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World File Search System玩游戏
用于评估生成规则的加强学习
引入程序内容产生（PCG）和通过机器学习（PCGML）的程序性内容生成（Summerville等人2018）是视频游戏研发中使用的技术，可以自动创建游戏内容。他们为开发人员提供了创建，测试和修改的工具，例如地图生成，Quest Generation和自动化武器设计。在视频游戏开发中，游戏机制（也称为规则）决定了游戏对玩家输入的反应；它们被定义为“游戏核心的规则，过程和数据”（Adams and Dormans 2012）或“旨在与游戏状态互动的代理商所调用的方法”（Sicart 2008）。在设计平衡且引人入胜的规则是一个复杂的过程中，通常会掌握重要的人类专业知识，但有一些承诺的自动化游戏设计方法（AGD）。在这种方法中，可以利用PCG方法来生成新规则，并且可以使用确定性的自主剂来近似人类参与者，例如在机械师中（Cook等人。2013）。尽管大多数AGD都使用某种形式的人类经验近似来评估生成的规则，但它们主要依靠具有某些缺点的静态健身功能或计划者。不喜欢这些代理商，人类不仅在静态上玩游戏，尤其是在面对新规则时。相反，他们必须通过反复试验学习玩游戏。
拼图中的压力和认知指标评估......
电子游戏对压力和认知系统的影响因游戏风格而异，且各不相同。由于重复性，这种媒体对中枢神经系统的影响非常显著。如今，电子游戏已成为不同年龄段人类生活的重要组成部分，因此，评估它们对压力因素、认知和行为的影响（好坏）有助于理解这些游戏的性质并控制其对人类的影响。因此，本研究旨在从神经心理学、生物化学和电生理学角度研究益智游戏对玩家压力和认知指标的影响。共有 44 名参与者参与研究，并随机分配到对照组和实验组。我们的干预措施是观看（对照组）和玩游戏（实验组）。使用酶联免疫吸附测定法测量唾液生物标志物（皮质醇和 α-淀粉酶）。使用脑电图对注意力和压力进行电生理评估。使用节奏听觉连续加法测试对心理健康、心理疲劳、持续注意力和反应时间进行了神经心理学评估。所有测试均在干预前后进行。研究结果表明，玩完游戏后唾液皮质醇和α-淀粉酶显著减少。玩完游戏后注意力水平显著提高。玩游戏后心理健康和持续注意力显著提高。可以得出结论，益智类电脑游戏可以加强和增强玩家的感知认知系统，抑制压力系统。因此，可以有目的地将它们用作积极的认知治疗方法。关键词：益智游戏、脑电图、PASAT、压力、认知
移动传奇游戏在创建虚拟现实中的影响
在线游戏如今非常受欢迎，比30年前儿童和青少年玩的游戏还多。本研究旨在探索人们感兴趣的技术发展，即在线游戏移动传奇的出现现象。移动传说成功地使印尼人的头像，消息功能以及在一个应用程序中的在线字符购买和销售。在线游戏从PC到智能手机的演变使游戏玩家可以随时随地玩游戏。并非很少，他们每天最多可以花6个小时来寻找互联网网络访问。研究人员使用确定论理论来回答这一现象。本研究中的方法使用具有虚拟人种学方法的定性类型。此外，本研究还收集了有关使用虚拟跟踪记录和记录虚拟活动的数据，以及对七名移动传奇人物玩家的访谈。这项研究表明，当一个人玩游戏时，他会变得更加冷漠，并最大程度地减少与周围社交环境的互动和沟通。像移动传奇这样的技术侵蚀了一个社会中个人的社会文化方面和沟通敏感性。所有用户在创建虚拟世界中存在的多种身份方面也变得更加活跃和自恋。因此，这项研究表明，创建虚拟现实的在线游戏对玩家产生了积极和负面影响。关键字：在线游戏，移动传奇，虚拟，技术，虚拟人种志
儿童DNA-V提示表
我们都想要和需要朋友。这是所有人类内部的深厚渴望。孤独感被定义为与朋友隔离（而不是一个人），与许多身心健康问题有关。今天，我们生活在一个越来越孤独和脱节的世界中。我们的孩子在电子设备上而不是与其他人一起玩。他们已经安排了玩游戏日期，其中邀请了少数人，而不是在每个人加入的操场或社区区域中玩。他们在一个唯物主义的世界中成长，该世界将孩子定义为值得的，因为他们的运动鞋上有一定的象征，而我们的真正价值和幸福来自能够与其他人建立联系。
汉斯·尼曼 vs. 你：世界联合 AI 在 2024 年 Web Summit 上挑战大师
任何渴望参与这一历史性活动的人都可以加入世界队，通过自己的设备实时在线玩游戏。由 it.com Domains 设计并基于 Stockfish AI 引擎的 AI 顾问系统将为参与者提供每个动作的三个选项，模拟不同的游戏级别——大师级、高级和业余。参与者将不知道哪个动作对应哪个级别。投票时间为 30 秒，最受欢迎的选项将成为世界队的官方动作。实时投票分布将显示在网站上。汉斯·尼曼则总共有 5 分钟的时间来下棋。
DIT968深机学习，7.5学分
课程内容本课程的目的是对深度机器学习（也称为深度学习或深度神经网络）进行全面介绍。在过去的几年中，深度机器的学习已大大改变了各个领域的最新表现状态，包括语音识别，计算机视觉和强化学习（例如，使用，例如学习如何玩游戏）。我们主要关注有关这些网络如何构建和培训的基本原则，但我们还涵盖了不同应用程序中使用的许多关键技术。总体目标是对深度机器学习的有用方式以及如何应用它们来解决实际重要性问题的技能有深入的了解。在课程中，将涵盖以下广泛区域：