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员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是
人工智能在军事中的应用
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
游戏！它们有什么用？严肃游戏在康复过程中的挣扎
摘要 — 严肃游戏在健康领域的应用已取得显著进展，在各种临床情况下都表现出疗效，如中风、脊髓损伤和退行性神经系统疾病。尽管严肃游戏具有潜在的好处，但治疗师在采用严肃游戏进行康复治疗时仍面临障碍，包括有限的培训和游戏素养、对成本和设备可用性的担忧以及缺乏基于证据的游戏效果研究。严肃游戏康复治疗通常涉及重复练习，这些练习可能很乏味，会降低患者继续康复的积极性，将患者视为临床结果的被动接受者，而不是参与者。本研究确定了差距，并为推动严肃游戏在康复治疗中的应用提供了重要见解，旨在提高患者的参与度和作为治疗工具的有效性。应对这些挑战需要实现范式转变，与治疗师、研究人员和利益相关者共同开发和创造严肃游戏康复治疗。此外，未来的研究对于推动严肃游戏的发展至关重要，确保它们遵循基于证据的原则，并让患者和治疗师都参与进来。这项工作将确定该领域的空白，启发新的方向，并支持制定严肃游戏研究的实用指南。索引词 — 严肃游戏、棋盘游戏、虚拟现实、康复、治疗
CV Martijn WielingCV Martijn Wieling
o Supervision: 1 postdoc, 16 PhD students (5 finished), several MA students o Teaching (with UTQ): Several statistics courses at BA, MA and PhD-level • 2015-2020 : Member of De Jonge Akademie , Royal Netherlands Academy of Arts and Sciences • 2016-2021 : Founding member of the Young Academy Groningen, UG (2021: board member) • 2016 : European Young研究奖，欧洲科学奖•2017年：加拿大创新基金会委员会成员（总赠款：550 $ 550）•2018-2020：De Jonge Akademie的副主席，KNAW•KNAW•2018-2021：PLOS ONE EDITORIAL ONE董事会成员（One One One Access）•2018年董事会：2018年董事会：董事会成员：Stichting Nederlandse concter ineDerlandSey Landerlandse coolectecon•wathting Nederlandsey•录音• 2018-2024：FWO（Flanders）专家小组语言学成员•2019年至今：主持语言差异系列语言科学出版社（OA）•2019年：NWO Veni小组语言学•2019- 2024年，全球Young Academy•2021年度教育委员会成员：2021年成员：Editorial inter•Tonal Tonal Tonal•TAAL TOAL•TAAL委员艺术学院的第3群•外展：演讲和出版物（包括。漫画和棋盘游戏）和150多种媒体项目•科学输出：
人工智能在军事中的应用：概述
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
人机游戏中的人工智能：技术、挑战和机遇
摘要：随着 AlphaGo 的突破，人机博弈人工智能迎来了大爆发，吸引了世界各地越来越多研究者的关注。作为检验人工智能的公认标准，各种人机博弈人工智能系统（AI）相继问世，如 Libratus、OpenAI Five 以及击败人类专业选手的 AlphaStar。人机博弈人工智能的快速发展标志着决策智能迈出了一大步，目前的技术似乎可以处理非常复杂的人机博弈。因此，一个自然而然的问题出现了：当前人机博弈技术可能面临哪些挑战，未来的趋势又是什么？为了回答上述问题，本文对近期成功的游戏 AI 进行了综述，涵盖了棋盘游戏 AI、纸牌游戏 AI、第一人称射击游戏 AI 和实时战略游戏 AI。通过本次综述，我们 1）比较不同类型游戏的主要难点以及实现专业人类水平 AI 的相应技术； 2）总结开发复杂人机博弈人工智能时可以适当依赖的主流框架和技术；3）提出成功人工智能中现有技术的挑战或缺点；4）尝试指出人机博弈人工智能的未来趋势。最后，我们希望这篇简短的评论可以为初学者提供入门知识，并为人机博弈人工智能领域的研究人员提供启发。
牙科龋齿的青少年口腔菌群
