XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System哈里曼
约曼，TAR - L530
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
博士托马斯·斯塔德曼
2005 年至 2011 年和 2014 年至 2015 年，Stadterman 博士担任美国陆军物资系统分析活动 (AMSAA) 内多个部门的负责人，包括情报、监视和侦察 (ISR) 部门、机动系统部门和化学非军事化部门。在这些职位上，他负责监督 20 至 35 名人员，并管理情报系统、传感器、地面作战系统、直射武器、化学和生物系统以及化学非军事化设施的独立系统分析。Stadterman 博士负责监督生物识别技术使能能力替代方案分析 (AoA) 和 DCGS-A 交易空间分析，他和他的部门领导 AMSAA 在许多其他 AoA 中的工作。他还领导各部门使用 OneSAF 模拟和面向融合的 C4ISR 实用模拟进行分析。
曼卡拉游戏和人工智能
1969-70 年玩游戏。最终，直到去年，人工智能游戏研究人员才对 Kalah 产生了兴趣。目前，Kalah 由两个人在一块棋盘上玩，棋盘上有两排六个坑和两个储藏坑。开始时，每个坑有四个计数器。它使用单圈播种和对手捕获规则。自己的储藏包括在播种中，但跳过对手的坑。以自己的储藏结束的播种让玩家可以再移动一次。在一些 Kalah 程序中，播种开始的坑在大型播种期间被跳过，但在其他实现中则不会。如果其中一个玩家无法再移动，游戏结束。然后，另一个玩家捕获自己坑中的所有筹码。捕获最多筹码的玩家获胜。可以稍微改变 Kalah 的规则，使用每个坑中更少或更多的筹码来玩 Kalah，或者使用每行其他数量的坑来玩 Kalah。下表显示了 Kalah 实例的博弈论价值，即起始玩家是否可以赢得游戏、是否会输掉游戏，或者如果两个玩家都发挥最佳水平，游戏是否会打成平局。通过考虑 Kalah 游戏中可能出现的每个可能位置来解决较小的 Kalah 实例。创建了数据库，其中存储了每个位置及其博弈论值。通过博弈树搜索解决了较大的 Kalah 实例。
“马可尼 - 曼加诺”
1A COSTANZO ANGELO DI VITA GIORGIA LOPEZ DIEGO MAIO NICOLO' VENTURA FEDERICO 1B ABRAMO FRANCESCO GRESTA NICOLO' LEONARDI ALFIO MUSUMECI FRANCESCO PARISI ANDREA 1C IMBROSCIANO GIULIA PERDICARO FABRIZIO SCALIA DARIO SIRACUSA FRANCESCO 1D CALTABIANO DAMIANO COCO GIUSEPPE FRANCESCO JUROR FRANCESCO NUNZIO MARANO ANDREA
