或代理人充当人类意图。这项演示工作开发了一种在线人类代理相互作用系统，尤其是针对脑部计算机界面（BCI），该系统使用实时的脑部信号：脑电图：脑电图（EEG）来控制Unity3D游戏平台中的代理。开发的系统还提供了EEG信号的线路可视化，包括三个频带（Theta，Alpha和Beta）中预处理的时间数据和功率谱。为了构建这项系统的工作，我们首先通过蓝牙传输从商业上可用的14通道脑线软件（Emotiv）收集无线EEG信号。然后对EEG信号进行预处理，并将其馈送到经过训练的深度学习模型中，以预测人类的意图，该模型将发送到Unity3D平台，以控制代理商在游戏中的动作，例如卡丁车游戏场景。在线测试结果表明，我们的系统工作的可行性将受益于人类代理人的互动社区。演示视频可以在以下链接中查看：https：//youtu.be/9awkheatc6i