目的：这项系统评价总结了青少年口腔菌群与龋齿之间关联的当前知识。设计：在五个数据库中进行了电子搜索。如果他们对一般健康的青少年，基于分子的微生物分析和评估的龋齿状态进行研究，则包括研究。数据提取是由两名审稿人进行的，纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表用于质量评估。结果：总共审查了3935个记录，从而选择了20个横断面研究（2005 - 2022年出版），样本量范围为11至614名参与者，包括11到19年之间的青少年。研究分析了使用棋盘DNA-DNA杂交，（Q）PCR或下一代测序方法的唾液，牙齿生物膜或舌头拭子。prevotella denticola，scardoviae wiggsiae，sobrinus链球菌和链球菌突变是最常见的物种，在龋齿青少年中表现出较高的丰度。大多数研究报告说，有和没有牙科龋齿的参与者之间的微生物多样性相似。结论：这项系统的审查是第一个显示青少年口腔微生物群的组成如何在有和没有牙齿龋齿的人之间有所不同，这表明某些分类群可能与龋齿风险增加有关。但是，需要在更大的纵向研究中复制和扩展这些发现，这些发现也集中在龋齿的严重性上，并考虑到青少年特定的因素。
军队名单 • Orcw
随机移动：单位在移动阶段无法宣告冲锋，也无法正常移动（前进、行进、改组）（这也意味着它们无法执行魔法移动）。模型会失去迅捷步伐（并且永远无法获得），但始终会冲锋、逃跑、追击和冲过括号中指定的距离。在移动阶段，在第 2 步结束时，具有随机移动的它使用追击单位的规则移动，但它们可以在滚动追击距离之前自由选择旋转的方向，无法离开棋盘边缘，并且只有在实际冲锋敌方单位时才会进行危险地形测试（它们在逃跑、追击受伤的敌人或冲过时仍会正常测试）。每当具有随机移动的单位需要行军速率时（例如，在战后改组时），请使用 X 的潜在最大值作为其行军速率。具有随机移动的角色只能加入具有随机移动的单位（通过在移动阶段与它们接触或部署在内部），并且具有随机移动的单位只能与具有随机移动的角色加入。具有随机移动的单位无法进入建筑物。如果一个单位有多组随机移动，则使用平均值最低的一组（如果出现平局，您可以选择使用哪个版本）。具有随机移动的模型在作为增援（黎明突击）或伏击者到达战场时不能在同一阶段移动。
地表火星
形状的火星从红色沙漠到新的家园形成的火星：角色扮演游戏，是一款基于Terraforming Mars的小说和极端探索游戏，这是Fryx-Games的棋盘游戏。它是在太阳系的人类扩张和殖民地的激动人心和诱人的挑战中。科学，技术，外交和生存被敦促到极限，以克服历史上最大的壮举的风险：将火星从贫瘠的荒原转变为房屋。您在角色扮演游戏的Terraforming Mars中玩谁？球员进入了一个多学科小组的鞋子，他们试图在火星和太阳系殖民地的地形历史上留下自己的印记。有几种专业的原型。作为科学家，技术人，医生，研究人员，探险家，外交官和其他工人，他们协调面对不受欢迎的事件以及红色星球的致命条件，以实现火星新生活的共同利益。多家公司在公元2315年以来由世界政府成立的Terraforming委员会的议定书竞争。，但并非所有人都有兼容的思想和态度，从而导致紧张局势，因为它们沿着走向更大的利益的不同道路。这需要地表委员会存在安全和控制机制，这将毫不犹豫地采取行动保护地Terraform Mars的努力免受转移其道路的人的阴谋和恶作剧。您的角色会是一群探索未知数的殖民者吗？Terraforming委员会研究和支持小组的一部分？紧急小队调查圆顶中的一个奇怪的条件？一个控制或为通过Sev-
人类与人工智能的共生
在所谓的第二波人工智能 (AI) 浪潮中，数据驱动的复杂机器学习方法取得了明显进步，这促进了人们对 AI 在人类生活、实践和社会各个领域和方面的应用潜力的探索。人工智能领域最近的大部分成功来自于在图像、文本和语音识别或战略棋盘和视频游戏等任务中使用表示学习和端到端训练的深度神经网络模型。通过实现自动特征工程，深度学习模型大大减少了对领域专家知识的依赖，优于基于手工特征工程的传统方法，并且在某些方面达到了与人类相当甚至超越人类的性能。尽管取得了突出的进步和潜在的好处，但对基于深度学习的 AI 解决方案的黑箱性质和行为背后缺乏透明度的担忧阻碍了它们在我们社会中的进一步应用。为了在我们的日常生活和实践中完全信任、接受和采用新兴的人工智能解决方案，我们需要以人为本的可解释人工智能 (HC-XAI)，它可以为算法行为和结果提供人类可理解的解释，从而使我们能够在人工智能应用的整个生命周期内控制并不断提高其性能、稳健性、公平性、可追溯性、透明度和可解释性。遵循这一动机，多元化和多学科研究界最近出现的趋势是基于以人为本的人工智能方法的探索和情境解释模型的开发，推动人类智能 (HI) 和人工智能 (AI) 的共生，这构成了下一波（第三波）人工智能的基础。