XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System玩法
第四学期人工智能（AI）学分
第一单元 - 介绍 9 介绍 - 定义 - 人工智能的未来 - 智能代理的特征 - 典型的智能代理 - 典型人工智能问题的解决方法。第二单元 - 问题解决方法 9 问题解决方法 - 搜索策略 - 不知情 - 知情 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 约束满足问题 - 约束传播 - 回溯搜索 - 游戏玩法 - 游戏中的最佳决策 - Alpha - Beta 剪枝 - 随机游戏。第三单元 - 知识表示 9 一阶谓词逻辑 – Prolog 编程 – 统一 – 前向链接 – 后向链接 – 解析 – 知识表示 - 本体工程-类别和对象 – 事件 - 心理事件和心理对象 - 类别推理系统 - 使用默认信息进行推理。第四单元 - 软件代理 9 智能代理架构 – 代理通信 – 谈判和讨价还价 – 代理之间的争论 – 多代理系统中的信任和声誉。第五单元 - 应用 9 人工智能应用 – 语言模型 – 信息检索- 信息提取 – 自然语言处理 - 机器翻译 – 语音识别 – 机器人 – 硬件 – 感知 – 规划 – 移动。
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。
将人工智能和计算机视觉应用于体育增强现实游戏开发
摘要——本文描述了制作增强现实 (AR) 版地铁跑酷游戏的复杂过程，该游戏的设计重点是动作识别和人工智能 (AI) 原理的利用，主要目的是提高儿童对体育活动的热情。游戏玩法从根本上基于先进的计算机视觉方法来辨别玩家的动觉，并辅以机器学习策略来根据玩家的能力调节游戏的复杂性，从而提供身临其境且引人入胜的界面。这种创新的融合不仅可以激发儿童参与主动锻炼的兴趣，还可以为其引入有趣的方面。游戏的程序开发需要整合多种技术，包括用于游戏开发的 Unity、用于实施机器学习算法的 TensorFlow 和用于制作 AR 元素的 Vuforia。一项旨在评估游戏在培养儿童职业运动态度方面的有效性的初步研究报告了令人鼓舞的结果。鉴于该游戏具有激发年轻用户进行体育锻炼的潜力，它可以被视为久坐不动的良药，也是倡导更健康生活方式的有力催化剂。
对遗产教育中AI驱动的游戏化的研究
在教育游戏化中使用人工智能（AI）标志着一个重大进步，通过提供互动，适应性和个性化内容来改变传统的学习方法。这种方法使历史内容更加相关，并促进了积极的学习和探索。本研究提出了一种创新的遗产教育方法，将AI和游戏化结合在一起，明确针对丝绸之路。它代表了一系列研究中的显着发展，从基本的2D文本相互作用过渡到使用摄影测量法，结合了历史真实性和沉浸式游戏玩法。它的特征是在虚幻引擎中开发的AI驱动角色，该角色提供了个性化互动的增强遗产见解，突出了协作工具的重要性，例如交互式测验来丰富教育，促进学习者之间的批判性思维和社区。总而言之，这项研究强调了AI和游戏化在遗产教育增强中的变革性影响，将实时语音对话和交互式教学方法整合到沉浸式3D环境中，作为补充工具。
量子井字游戏 | PhysLab
在本节中，我们将探索量子版井字游戏背后的数学原理，该游戏将伴随游戏的主要组成部分：量子电路，双方玩家都需要通过量子电路进行交互。然而，考虑到游戏规则刻意保持简单，本文这一部分的目的是向玩家提供一种草图，说明随着游戏的进行，方块内的状态如何演变。因此，我们不会让玩家完全不知道游戏板背后隐藏的所有量子力学，而是鼓励玩家探索这些量子门的后果；通过这种方式，他们甚至可以在每一步之后制定不断变化的策略，以赢得游戏。[2] 首先，我们将介绍游戏过程中量子电路中将使用的门。然后，我们将介绍游戏板的初始配置，其中每个方块包含 X 和 O 的叠加态。最后，为了展示门与瓷砖内的叠加状态的相互作用（按照合法的移动），我们将展示一步一步的假设游戏玩法，其中将显示两个版本的游戏板：一个是“经典”游戏板，它将显示每次移动后 X 和 O 的位置，另一个是“量子”游戏板，其中包含有关所使用的门和每个瓷砖中存在的状态的所有信息。
对治疗蛋白的系统评价是一种有希望的治疗各种疾病的方法
蛋白质如果被称为“魔术分子”，则不会因为卫生部门的多种玩法而被证明是错误的。在过去的几十年中，治疗蛋白作为癌症，心血管，糖尿病和其他一些疾病等多种疾病的治疗具有重要意义。此外，最近，USFDA蛋白质治疗产品在这一问题中也起着重要作用。虽然乳清蛋白的治疗应用正在迅速被证明有用。使用这些治疗蛋白用于治疗各种疾病的关注是对基于蛋白质的疗法的适当和合理的表述。生物技术领域的进步增加并促进了具有治疗意义的蛋白质的产生，以抵抗各种潜在的致命疾病。但是，仍然有一些因素阻碍了这些有价值的治疗剂的有效利用。例如，给药的口服途径面对GIT中的蛋白水解和/或水解，而某些药物则经过肝第一通过效应或表现出较差的分布。因此，对给药途径和药物吸收机制（细胞细胞，跨细胞和载体介导）的更好洞察力至关重要。本综述解释了与治疗蛋白基础相关的所有可能因素，包括其引入，分类，它们在医疗保健系统中的重要性以及科学家在开发基于蛋白质疗法时目前面临的挑战。
