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World File Search System棋盘
按需透明玻璃微结构的集成 3D 打印
图 4。(A) 透射显微镜拍摄的黑白玻璃天鹅图像（比例尺：25 µ m）。(B) 透射显微镜拍摄的玻璃二元条、棋盘和圆环结构图像（比例尺：100 µ m）。(C) 和 (D) 黑色和黄色环形图案玻璃管和黑白玻璃管（比例尺：100 µ m）。(E) 带有集成黑色光圈的 3/4 双合和单合成像玻璃光学系统（比例尺：100 µ m）。(F) 集成增材制造玻璃物镜，包括管、支架、光阑和光圈（比例尺：100 µ m）。(G) (F) 中集成物镜的 SEM 图像。(H) 无光圈结构的全透明玻璃物镜的成像性能。(I) (F) 中所示的集成玻璃物镜的成像性能。(J) 图像中的红色和蓝色矩形标记用于对比度比较的区域。
通讯
亲爱的家长/监护人 本周在学校学习了许多有趣的事情。孩子们特别喜欢在森林学校度过的时光。松鼠班做了一些美味的香蕉煎饼，野兔班喜欢搭建窝棚。苍鹭班也喜欢户外活动，他们利用校园勾画一些土地和城市景观。我们的刺猬幼儿园班已经开始在大厅里固定活动。他们使用软球或铁环在宽敞的室内空间探索和玩耍。我们即将进行一些精彩的投掷和接球活动！在学校的另一端，翠鸟班在体育课的电路课上挥汗如雨。我们一些班级的设计和技术项目即将进入最终成品阶段。瓢虫班创造了美妙的游乐场，狐狸班使用电路制作了巧妙的棋盘游戏。大黄蜂班用英语写了精彩的故事。他们理所当然地为他们的“长篇写作”感到自豪，这显示出了毅力和写作耐力。
人工智能学期：VI Q1。提供合适的例子
9 程序 2：数据结构：一个代表棋盘的九元素向量。但是，我们不是在每个元素中使用 0、1 和 2，而是存储 2 表示空白、3 表示 X 和 5 表示 O 函数：Make2：如果中心方块为空白，则返回 5。否则返回任何其他空白方块 Posswin(p)：如果玩家 p 在下一步中无法获胜，则返回 0；否则返回构成获胜动作的方块的编号。如果乘积为 18（3x3x2），则 X 可以获胜。如果乘积为 50（5x5x2），则 O 可以获胜。 Go(n): 在格子 n 中移动一步 策略： Turn = 1 Go(1) Turn = 2 如果 Board[5] 为空，则 Go(5)，否则 Go(1) Turn = 3 如果 Board[9] 为空，则 Go(9)，否则 Go(3) Turn = 4 如果 Posswin(X) 0，则 Go(Posswin(X)) 注释： 1. 时间效率不高，因为在每次移动之前必须检查多个条件。 2. 更容易理解程序的策略。 3. 难以概括。
新的挑战：利用人工智能实现俄罗斯方块链接
摘要 — 人们已经投入了数十年的研究来开发用于玩国际象棋和围棋等游戏的计算机程序。本文重点介绍一款新游戏俄罗斯方块链接，这是一款仍然缺乏任何科学分析的棋盘游戏。俄罗斯方块链接具有很大的分支因子，阻碍了传统的启发式规划方法。我们探索启发式规划和另外两种方法：强化学习、蒙特卡洛树搜索。我们记录了我们的方法并报告了它们在锦标赛中的相对表现。奇怪的是，启发式方法比规划/学习方法更强大。然而，经验丰富的人类玩家很容易赢得与启发式规划 AI 的大多数比赛。因此，我们推测俄罗斯方块链接比预期的更难。我们将我们的研究结果提供给社区作为改进的挑战。索引术语 — 俄罗斯方块链接、启发式、蒙特卡洛树搜索、强化学习、RL 环境、OpenAI Gym
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
阿提拉：基于纯符号人工智能的谈判外交玩家
摘要。棋盘游戏《外交》被认为是自动谈判最具挑战性的测试案例之一。虽然已经为这款游戏开发了许多机器人，但其中很少有能够成功谈判的机器人，而那些能够成功谈判的机器人都是在人类示例游戏的大量数据集上进行训练的。这使得很难将相同的技术应用于其他游戏或谈判场景，因为人类目前还没有这些知识。此外，由于这些机器人是使用深度学习进行训练的，它们本质上是黑匣子，很难理解它们的工作原理。所以，这些机器人对我们更好地理解强有力的谈判技巧没有多大帮助。因此，在本文中，我们介绍了一种名为 Attila 的新外交机器人，它完全基于符号 AI。它的谈判算法利用了游戏战术部分的现有预言机，称为“D-Brane 战术模块”（DBTM）。我们解释了如何将 DBTM 转换为用于自动谈判的搜索算法，并通过实验表明 Attila 的表现远远优于几种最先进的外交机器人。
情人节快乐！2025 年 2 月
18 8:30 瑜伽课（PH） 9:00 血压检查（WR） 10:00 健康与保健（PH） 10:00 时事话题（C） 12:00 午餐（DR） 12:30 乒乓球（PH） 12:30 AARP 税务准备（B 和 C） 12:45 Bunco（DR） 1:00 适合每个人的太极拳（ZOOM） 1:00 老年人绘画（D） 1:00 编织小组（DR） 24 9:00 长寿棒平衡（ZOOM） 10:00 适合每个人的太极拳（ZOOM） 10:00 更好的平衡（PH） 10:00 钩针编织小组（C） 10:30 宾果游戏（DR） 11:00 退伍军人俱乐部（B） 12:00 午餐（DR） 12:00 Zumba Gold（PH） 12:45 沃尔玛购物 (L) 12:30 棋盘游戏和纸牌游戏小组 (B)
利用生成式人工智能为公共部门进行设计
使用生成式设计，人类设计师可以设置流程、输入参数、中途干预以调整约束条件，并最终选择最佳设计（上图中的橙色框）。然后，设计师可以亲自修改设计，或将其重新输入到流程中进行改进。重要的是，这可以大规模完成，同时最大限度地减少资源强度。计算机生成各种解决方案并根据约束条件对其进行测试；成功的变体会被放大，直到产生多个正确的（通常是非常规的）答案，以满足所有约束条件（上图中的蓝色框）。在许多方面，生成式设计是终极的空白创新工具；使设计师能够在很短的时间内耗尽整个解决方案空间，从而让人类有时间战略性地思考下一步该怎么做。例如，当研究人员将生成式人工智能中使用的同一种强化学习应用于人工智能玩棋盘游戏时，它能够发现在象棋和围棋等游戏的千年历史中从未见过的新策略。3
2025 年春夏令营指南
上午 8-9 点 40 美元/周 下午 4-5 点 40 美元/周 日期和地点各不相同，请访问 www.fairfaxcounty.gov/parks/camps 了解最新详情！ 延长托管在早上和/或下午在特定的营地为营员提供一小时的额外托管。 只有已经报名参加全日制夏令营的营员才能参加延长托管。下午 4 点之前结束的夏令营没有资格享受延长托管。 营员可以选择有监督的活动，包括棋盘游戏、绘画、涂色和看电影。 延长托管的注册时间为每周一次，如果您的孩子参加为期 2 周的夏令营，请务必注册 2 周。 *由于名额有限，因此需要提前注册*。 请访问 www.fairfaxcounty.gov/parks/camps 或致电 703-222-4664 在线注册。 退款/转账：如果在夏令营周之前提出申请，延长托管费用可全额退款。延迟费：下午 5 点后，家长每迟到一分钟将收取 1 美元