扑克是一种大型复杂、信息不完全的游戏,已被列为人工智能的主要挑战问题。最近出现了一系列突破,最终出现了一些代理,它们在双人无限注德州扑克游戏中成功击败了最强的人类玩家。最强的代理基于近似纳什均衡策略的算法,这些算法存储在大量二进制文件中,人类无法理解。最近的一项研究探索了从强大的博弈论策略中推断出人类可以理解的知识的方法。当人类是最终决策者时,这将很有用,并允许人类从大量算法生成的策略中做出更好的决策。利用机器学习技术,我们发现了扑克策略的一条新的简单基本规则,与最佳先前规则相比,该规则可以显著提高性能,并且人类玩家也可以轻松应用。
这可能是最重要的扑克技巧,可直接提高胜率。要想在扑克中获胜,你必须掌握的概念之一是牌桌选择。在扑克中获利的关键是与技能不如你的玩家为伍。因此,牌桌选择可能是你在牌桌上取得成功的最大因素。善于选择要坐哪个座位可能意味着你是赌注中的顶级赢家还是平庸的收支平衡玩家之间的区别。在任何特定级别上,收入最高的人不一定是最好的玩家。那些始终选择最有利于获利的座位的人才是出类拔萃并保持最高胜率的人。
1. 低消耗冷却器:“经济”选项众所周知,冷却器仅在其运行时间的很小一部分时间内处于满负荷状态,而在整个季节的大部分时间中处于部分负荷状态。因此,它们必须提供的功率通常与标称设计功率不同,而部分负荷运行会显著影响季节性能源性能和消耗。这使得设备必须在部分负荷下尽可能高效地运行。因此,控制器确保水流温度尽可能高(作为冷却器运行时)或尽可能低(作为热泵运行时),同时与热负荷兼容,这意味着它会发生变化,这与传统系统不同。这可以防止与维持不必要的冷却器温度水平相关的能源浪费,从而保证始终优化要提供的功率与用于产生该功率的能量之间的比率。最终每个人都可以享受到合适的舒适度!
摘要 量子计算机即将实现商业化。它们代表了计算领域的范式转变,学习难度很高。创建游戏是帮助初学者轻松过渡的一种方式。我们展示了一款类似于德州扑克的游戏,旨在将其作为一种引人入胜的教学工具来学习量子计算的基本规则。量子态、量子操作和测量的概念可以通过游戏的方式学习。与经典变体的不同之处在于,公共牌被“随机”初始化的量子寄存器取代,每个玩家的牌被从一组可用门中随机抽取的量子门取代。每个玩家都可以用他们的牌创建一个量子电路,目的是最大化计算基础中测量的 1 的数量。采用了叠加、纠缠和量子门的基本概念。我们使用 Qiskit(Aleksandrowicz 等人,2019 年,《量子计算的开源框架》)提供了概念验证实现。对使用模拟器和 IBM 机器创建的电路的结果进行了比较,结果表明当代量子计算机的错误率仍然很高。为了使嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机取得成功,即使对于简单的电路,也需要改进错误率和错误缓解技术。我们表明,量子错误缓解 (QEM) 技术可用于提高真实量子设备上可观测量的期望值。
秋季蛋糕游戏2010年独立安全调查员创建并采用了算法来搜索八百万扑克手,以确定是否有人利用了蛋糕扑克上的加密漏洞。这是迄今为止当时进行的在线扑克网站的最大独立安全审计。我们的方法是新颖的,我们通过设计扑克AI(包括巧妙的作弊AIS)来测试它们来证明它们的效果。
几个天体物理观察结果表明,宇宙的大部分质量是由一种新型物质制成的,称为暗物质,而不是与光相互作用。dm可以由新颗粒的黑暗扇区组成,该颗粒在新的U(1)仪表玻色孔中充满了与普通光子的混合,称为深光子。CERN的NA64E实验旨在使用100 GEV电子束在厚的活性靶标(电磁热量计)上产生和检测DS颗粒。Na64e中DS颗粒的检测是通过“缺失的能量”技术发生的。到目前为止,NA64E在1 MeV 与ERC资助的Project Project Poker结合使用,从2022年NA64E开始也以正电子束收集数据,以利用由于正电子共振灭绝过程而导致的DS产量增强。 这项工作列出了Na64e测量结果的最新结果,包括电子和正电子梁。与ERC资助的Project Project Poker结合使用,从2022年NA64E开始也以正电子束收集数据,以利用由于正电子共振灭绝过程而导致的DS产量增强。这项工作列出了Na64e测量结果的最新结果,包括电子和正电子梁。
一月是一个令人难以置信的媒体月,在世界范围内引起了三个大片Sto Ries。迈克尔·鲍林(Michael Bowling)和他的计算科学同事宣布,他们解决了两人扑克:计算机现在完美地玩游戏。这个故事已成为A历史上U的最大研究媒体活动,淘汰了先前的冠军 - 另一个科学成功故事 - Graham Pearson在2014年关于Ringwoodite的故事(钻石中的水)。紧随其后的扑克迅速扑克继承了世界上最古老的蛇(Michael Caldwell和他的团队生物学科学)和“ Dragon”恐龙(Philip Currie和他的团队生物科学)的故事。我每天都会阅读BBC新闻,有一天看到他们的科学页面上的前两个故事来自艾伯塔大学!