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Simon Rippon | CEU PEOPLESimon Rippon | CEU PEOPLE
ba（荣誉）哲学和神学，1997年，关于道德响应依赖性的认识论论点摘要，我们如何最好地说明道德原因和要求的客观性和规范性？一个共同的答案是非自然主义的道德现实主义，它认为不可否认的规范性属性，事实或真理是与思想无关的世界的特征。我对这种观点产生了新颖的认识论反对意见，表明，如果我们把它们奉献给这种事情，我们永远无法理性地决定接受我们的普通道德信念。i然后检查我们如何有针对非道德类型的原因和要求，包括与游戏玩法相关的原因。i展示了这些原因和要求是如何作为我们构建的规范实践的构成部分出现的。该模型被扩展为解释器乐，认知和道德规范性真理。
AR云：下一代AR体验
除了这些科技巨头，Niantic，Magic Leap和Ubiquity 6都集中在开发AR云平台和功能上。niantic获得的空间映射启动6D.AI，这将帮助他们使用其Niantic Real World平台创建行星规模的AR体验。Sturfee专注于使用其功能强大的视觉定位系统（VPS）创建AR城市。他们的方法是从卫星中捕获图像并将其转换为3D网格。6d.ai主要集中于利用AR云的室内导航。Ubiquity 6正在构建交互式和持久的AR游戏玩法，以推动大量消费者采用。您正在为B2E建立一个AR云平台，该平台侧重于提高生产力。
如何引用本文 Argueta-Muñoz FD、Olvera-Cortés HE、Durán-Cárdenas C 等。 （2023 年 5 月 18 日）教学设计及其对布兰的可用性
第二阶段的参与者是墨西哥国立自治大学医学院 2022 年入学的四年级学生。样本量是针对 89 名学生计算的概率样本，绝对差异标准为已知 1,122 名学生，统计功效为 90%，置信度为 95%。该工具由 30 个问题的李克特量表（1 表示完全不同意，5 表示完全同意）组成，这些问题考虑了以下维度：游戏的目标、故事的可视化、游戏世界的可视化、角色的可视化、游戏化技术、游戏玩法、界面和多媒体（SUS 量表）；此外，它还有两个开放性问题，以了解参与者的意见 [15] 。对开放性问题进行了主题分析。该工具通过 GoogleForms™ 嵌入到 Moodle 虚拟学术教室中。使用
BrainBuilder：一款用于昆虫神经解剖学教育的虚拟现实严肃游戏
摘要 —本文介绍了 BrainBuilder，这是一款虚拟现实 (VR) 严肃游戏，旨在支持作为本科神经生物学课程一部分的昆虫神经解剖学学习。利用面向认知的设计，我们使用修订后的布鲁姆分类法将复杂的学习目标转化为具体的认知指令，随后通过各种引人入胜的游戏机制实施。学习场景包括用于识别大脑结构的射击游戏、用于命名大脑部分的打地鼠游戏、用于了解大脑区域的投掷游戏和用于组装大脑组件的益智游戏。BrainBuilder 的开发遵循以用户为中心的方法，结合形成性评估来改进游戏玩法和教学内容。索引词 —VR、严肃游戏、教学设计、昆虫神经解剖学、空间学习
性二态社会行为的神经控制
在社会行为的神经控制中的快速进步突出了从事差异信息处理以产生行为的相互连接节点的作用。许多天生的社会行为对于生殖适应性至关重要，因此在乳腺和复制剂中，在哺乳动物的生产过程中，在哺乳动物的早期发展中，在男性和女性的基本上不同。社会行为及其成人表现形式的早期生活编程是独立的，但却是封锁的，但尚不清楚。本综述旨在通过识别四种核心机制（表观遗传学，细胞死亡，电路形成和成人Hormonal调制）来强调这一差距，从而将发展变化与交配和侵略的成人行为联系起来。我们进一步建议，一种独特的社会行为，青少年的玩法，通过参与基于成人生殖和侵略性行为的相同神经网络来弥合前白大学的大脑。
有效的多门工作和早期干预
从我们的第一个学习示例开始，这个学习示例的重点是卡姆登的第二年，通过参与教育部的短暂休息创新基金，实施了新的短暂休息规定。他们的项目，重建桥梁，与健康和教育（Camden的Mosaic Cahms和Camden的教育心理学服务）合作交付，以及志愿社区部门提供者的玩法，冒险和社区丰富（PACE）（PACE），并支持6至25岁的儿童和年轻人，以社交，情绪健康和精神健康（Semh）为生（Semh），并且需要自动化，并为自动化而努力。在第二年，他们通过开发另外两条链来扩大支持，并与卡姆登的综合青年支持服务和WAC艺术合作，进一步增强了他们对年轻人的短暂休息时间。
游戏开发中的生成式人工智能研究：一项调查 - ijrpr
Moon、Hee-Seung 等人的研究 [14] 调查了如何使用生成式人工智能，特别是生成对抗网络 (GAN) 来定制玩家的游戏难度。许多玩家的技能组合和偏好很难通过传统的 DDA（动态难度调整）来适应。为了根据玩家行为分析修改内容和复杂性，这项研究建议使用 GAN。设想一个游戏环境或游戏功能，它会根据您的熟练程度实时调整，从而生成一个让您感兴趣的定制挑战。但这也存在困难。人工智能训练需要大量的玩家数据，而且结果可能是不均衡的游戏玩法或偏离游戏主旨的内容。总的来说，这项研究着眼于如何使用生成式人工智能来定制挑战，让游戏对更广泛的玩家更有趣。
大规模社交建模的 AI 设计课程
《黑帮之城》是一款商业策略游戏，玩家主要面临的挑战是驾驭一个复杂而大规模的社交网络，其中每个动作都会通过网络产生共鸣，并带来相关的风险和回报。我们程序生成的城市产生了一个具有随机和非规定性配置的大型社交网络。游戏玩法以社会互惠为导向，并通过对一套简明的社会规范的理解来参与其中。解决视频游戏中的这些问题需要人工智能设计和游戏设计之间的紧密结合。我们介绍了在开发和发布这款游戏的过程中学到的四个关键的 AI 设计和实施经验教训：必须使社交行为及其后果清晰易懂、需要可逆行为、需要建模社会规范以组成一套简洁的规范，以及个人在社交行为方面相互可替代的需要。最后，我们描述了这种方法的设计可行性。
深入强化学习中的转移学习：调查
摘要 - 强化学习是解决顺序决策问题的学习范式。近年来，在深度神经网络的快速发展方面，在强化学习方面取得了显着进步。以及在诸如机器人技术和游戏玩法等众多领域中进行强化学习的承诺前景，转移学习已经出现，以应对强化学习面临的各种挑战，通过将知识从外部专业知识转移以促进学习过程的效率和效率。在这项调查中，我们系统地研究了在深度强化学习的背景下转移学习方法的最新进展。特别是，我们提供了一个框架，用于对最新的转移学习方法进行分类，根据该方法，我们分析了他们的目标，方法论，兼容的增强型学习骨干和实际应用。我们还从增强学习的角度从转移学习与其他相关主题之间建立了联系，并探索了他们等待未来研究进展的潜在挑战。