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World File Search System将棋
乙醇自动点击的数值分析
在1950年代末和1960年代初扩展了有关图形统治的研究。该主题的历史可以追溯到1862年，他研究了确定控制或覆盖棋盘需要多少个女王的问题[9]。克劳德·伯格（Claude Berge）在1958年的图理论书中首先提出了图的统治数或（外部稳定系数）的概念。术语（主导数字）和（主导集）首先由Oystein Ore在1962年的图表理论书中使用[10]。由Cockayne和Hedetniemi在1977年提出了公认的符号𝛾（𝐺），以表示统治数[11]。娱乐性数学的研究导致对图中的优势进行了研究。数学家专门研究了如何以与他们可以攻击或控制棋盘上每个正方形相同的方式排列碎片[12]。
地缘政治，技术战争和全球供应链
摘要正在进行的美国 - 中国地缘政治竞争可能会损害非洲。与美国与苏联之间的冷战一样，当非洲国家在全球棋盘上像典当一样对待，非洲国家的可能会陷入现任美国 - 中国地缘政治紧张局势。当许多非洲国家自独立以来，许多非洲国家正面临着最严重的社会经济危机，以及自1980年代以来从未见过的主权债务危机时，这些人正在加剧。非洲在这些事态发展的综合效果方面在制度化上没有做好准备。部分是由于持续的治理统计，全球贸易环境受到限制以及范围内经济绩效不足。部分，这是由于非洲在全球体系中的边缘地位所解释的。本文概述了非洲在这种苛刻的背景下的潜在发展途径，评估了非洲机构的选择，以应对技术，全球供应链和贸易中的地缘政治竞争。
21 世纪联合兵种 - 海军陆战队协会
适应和克服困难是海军陆战队的标志。中国和俄罗斯等战略竞争对手的出现恰逢战争特征的演变，而战争特征的演变受到社会、信息和技术变化的推动，这些变化要求我们调整思维以适应当前时代不断变化的环境。1 在海军陆战队进行部队设计时，我们需要利用兵棋推演、分析、实验和演习来检查和改进我们如何应用最有价值、久经考验的作战理论和概念来应对 21 世纪竞争和战争的挑战。我们的第 29 任海军陆战队司令官艾尔·格雷将军的话最能说明这一点：“就像战争本身一样，我们的作战方式也必须发展。如果我们停止改进、扩展和提高我们的职业，我们就有可能变得过时、停滞不前和失败。” 2 本文提供了一种思考我们最重要和最持久的作战概念之一——联合兵种——的方法，它应该应用于当今的环境，为我们的竞争对手和敌人制造困境。
关于鹿儿岛县学力及学习状况调查“人工智能与智能”
“人工智能与智能”校长 增山光一 2024年只剩下几天了，我想大家随着这一年的结束，都会经历忙碌的日子。今年，连续两年第三次荣获美国职业棒球大联盟最有价值球员奖的大谷翔平的出色表现令人印象深刻，但我个人认为，将棋界的七届冠军藤井苍太不仅今年，而且在过去几年中一直保持着连胜的势头。他实力雄厚的原因之一是对充分利用人工智能的将棋软件的研究。尤其是人工智能（AI）的发展令人瞩目。它的显著特点是能够从海量信息中检测出数据偏差和某些模式和趋势。我们经常听到这样的消息：人工智能全面投入实际应用的时代即将到来。据预测，目前 47% 的工作将被人工智能或机器人取代，许多科学家预测，到 2045 年，人工智能将超越人类的能力。人类智能和人工智能之间存在很大差异。人类可以从经验中学习，例如，“上次我失败的原因就是这样，所以下次我会尝试一种新的方法”，但计算机需要新的程序。人工智能还有一些事情做不到，尽管它擅长数据分析和任务自动化，但它并不擅长理解人类的情感或直观地做出反应。比如写小说、创作歌曲或从失败中吸取教训。从这个意义上来说，智力与才智之间存在着明显的区别。 “拥有丰富的知识和技能总是好的，但在未来，我们需要态度和品质来考虑如何将它们应用到我们自己的生活和未来中。” 目前，樱山初中的学生们在课堂上使用平板电脑已是理所当然。我们希望通过日常的使用，学生能够培养兴趣、知识和技能，体验学习的乐趣，并更有学习的动力。随着互联网和智能手机的普及，电脑已经变得非常普遍，但在带来便利的同时，也存在着风险。儿童卷入社交媒体上诽谤、中伤以及滥用在线留言板等犯罪行为的悲剧案件似乎也越来越多。我们希望孩子们在寒假期间可以将平板电脑带回家，以便他们完成家庭作业等，并且我们每天都会在学校进行信息伦理教育。但是，我们希望您也在家中讨论这个问题，并在使用电脑和智能手机之前监督和指导您的孩子确保他们的安全，例如设置适当的互联网环境（例如过滤）和设置使用时间规则。
