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融合观众体验：设计让观众成为玩家的身体体验
RAKESH PATIBANDA，澳大利亚莫纳什大学体能游戏实验室，以人为本计算 ARYAN SAINI，澳大利亚莫纳什大学体能游戏实验室，以人为本计算 NATHALIE OVERDEVEST，澳大利亚莫纳什大学体能游戏实验室，以人为本计算 MARIA F. MONTOYA，澳大利亚莫纳什大学体能游戏实验室，以人为本计算 XIANG LI，英国剑桥大学工程系 YUZHENG CHEN，西交利物浦大学 SHREYAS NISAL，澳大利亚莫纳什大学体能游戏实验室，以人为本计算 JOSH ANDRES，澳大利亚国立大学控制论学院 JARROD KNIBBE，澳大利亚墨尔本大学计算机与信息系统学院 ELISE VAN DEN HOVEN，澳大利亚悉尼科技大学和埃因霍温大学荷兰技术学院 FLORIAN 'FLOYD' MUELLER 澳大利亚莫纳什大学人本计算运动游戏实验室
1悬挂陈的增强学习算法以优化玩家的战术决策和
摘要： - 本文探讨了排名遗传优化增强学习（RGORL）算法的应用，以优化玩家在网球比赛中的战术决策和圆形计划。利用进化原理和强化学习技术，RGORL提供了一个数据驱动的框架，以增强球场性能。广泛的模拟证明了该算法在改善比赛成果，得分赢得百分比和游戏赢得百分比方面的有效性。结果说明了连续几代人的健身得分的稳步改善，表明RGORL随着时间的推移发展和完善策略的能力。对战术决策的分析揭示了诸如获胜率，得分赢得百分比和游戏赢得百分比的策略的优势。通过广泛的模拟，RGORL证明了匹配结果的显着改善，获胜率最大提高了13％。对战术决策的分析揭示了赢得百分比的积分的显着增强，在各种策略中，高达34％的人（尤其是“净方法”）提高了34％。此外，该算法在游戏中取得了可观的收益，赢得了百分比，记录的算法最高可增长25％。
如果存在 ...，则策略 si 2 Si 对于玩家 i 来说是严格劣势策略......
有时，游戏没有基于严格主导策略或严格主导策略的迭代消除的令人信服的解决方案。换句话说，玩家的最佳策略通常取决于其他玩家将选择什么策略。纳什均衡是一个较弱的概念，更有可能存在。
狼人游戏代理人通过生成AI结合玩家之间的逻辑信息
近年来，基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本，在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是，输出背后的过程仍然是黑匣子，因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出，并且以产生不正确的信息（称为幻觉）而闻名，其原因很难确定。此外，尽管采取了各种改进，例如诸如链条的方法，他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理，从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题，本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验，是一种基于文本的代理，能够玩狼人游戏，需要演绎推理，是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较，提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力，这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
优化Prime/Boost疫苗策略：训练有素的免疫力作为游戏的新玩家
大多数疫苗都需要多剂诱导高频率疫苗的持久保护性免疫，并确保个人和牛群免疫力强。重复的免疫原性刺激不仅会增加适应性免疫的强度和耐用性，而且还会影响其质量。已知几种疫苗参数会影响自适应免疫反应，包括尤其是免疫数，它们之间的延迟以及不同重组疫苗载体的递送顺序。此外，初始效应器先天免疫反应是激活和调节B和T细胞反应的关键。优化同源和异源素/增强疫苗接种策略需要透彻了解疫苗接种历史如何影响记忆B和T细胞特征。这需要更深入了解先天细胞如何应对多种疫苗接触。在这里，我们回顾了先天细胞，尤其是髓样谱系的细胞如何以外在和内在的方式对第一和第二疫苗剂量有所不同。一方面，主要的特定抗体和记忆T细胞的存在，其临界特性随着启动后的时间而变化，在重新接种时为先天细胞提供了一个不同的环境。另一方面，先天细胞本身可以在初始刺激后很长一段时间内发挥增强的内在抗菌功能，这被称为训练有素的免疫力。我们讨论了训练有素的先天细胞成为主要/增强疫苗策略中的游戏改变者的潜力。它们在抗原摄取，抗原表现，迁移以及作为细胞因子生产者中的功能增加确实可以改善主要记忆B和T细胞的再刺激及其分化为响应增强的有效次级记忆细胞。对训练有素的免疫机制的更好理解对于利用训练有素的先天细胞的全部潜力，优化免疫策略将非常有价值。
巨噬细胞的细胞外囊泡作为慢性非传染病的新玩家
巨噬细胞是所有组织中存在的先天免疫细胞，并且在生物生物的生物学几乎所有方面都起着重要作用。细胞外囊泡（EV）由细胞释放，并将其含量（微RNA，mRNA，蛋白质和长期非编码RNA）运输到附近或远处的细胞中，以进行细胞间通信。许多研究表明，巨噬细胞衍生的细胞外囊泡（M-EV）及其含量在多种疾病中起着重要作用，并且作为生物标志物，治疗剂和药物输送措施的巨大潜力。本文回顾了M-EV的生物学功能和机制及其在慢性非传染性疾病中的含量，例如心血管疾病，代谢性疾病，癌症，炎症性疾病和骨相关疾病。此外，总结了M-EV作为各种疾病的药物输送系统的潜在应用。
检查游戏玩家和非游戏玩家之间的认知差异......
