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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
XR对我们发火的心理健康状况的影响？
摘要 - 扩展现实（XR）技术具有彻底改变心理健康治疗和支持的难以置信的潜力，从而为领域带来了全新的维度。通过使用沉浸式虚拟和增强的现实经验，个人可以进入全新的世界和现实，为治疗和自我探索提供安全和控制的空间。它是进入镇定的自然环境，实践社交互动还是在受控环境中面对过去的创伤，扩展现实都提供了无限的可能性。参与这些虚拟现实，个人可以以一种既吸引力又有效的方式来深入了解自己和情感，学习应对策略并实践重要的生活技能。，心理健康的扩展现实的奇观确实令人敬畏，并为改善世界各地个人的福祉提供了强大的工具。但是，我们应该记住，一切都有其缺点，XR也没有什么不同。虽然XR是一场革命，但人的大脑非常复杂，脆弱和独特（例如用固定识别，没有两个人具有相同的大脑解剖结构），从而导致不同的条件，结果，经验，经验和后果。本文介绍了有关沉浸式互动数字体验如何影响我们的思想和行为的见解和信息。迄今为止的研究表明，XR体验可以改变负责注意和视觉空间技能的大脑的区域。我们还详细介绍了与XR及其负面影响相关的直接和间接效应。正如我们在本文中所揭示的那样，考虑在研究文献中，“未研究”和证明的是什么，就像减少任何危险或误解一样。据说，重要的是要注意XR技术仍然相对较新，并且关于其对大脑的潜在影响尚不了解。与任何新技术一样，仔细踩踏总是一个好主意。
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。
引用本文：Donald Barron、Graham Ball、Matthew Robins 和 Caroline Sunderland (2020)：使用人工神经网络识别职业足球运动员的比赛天赋，《体育科学杂志》，DOI：10.1080/02640414.2019.1708036
摘要 本研究的目的是客观地确定职业足球中特定位置的关键表现指标，以预测场外球员的联赛地位。样本包括 2008/09 或 2009/10 赛季足球联赛冠军赛期间完成了整场 90 分钟比赛的 966 名场外球员。根据球员在下一赛季完成大部分比赛时间的位置，将他们分配到三个类别（0、1 和 2）之一，然后根据五个比赛位置进行分组。使用逐步人工神经网络方法分析了 340 个表现、传记和自尊变量。模型正确预测了 72.7% 到 100% 的测试案例（模型平均预测值 = 85.9%），测试误差范围从 1.0% 到 9.8%（模型平均测试误差 = 6.3%）。与传球、射门、夺回球权和国际出场有关的变量是预测模型中的关键因素。这非常重要，因为此前从未发表过客观的球员联赛地位位置特定预测指标。该方法可用于帮助识别和比较转会目标，作为职业足球尽职调查过程的一部分。
stroud播放音调策略 - 网站概述SDCD.42
1足球赛能力82 x 46m，因此成人足球的最小尺寸。评级为标准。在学校现场只有草间距，其中包括带有网格和3G音高的草训练区。没有记录此音高的使用；如果需要，可以认为可以可用。其他体育设施全尺寸洪水3G FTP 104m x 63m（2009）与社区使用。过去曾获得过FA的认可，但今年没有寻求重新认证。网球场。 更改和辅助设施网球场。更改和辅助设施
Stroud播放音调策略 - 网站概述SDCD.25
在此网站上投球 - 现场学校运动场。不良状态且现在多余的非草皮条。一个橄榄球，目前剪裁并标有生锈的柱子。学校用于橄榄球，学校团队U15S改变和辅助设施
评估显示团队与个人指标的效果...
策略 ................................................................................................................................ 91 剩余时间 ...................................................................................................................... 91 每项收集时间描述 ........................................................................................................ 92 按策略划分的剩余时间（团队） ...................................................................................... 93 按策略划分的每项收集时间（团队） ............................................................................. 105 基于团队层面策略的变量反馈分析摘要 ............................................................................................. 108 按策略划分的剩余时间（个人） ............................................................................................. 108 按策略划分的每项收集时间（个人） ............................................................................. 114 按策略划分的挫败感 ............................................................................................................. 118 基于个人层面策略的变量反馈分析摘要 ............................................................................................. 122 总结讨论 ............................................................................................................................. 123
使用“azigrams”显示声纳浮标的生物声学方向信息
AN/SSQ-53 定向频率分析和记录 (DIFAR) 声纳浮标是一种消耗性设备，可以沿两个正交水平轴推导出声粒子速度以及声压。通过此信息，只需一个紧凑型传感器便可计算出低频声源的方位角。估算这些传感器方位角的标准方法是通过传统的波束形成（即添加加权时间序列），但得到的“心形”波束模式不精确、计算成本高，并且对于弱信号容易受到方向性噪声污染。这里演示了一种替代乘法处理方案，该方案计算声信号的“有效强度”以获取噪声场作为时间和频率函数的主要方向性。此信息可以方便地显示为“方位图”，类似于频谱图，但使用颜色来表示方位角而不是强度。来自多个位置的数据证明了这种方法，无需对原始信号进行解复用即可进行计算。Azigram 已用于帮助诊断声纳浮标问题、提高可检测性和估计低信噪比信号的方位。Azigram 还可以增强对定向噪声场中嵌入信号的检测和潜在分类。V C 2019 美国声学学会。https://doi.org/10.1121/1.5114810
使用处理 IDE 显示驾驶舱仪表...
摘要：飞机驾驶舱基本上由模拟仪表组成，在过去，驾驶舱里到处都是模拟指示器。由于时代在发展，一切都是数字化的，因此出现了将模拟仪表数字化的新想法。因此，不再放置基本的六个仪表，而只固定一个 LCD，它可以准确显示所有六个基本仪表的值。现代飞机主要用于减轻飞行员的工作负担。迄今为止，对先进飞行仪表的研究主要集中在模式混淆或飞行员对系统信息的误解上。一些研究还发现，由于自动模式下的常规操作，飞行员的工作量随着手动飞行技能的降低而减少。在本研究中，为轻型航空器设计和实施了简单的航空电子仪器。目前，有少数商业产品提供数据和车辆状态，如高度、温度、空速等。然而，由于现代技术的应用，这种仪器的复杂性无法承受。本研究提出了一种新方法，利用最新的硬件和传感器准确地向用户提供关键数据。仪器中使用的商业硬件可能很容易从电子市场获得。此类设备可用于航空、汽车以及海上和陆地车辆，为用户提供重要数据。本研究详细解释了该设备的设计，可以使用 Arduino 和处理 IDE 构建基本电子电路。使用本研究中的方法，可以将具有安全性的仪器安装到任何飞行器上。I.简介 现代客机引入数字化有助于提高飞机的航程、整体性能和安全性。这种数字化减少了飞行员的体力负荷，并提高了飞行员对工作负荷的认识，其中包括显示系统及其编程工具的演变。美国联邦航空管理局打算引入数字数据通信作为飞机、地面设施和空中设施之间交换信息的一种手段。