2003 年冬季 ECS 170 人工智能简介
您的姓名______________________________________ 和 ID ______________________ 加州大学戴维斯分校：2003 年冬季 ECS 170 人工智能简介期末考试，开放教科书和开放课堂笔记。 在提供的空格内回答试卷上的所有问题 清楚、整齐地展示所有作业。 时间：2 小时 （1） 速答题（12 分） 判断下列每个说法是对还是错。请用一句话简要说明您的答案。 （a）（3 分）即使允许零步长成本，广度优先搜索也是完整的。 （b）（3 分）如果 b 是有限的并且后继顺序是固定的，则深度优先迭代深化搜索总是返回与广度优先搜索相同的解。 （c）（3 分）任何具有布尔属性的决策树都可以转换成等效的前馈神经网络。 (d) (3 分) 假设车可以在棋盘上沿直线（垂直或水平）移动任意数量的方格，但不能跳过其他棋子。对于以最少的移动次数将车从方格 A 移动到方格 B 的问题，曼哈顿距离是一种可接受的启发式方法。
光学互动棋盘
佛罗里达州，32816-2450 摘要 — 我们的项目旨在通过提供一个交互式平台，直观地展示棋盘上每个棋子的移动，从而为新手棋手提供学习和游戏体验。我们的创新设计适合两个不熟悉国际象棋的人，无需外部指导，让玩家能够直接参与游戏。我们设计的核心是集成在棋子底座中的照明系统。选择棋子后，无论游戏状态如何，它可以移动的相应方格都会亮起。此功能依赖于红外 (IR) 光通过底座上专门设计的滤光片的传输，由光电二极管检测。然后，这些光电二极管与微控制器通信，激活棋盘上相应的 RGB LED。通过直观地指示可能的移动，我们的系统加速了玩家的学习曲线，使他们能够快速轻松地掌握每个棋子的动态。这种沉浸式方法不仅可以教育玩家，还可以增强游戏过程中的乐趣。我们的项目利用光子技术与现有的电子棋盘区分开来，提供无缝、快捷的游戏体验，同时保留传统象棋的固有品质。
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。
35 人工智能对大学的影响...
在特定领域，AI已经超越了人类的表现。去年，斯坦福大学的研究人员利用AI通过正面X光扫描识别了14种不同的疾病。该系统的创建仅用了一个月的时间，AI的准确率超过了人类肺炎诊断师。这项研究发表在《科学》杂志上。9 2017年，一个名为AlphaZero的人工神经网络系统在不到24小时内就获得了国际象棋、将棋和围棋超人水平的表现。这是在除了游戏规则之外没有其他领域知识的情况下完成的。10 2018年5月，谷歌首席执行官Sundar Pichai在Google I/O大会上发表主题演讲时，展示了一个名为Duplex的人工智能系统，引起了轰动。该系统能够通过电话安排预约，无需人工干预，但给人的印象是双方正在进行自然对话。人们很容易想象人工智能正在迅速变得超级智能，并因此获得所有在小说中被归因于它的积极和消极能力，因为自动驾驶汽车和听起来像人类的机器人等人工智能奇迹层出不穷。当然，情况根本不是这样
英国表面土壤水分干燥的多求表征
摘要：降雨后土壤水分的持久性或记忆具有重大的环境影响。已经为原位和卫星数据分别研究土壤水分干燥已做出了许多工作。在这项工作中，我们介绍了多种英国土壤水分产品的干燥特性的比较，包括卫星合并（即TCM），原位（即cosmos-uk）（即cosmos-uk），水文模型[即Grid-to-Grid to-Grid（G2G）]生态研究支持系统（国际棋）]数据。所有网格产品的干燥衰减时间尺度（T）以1 - 2 km的前所未有的分辨率计算，该分辨率与天气和气候模型有关。由于诸如感应深度等差异，它们的t范围有所不同（SMUK和国际象棋除外），但它们的空间模式与土地覆盖率和土壤类型相关。我们进一步分析了Cosmos-UK站点干燥事件的发生。我们表明，土壤水分干燥状态表现出强烈的季节性依赖性，因此，夏季，土壤比冬季更快地干燥。这些季节性依赖性在模型基准测试和评估过程中很重要。我们表明，基于宇宙和LSM的拟合t良好，cosmos的偏差为较低的t。我们的发现有助于越来越多的文献来表征T，目的是开发一种方法，以系统地验证一系列尺度的模型土壤水分产品。