摘要。本研究旨在研究玩电脑游戏的人和不玩电脑游戏的人在注意力转换、工作记忆和复杂感知分析方面的差异。研究涉及两组参与者：一组经常花时间玩电脑游戏的人和一组不玩电脑游戏的对照组。两组都接受了一系列标准化认知测试的评估，这些测试测量注意力转换、短期记忆和复杂感知分析。与对照组相比，电脑游戏玩家表现出明显更好的注意力转换能力。这表明，经常接触需要在不同任务和刺激之间快速切换的电脑游戏可能会提高这种认知能力。电脑游戏玩家在复杂感知分析测试中的得分也明显更高。电脑游戏通常涉及在动态环境中快速准确地识别物体和视觉细节，似乎有助于培养这种技能。在工作记忆方面，两组之间没有观察到统计学上的显着差异。这表明，尽管电脑游戏可以提高某些认知技能，但工作记忆不会受到这种活动的显著影响。
评估隐形游戏中的玩家经验：动态后卫巡逻行为研究
在隐形游戏中，后卫巡逻行为构成了玩家遇到的主要挑战之一。大多数隐形游戏都采用了硬编码的后卫行为，但对于程序生成的环境来说，相同的AP可以是可行的。先前的研究引入了各种动态后卫巡逻行为；但是，需要进行更多的游戏测试，以定量测量其对玩家的影响。本研究论文介绍了一项用户研究，以评估游戏玩家在隐身游戏原型中对抗几种动态巡逻行为时的享受和困难方面的经历。这项研究旨在确定比赛是否可以区分不同的后卫行为并评估其对球员体验的影响。我们发现，玩家通常能够在与他们竞争时以难度和享受来区分各种动态的后卫巡逻行为。这项研究阐明了玩家感知和具有不同后卫行为的经验的细微差别，为寻求创造能力和具有挑战性的隐身游戏玩法的游戏开发人员提供了宝贵的见解。
单次试验对视频游戏玩家的专业知识，来自大脑血液动力学和面部情绪反应
摘要：随着消费者对视频游戏娱乐的需求，游戏行业正在探索新颖的游戏互动方式，例如提供游戏与游戏玩家的认知或情感响应之间的直接接口。在这项工作中，游戏玩家的大脑活动是使用近红外光谱（FNIRS）进行成像的，而他们观看了他们玩的视频（英雄联盟）的视频。还记录了15个试验中的每一个中的参与者面孔的视频，其中试验被定义为观看游戏视频。从收集到的数据中，即游戏玩家的FNIRS数据与游戏玩家面部表情的情感状态估计相结合，游戏玩家的专业知识水平已在一个多模式的框架中被解码，其中包括由无培养的深度特征学习和分类通过统一模型来解码。使用随机卷积内核变换（Rocket）特征提取方法和91.44％的Deep Clastifier获得最佳三级分类精度。这是第一项工作，旨在使用非限制性和便携式技术来解码游戏玩家的专业知识水平，以及从游戏玩家的面部表情中获得的情感状态识别。这项工作对未来人类与视频游戏和大脑控制游戏的新型设计具有深远的影响。
