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考虑叫牌的麻将AI - 信息科学广场
摘要：近年来，人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美，但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如，一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能，但在麻将游戏中却未能实现，麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是，这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面，Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取（CHE），该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作，我们将 CHE 应用于麻将人工智能，该人工智能可以认领一张牌，从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中，所提出的人工智能的有效性得到了证实。
![[Yumino] {“人工智能时代的学习和创造力心理学”](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f82cd7d483d2a6355f67185080590728bae63073.png)
绿色胃肠病学和肝病学
引言广泛赞赏全球气候紧急情况，最新的预测令人震惊。在气候变化的政府间小组中1得出的结论是，自1750年以来观察到的温室气体（GHG）散发出现的增加是由人类活动造成的，它已经指出，过去的四十年中的每一个都比1850年以来一直在任何其他人的温暖，除非在1850年以来，除非在1.5°C和21°c中，否则将在21°C中进行预测。排放。有限的机会窗口，要达到全球变暖的1.5°C限制，到2030年，温室气体排放量需要减少45％。由于气候变化而产生不利的健康影响，但医疗保健本身是温室气排放的主要因素：英格兰总计2和8.5％的4％。3在医院环境中，内窥镜检查是温室气体排放的第三大贡献者，4和位于英国的绿色内孢子型组，但有一个
麻将AI超级凤凰机器学习方法研究与改进
由于 ∂u ( l +1) k ∂u ( l ) j = w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j )，我们有 δ ( l ) j = ∑ J k =1 δ ( l +1) k ( w ( l +1) kj f ′ ( u ( l ) j ))。
介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
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![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
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