XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决斗
在侦察打击综合体决斗期间
当军事从业者和政策制定者继续关注乌克兰战争和加沙地面战时，人们不禁惊叹于地图上又恢复了清晰的分界线。现代战场假定的流动性已经恢复到第一次世界大战式的战壕综合体和障碍带。精心设计的弹性防御，加上动态精确火力的支持，惩罚了对进攻的强烈诉求。战争（至少在乌克兰）不是进攻机动，而是演变成敌对部队侦察打击综合体的对决，这更像是消耗战，而不是决定性战斗。这可能会让军事思想家感到不舒服，他们想知道：“如何在侦察打击综合体对决造成的停滞中恢复进攻机动的自由？”本文提出了一个心理模型来做到这一点。
当代心理学的临床问题II
模块VII：童年和青春期的损失和决斗。 div>Gabriel Donzino的特征和条件12月5日至6日基本面：儿童和青春期损失的问题是诊所的反复出现的主题，也是专业职业生涯中不可避免的主题。 div>本研讨会将解决决赛或其细节的临床表现模式，以及根据发现的主观结构时刻的精明资源，因为临床表现模式可能导致混淆或诊断错误。 div>从这个意义上讲，童年的童年通常不是作为情绪沮丧，而是作为多动症，焦虑等的发生，这会导致这种表现为其现象学，如所述。 div>，作为他们特定心理工作的一部分，青少年也必须面对面对对身体和情感关系的变化而面对决斗。 div>ICTO可能会导致戏剧性的反应，或者通过工作的文化进行戏剧性的准备，或者通过对他们心理的结构进行的失败而进行的文化进行尝试。 div>
平衡进步与人权：泰国是否准备好尊重人权的人工智能？
机器学习的最新进展促进了各个全球领域的变革性进步激增，包括医学，工程和教育。这一前所未有的进步导致国家在机器学习方面进行了大量投资。美国和中国处于这些发展的最前沿，两者之间的竞争通常被称为“新太空竞赛” 1，这是对冷战时代的怀旧反映，这是由强烈的军事和经济紧张局势定义的。过去的太空竞赛将全球超级大国与彼此抗衡一样一样，当今泰坦队之间的数字决斗也会有一个非常相似的叙述。这是该AI种族的胜利者将为未来的许多世代发展全球技术创新和社会转型的进程。
冷战：战略评估 - DTIC
美国和苏联之间的冲突时期是两个意识形态对立的国家之间的全面战争。“战争不过是一场更大规模的决斗”……它是“迫使敌人按照我们的意愿行事的武力行为”。1 这种意志的较量可以被视为对全球稳定的威胁，也可以被视为每个超级大国在边界之外推进各自意识形态的机会。在冷战中，当一个超级大国试图填补战败的德国和日本留下的权力真空，直接对抗另一个超级大国的切身利益时，敌对行动随之而来。此外，在这个“新世界秩序”中获得的力量得到了新大规模杀伤性武器的保护。一项直接威胁两个交战国生存能力和民族意志的技术。核武器及其使用手段将显著改变两个交战国的战略资源方程式
课程计划5A（仰泳）
将决斗踢在后面成对的学生，一种面向一种方式，一个面向相反的方式，将面条放在两对之间，将面条固定在末端附近。两个学生都将面条固定在肚子上，并漂浮在背面。在命令上，学生开始在背部踢腿。当他们踢时，他们应该旋转一个圆圈。旅行并踢在后面两个宽度仰泳。用拉浮标在胸部/腹部上踢浮标的两个宽度。两个宽度不踢浮动设备，双臂并排。仅左臂两个宽度（将浮标拉在右臂下）。仅两个宽度右臂（将浮标拉在左臂下方）。完全中风仰泳。完全中风仰泳。
带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）
随着网络威胁的越来越复杂，下一代网络（NGN）中的现有入侵检测系统（IDS）受到更多的虚假启动和努力提供强大的安全性功能，突出了对更适应性和可靠的威胁检测机制的关键需求。这项研究介绍了一个新颖的ID，该ID利用了Dueling Dueling Deep Q-Network（DQN）在游戏理论框架中模拟多试剂对手学习方案的强化学习算法来应对这些挑战。通过使用定制的OpenAI健身房环境进行现实的威胁模拟和先进的决斗DQN机制，以减少高估偏差，拟议方案显着提高了入侵检测的适应性和准确性。针对当前最新方法的比较分析表明，所提出的系统可实现出色的性能，精度和F1得分的提高分别为95.02％和94.68％。这些结果强调了拟议的自适应ID的潜在范围，以防御NGN中的动态威胁格局。
量子博弈论 – I
在过去的几十年中，量子计算已经发展成为一个成功的研究领域。与此同时，博弈论领域也在不断发展，从而引发了对量子博弈论的追求。强烈推荐早期研究人员在这个跨学科领域的研究成果，例如 David A. Meyer、J. Eisert、M. Wilkens、A. Iqbal、E. Piotrowski、J. Orlin Grabbe、Adrian P. Flitney 和 Derek Abbott。本文对理解量子博弈论模型工作流程及其计算机模拟的研究进行了介绍性回顾。它首先介绍博弈论和量子计算，然后对三个博弈论模型（抛硬币游戏、囚徒困境和双人决斗）的经典和量子版本进行理论分析，并提供模拟结果支持。模拟是通过编写 Python 代码来完成的，这些代码有助于我们分析模型。通过分析，我们将能够了解两个版本的游戏模型的行为差异。
线性部分监视，以进行顺序决策算法，后悔界限和应用程序
部分监测（Rustichini，1999）是无状态顺序决策的灵活框架。部分监视模型捕获了标准的多臂和线性匪徒的设置，半信息反馈模型，动态定价和决斗匪徒的变体，仅举几例。部分监视被形式化为学习者和环境之间的基于圆形的游戏。在每回合中，学习者选择一个动作，环境提供了反馈。此外，与每个动作相关的（未知）奖励，但与强盗模型不同，不一定直接观察到奖励。相反，为学习者提供了奖励和反馈如何相关的描述。为了最大程度地提高累积奖励，学习者需要在导致信息反馈和高奖励的行动之间取得仔细的平衡，这是探索 - 开发难题的本质。更具体地，学习者需要收集数据，使其能够识别最佳动作，同时最大程度地减少相对于最佳动作（称为遗憾）的次优最佳动作的成本。