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World File Search System有利可图
解决奇偶校验和支付游戏的最优策略改进算法⋆
摘要。本文提出了一种用于奇偶和支付游戏的新型策略改进算法，该算法保证在每个改进步骤中选择一个局部策略修改的最佳组合。当前的策略改进方法使用具有两个不同阶段的算法，根据某些排名函数逐步改进一个玩家的策略：它们首先从局部有利可图的更改列表中选择一个玩家策略的修改，然后评估修改后的策略。这种分离是不幸的，因为当前的策略改进算法除了将各个局部修改分类为有利可图、对抗性或陈旧性之外，没有有效的方法来预测单个局部修改的全局影响。此外，它们完全看不到不同修改的交叉影响：应用一种有利可图的修改可能会使所有其他有利可图的修改都具有对抗性。我们的新构造克服了传统的选择和评估策略修改之间的分离。因此，它通过在每个步骤中提供最佳改进，从所有有利可图和陈旧更改的超集中选择最佳的局部更新组合，从而改进了当前的策略改进算法。
白皮书 - 基金联盟
与传统方法不同，算法系统可以连续运行，从而全天候分析玩家的性能和市场状况。这种不间断的操作可确保投资决策始终是及时且数据支持的。通过他人的有利可图的运营，某些算法系统的性能是平衡的，将投资量转移到更有利可图的策略上。这种大量的算法最大化了投资组合的多元化，与传统方法相比，结果更稳定，可预测的结果。
全球数字经济中基于客户的执行策略
跨国公司（MNC）继续投资更多地扩展到全球的新市场。这些公司面临着确定这些异质新市场中最佳的上市策略，以吸引和保留有利可图的客户。本文提供了一个组织框架，以帮助公司在数字环境中制定跨国国家的有利可图的客户级策略。我们首先提供有关基于客户的执行策略的营销文献的摘要。接下来，我们将讨论不断发展的数字景观如何影响公司与客户的关系，并描述市场上当前的一些数字产品和流程创新。我们讨论了这些数字产品和过程创新如何影响全球环境中有利可图的客户策略的边界条件。此外，我们讨论了跨国公司在部署这些客户级策略和其他利益相关者（在客户之外）中可能会面临的实施挑战，这些策略可能会在执行这些客户级策略中发挥作用。最后，我们总结了一组研究问题，以指导全球数字环境中对客户级策略的未来研究。
课程概述：人工智能（AI）和python的机器学习
机器学习与如何使计算机从经验中学习的问题有关。学习能力不仅是智能行为的大多数方面的核心，而且机器学习技术已成为许多软件系统的关键组成部分。例如，机器学习技术用于创建垃圾邮件过滤器，分析客户购买数据或检测信用卡交易中的欺诈。机器学习领域应对生产可以学习的机器的挑战，已成为一个非常活跃且令人兴奋的领域，并具有不断扩大的实用（和有利可图）结果的清单，许多基础理论的最新进展使许多实用（和有利可图）的结果库存。本课程将介绍构成机器学习的基本技术和算法集。