二十一点的随机环境中的增强学习和进化算法
二十一点是一款赌场纸牌游戏，只有几个基本动作，但它具有不可思议的可能性（Thorp，1966）。Garvie（2017）解释了二十一点的所有规则。简而言之，游戏的目的是达到或获得尽可能接近21分。玩家用两张牌开始游戏，并决定是否拿另一张卡（命中）（站立）。如果玩家超过21岁，他们会输。如果经销商拥有21多名，则球员将获胜。如果球员的总数高于经销商，他们也会赢。其他可能的动作是分开的，只有在玩家手中有两个同一张卡并加倍时才允许，只有在卡总计9,10或11时才允许。通过拆分，游戏有效地分为2场比赛，两场比赛正常进行。又增加了一张卡，但它使该游戏的赌注翻了一番。游戏取决于运气，并且没有一种能够赢得的策略，但是，与次级或随机比赛相比，有一些玩法可以增加获胜几率的方法。由于二十一点是一款赌场游戏，因此它的设计使房屋总是有略有优势。根据其他研究（Summerville，2019年），（Thorp，1966）二十一点的最佳策略
单位5
强化学习是一种基于反馈的机器学习技术，在该技术中，代理商通过执行动作并查看动作结果来学习在环境中行为。对于每个好的行动，代理人都会得到积极的反馈，对于每个不良行为，代理人都会获得负面反馈或罚款。在加强学习中，代理商会自动使用反馈而没有任何标记的数据学习，这与监督学习不同。由于没有标记的数据，因此代理只能通过其经验来学习。rl解决决策是顺序的特定类型的问题，目标是长期的，例如游戏玩法，机器人技术等。代理与环境相互作用并自行探索它。代理在加强学习中的主要目标是通过获得最大的积极奖励来提高性能。强化学习的类型主要有两种类型的加强学习，它们是：o积极的强化o负面强化积极强化：积极的强化学习意味着添加一些东西以增加预期行为会再次发生的趋势。它对代理的行为产生积极影响，并增加了行为的强度。这种强化可以长期维持变化，但是过多的积极加强可能会导致各种州可以减少后果的状态。负面强化：负强化学习与积极强化相反，因为它增加了通过避免负面状况再次发生特定行为的趋势。根据情况和行为的不同，它比积极的强化更有效，但仅提供强化才能达到最低行为。
CNH工业公司从Euronext Milan授予股票的自愿降级，并在纽约证券交易所Basildon上开始单列。
cnh工业完成了EuroNext Milan的股票自愿授予，并在2024年1月2日在纽约证券交易所巴西尔顿（Basildon）开始单股份，CNH工业N.V.（NYSE：CNHI）宣布，它已经完成了从Euronext Milan的志愿者。CNH的股票现在仅在纽约证券交易所（NYSE）上列出。“纽约证券交易所上的单一列表是我们正在进行的简化旅程的最新一步，随着我们成为农业和建筑设备的纯粹玩法，它在2022年加速了，”首席执行官Scott W. Wine说。“考虑到过去两年中制定的这项推荐和其他举措，CNH从根本上是一家不同的公司：更具客户为中心，更高效，更有利可图。有了这个新的基础，我们对我们的未来充满热情。”正如2023年2月2日宣布的那样，在对两个交易所的相对交易量以及维护EuroNext Milan上市所需的成本和行政资源上进行了仔细的审查，CNH对Delist的决定进行了仔细的审查大多数CNH股票交易已逐步转移到纽约证券交易所，表明公司的业务概况和投资者基础与单个美国上市更适合。将交易集中在一个市场中应允许增加流动性和投资者的重点，同时进一步简化了公司的概况和合规要求。CNH的董事会及其高级领导团队感谢Euronext Milan已成为我们的二级上市场地已有10多年的历史，并对该公司持续在纽约证券交易所的业务感到兴奋。Goldman Sachs＆Co。LLC担任CNH的财务顾问。
在疯狂的领域中的加强学习-Tommy Bird
可以合作并适应各种情况的AI代理的开发。此外，模仿现实的游戏体验，玩家实时沟通和策略是该项目的额外动机。疯狂的上帝的领域（此后，rotmg）是我成长的游戏，这是该项目的灵感。它的节奏非常快，涉及连续躲避数百个关节。因此，这种类型的名称是子弹地狱。这使得将重新学习学习成为一个非常有趣的选择，因为代理商必须学会避免过多的屏幕危害。rotmg游戏玩法通常以老板的战斗为中心。您要么努力击败世界上的老板，要么进入地牢，在最后，您会在最后的Chamber中遇到老板。为了复制这一点，我对自己的老板战斗进行了编程，以及三个受游戏启发的可玩代理角色。环境是一个岛屿，三个特工被限制在这里。这个竞技场的老板是一个名为“ polyphemus”的独眼巨人。他拥有基本的AI，具有一些固定的行为和攻击，稍后将详细介绍。这是三个代理：•向导：高攻击，高范围，但健康状况低。有效的玻璃大炮。•牧师：低攻击，高范围和中等健康特征。平衡的支持。•战士：高攻击，低范围和高健康志。小组的坦克。通过这种特征的组合，代理人应该有望合作克服多面体。每个代理都能够向各个方向移动，向各个方向射击，并像rotmg一样在冷静下激活其独特的特殊动作。向导可以发射高伤害弹丸，战士可以暂时提高盟友附近的盟友，而牧师可以在盟友附近治愈。