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绿色经济游戏：可持续发展的模块化方法......
在本文中，我们讨论了设计一款促进系统思维的棋盘游戏《绿色经济》的方法。我们将游戏设计过程锚定在类比设计和快速原型概念上，采用模块化方法来克服现实性和简单性之间的权衡。绿色经济的独特功能使玩家能够在游戏过程中改变游戏规则，这为他们提供了部分设计机会。选择可持续发展这一主题是为了挑战玩家在可持续发展方面的系统思维。系统思维使我们能够理解和面对全球和网络化社会结构中的复杂挑战。我们的设计经验证明了通过系统思维设计涉及战略游戏玩法和游戏（重新）设计的动态游戏元素的好处。
STARS 安全值得信赖的自主权......
AFRL 正在使用名为强化学习 (RL) 的机器学习工具来训练智能代理在环境中采取行动，目标是最大化整体长期回报。RL 基于操作性条件作用的心理学概念，例如，可用于通过正强化和负强化来训练狗。由于 RL 在具有高维状态空间、复杂规则结构和未知动态的环境中表现出色，因此在本项目中使用了 RL。使用传统的、强大的决策工具很难制定可靠且高性能的解决方案。然而，RL 已证明能够在从围棋等棋盘游戏、星际争霸等实时战略游戏到阿尔法空战等军事交战场景等突破性领域创造出优于人类的代理。
基于 ReRAM 的内存处理架构...
机器学习已经在图像分类[1]、视频识别[2]、自然语言处理（NLP）[3]和游戏策略[4]等众多应用中取得了最先进的性能。此外，深度神经网络（DNN）甚至可以在一些任务中超越人类水平的表现，例如ImageNet分类[5]和棋盘游戏围棋[4]。同时，神经网络的复杂度和参数大小在过去几年中飙升。尽管通用图形处理单元（GPGPU）取得了快速发展，但其能源效率仍然远低于终极“智能”——人脑，后者包含10 10个神经元和10 14个突触，但仅消耗约20瓦[6]。其中一个瓶颈来自于冯诺依曼架构将内存和处理单元分开的事实，从而引入了大量的数据移动能量以及数据访问延迟[7]。
人工智能的下一个十年
我们可以将稳健人工智能与狭义智能等进行对比，狭义智能可以非常出色地执行单一的狭义目标（例如下棋或识别狗的品种），但通常以极端的方式围绕单一任务，并且不稳健，无法在不进行大量再训练的情况下转移到哪怕是稍微不同的情况（例如，转移到不同大小的棋盘，或从一个视频游戏转移到另一个具有相同逻辑但不同角色和设置的视频游戏）。此类系统在应用于训练它们的确切环境时通常会表现得非常出色，但如果环境与训练它们的环境有所不同，有时甚至只是细微的差别，我们通常无法依赖它们。此类系统已被证明在游戏环境中非常强大，但在现实世界的动态、开放式变化中尚未证明其足够强大。
在天秤座中的字母教学的嬉戏游戏
巴西的手语，这对巴西聋人社区很重要。但是，其低使用会给聋人带来沟通挑战。本文提出了一款教育棋盘游戏，该游戏将体重和数字组件结合在一起，以磅为英镑。此外，还考虑了机器学习技术的集成以验证天秤座通过游戏中的学习。最初的结果是有希望的，孩子们对了解巴西手语的更多了解表现出真正的兴趣，强调了这种好玩的方法的潜力，即为听众和聋哑儿童促进这种内容的教学，强调社会包容的重要性。总的来说，本文强调需要创新的教育解决方案来鼓励使用磅并促进聋哑儿童的社会包容。关键字：手语；包容教育；教学游戏；教学方法。
视频EEG（VEEG）
在Veeg前一天晚上洗孩子的头发。必须干净。不要将凝胶，发胶，油脂，油或其他产品放在孩子的头发上。护理团队成员将把电极放在孩子的头皮上，因此请避免辫子和编织。将这些东西带到医院：•带有纯色（不是白色）枕套的孩子在家中最喜欢的枕头。这将有助于相机更好地形象您的孩子。•轻巧的衣服，例如睡衣，慢跑西装，带有快照和纽扣的衬衫以及网球鞋。不要带上套头衫衬衫。•让自己和您的孩子忙碌的东西。要完成一个VEEG，您可能需要在癫痫发作之间等待很长时间。您可能想带上： - 卡，棋盘游戏和手持视频游戏 - 书籍和杂志 - 学业是什么样的？
如何引用本文：Muller, E. (2022)。人工智能与人类共生体如何重塑创新以及新半人马对城市意味着什么。技术与投资，13，1-19。https://doi.org/10.4236/ti.2022.131001
福山。近 25 年后，我们或多或少成功地与 Siri、Cortana 及其虚拟朋友聊天，并且迫不及待地想要拥有价格实惠的自动驾驶汽车。围棋通常被认为是最抽象、最复杂的棋盘游戏；尽管如此，AlphaGo Zero 在 2017 年的精彩表现几乎没有给广大公众留下深刻印象，对大多数象棋选手来说绝对不是一个大惊喜。显然，人类已经无法赢得比赛了。这种认识引出了一个问题：剩下的人类象棋选手发生了什么。是否还有人真的在认真下棋，还是只是出于无聊，因为象棋不再是“国王的游戏”，而是一种大富翁或妙探寻凶？现实是惊人的；从来没有这么多人下棋，也从来没有人下得这么好！因此，这绝对不是象棋历史的终结。
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]。