论文收到日期:2022 年 8 月 16 日论文接受日期:2022 年 9 月 16 日论文发表日期:2022 年 9 月 26 日摘要 - Pong 是一个简单的游戏。它可以为计算机提供人工智能。模型反应时间,在做出决定之前等待一段时间,两部分策略:模型精度,其中计算机确切知道球将落在哪里,并添加随机误差因素以假装计算机是会犯错的。在本文中,尝试通过在计算机开始输球时提高其技能来平衡游戏,或者在计算机占主导地位时使其变得更糟。玩 Pong 很容易。它可以给电脑人工智能。模型精度,其中计算机确切知道球将落在哪里,并添加随机误差因素来模拟计算机不完美。模型响应时间,在做出选择之前等待一段时间。在这项工作中,通过提高计算机开始输球时的能力来平衡游戏,或者在计算机获胜时使其变得更糟。关键词:人工智能,视觉力量,原生状态空间,优化状态空间。
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我们考虑对双向量子键分布ping-Pong和LM05协议的中间攻击,其中窃听器在消息模式下复制所有消息,而在模式下则无法检测到。在攻击下,消息模式没有干扰,发件人和接收器之间的相互信息总是恒定的,并且相等,而窃听者复制的消息始终是真实的。只能在控制模式下检测到攻击,但是不能定义应中止协议的检测水平。我们检查了协议的步骤,以评估其安全性,并发现该协议应重新设计。我们还将其与单向非对称BB84的协议的安全性进行了比较,其中一个基础用作消息模式,另一种是控制模式,但确实具有应在该检测级别中流产的检测级别。
摘要:我们考虑对双向量子键分布ping-pong和LM05协议的中间攻击,其中窃听器在消息模式下复制所有消息,而在模式下则无法检测到。在攻击下,消息模式没有干扰,发件人和接收器之间的相互信息总是恒定的,并且相等,而窃听者复制的消息始终是真实的。只能在控制模式下检测到攻击,但是不能定义应中止协议的检测水平。我们检查了协议的步骤,以评估其安全性,并发现该协议应重新设计。我们还将其与单向非对称BB84的协议的安全性进行了比较,其中一个基础用作消息模式,另一种是控制模式,但确实具有应在该检测级别中流产的检测级别。
摘要:研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明,双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度,但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中,我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动,乒乓球是一项全身反应性运动,可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影,以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样,单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后,我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分,我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法,这将对脑科学研究大有裨益。
摘要 - 强化学习(RL)在各种计算机游戏和模拟中取得了一些令人印象深刻的成功。大多数这些成功都是基于代理可以从中学习的大量情节。在典型的机器人应用中,可行尝试的数量非常有限。在本文中,我们提出了一种应用于乒乓球机器人示例的样品效率RL算法。在乒乓球中,每个中风都有不同的位置,速度和旋转。因此,必须在高维连续状态空间上找到准确的回报。在几个试验中进行学习,该方法嵌入了我们的机器人系统中。通过这种方式,我们可以使用一个步骤的环境。状态空间在击球时间(位置,速度,旋转)时取决于球,而动作是击球时的球拍状态(方向,速度)。开发了一种基于参与者的确定性策略梯度算法,用于加速学习。我们的方法在模拟和在许多具有挑战性的场景中都具有竞争力。在200次培训发作中,无需预先培训即可获得准确的结果。呈现我们实验的视频可在https://youtu.be/uratdol6wpw上获得。
§ 打一场像样的乒乓球比赛?§ 玩一场像样的《危险边缘》游戏?§ 沿着弯曲的山路安全行驶?§ 沿着电报大道安全行驶?§ 在网上购买一周的杂货?§ 在伯克利保龄球馆购买一周的杂货?§ 发现并证明一个新的数学定理?§ 与另一个人成功交谈一小时?§ 进行外科手术?§ 收拾碗碟并叠衣服?§ 实时将口语中文翻译成口语英语?§ 写一个故意搞笑的故事?
基督教青年会。青年在监督下愿意和公开地进入空间。空间的工作人员让青年参与各种活动,包括棋盘游戏,乒乓球,简历写作,家庭作业帮助等。在秋季,政府正在与各种服务提供商合作,通过谈判和演讲来补充该空间。Mind-Aid Hub也是秋季的合作伙伴,全年将其移动枢纽带到该网站•YMCA协议将于今年年底到期,并且政府正在与