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玩球场和户外运动策略
前言，我很高兴介绍Barnsley的比赛宣传策略，这是Barnsley Council的重要资源，即我们如何管理当前和未来的户外比赛设施需求。我们的新策略非常重视基于球场的运动和田径运动，认识到它们在我们居民的健康和福祉中的重要作用。运动，娱乐和体育锻炼是我们当地社区结构不可或缺的一部分。无论您是未来的国际超级巨星，与一些朋友有踢球，还是试图过着更健康的生活方式，巴恩斯利的每个人都有一些东西。我们出色的俱乐部，团体，教练和志愿者网络在自治市镇提供基层运动的工作非常出色，我个人感谢他们对我们的比赛赛场策略的投入。本文档是根据他们的经验，专业知识和洞察力来塑造的，并将使用我们可以使用的资源来保护和增强整个自治市镇的基于球场的体育设施。它也将在指导我们未来的位置和设施计划中发挥关键作用。行动计划中规定的目标是雄心勃勃的，我期待与我们非常敬业的运动和体育活动团队以及我们非常专门的体育和体育活动团队紧密合作。一起，我们将把战略中概述的集体目标归类为现实。我对整个行政区的众多志愿者表示衷心的感谢，他们慷慨地贡献了促进基层运动的时间。虽然优质的设施对于体育运动的繁荣而无可否认至关重要，但重要的是要记住，体育从根本上围绕着个人共同融合享受他们热衷的活动。您的积极参与是我们巴恩斯利充满活力的体育文化的基石。谢谢。
教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理
玩电子游戏对你有好处还是坏处
在许多电子游戏中，获胜所需的技能涉及抽象和高级思维。这些技能甚至不在学校教授。电子游戏增强的一些心理技能包括：o 遵循指令o 解决问题和逻辑 - 当孩子们玩《不可思议的机器》、《愤怒的小鸟》或《割绳子》等游戏时，他们会训练大脑在短时间内想出创造性的方法来解决谜题和其他问题o 手眼协调、精细运动和空间技能。在射击游戏中，角色可能同时在奔跑和射击。这要求现实世界中的玩家跟踪角色的位置、他/她前进的方向、他们的速度、枪瞄准的位置、枪声是否击中敌人等等。所有这些因素都需要考虑在内，然后玩家必须协调大脑的解释和反应与他们手和指尖的运动。这个过程需要大量的眼手协调和视觉空间能力才能成功。研究还
软失败
回想起来，早在 20 世纪 60 年代或 70 年代，人们就预测到微量放射性可能导致计算机电路出现软故障。十年来，电子元件变得越来越小，电压越来越低，电荷包中指示零或一的电子越来越少。随着 1977 年 16Kb 内存芯片的推出，内存单元中的存储电荷已从 4Kb LSI（大规模集成电路）电路的约 4M 个电子减少到约 1M 个电子。最令人不安的放射性衰变粒子是阿尔法粒子，这种衰变产物主要来自铀或钍原子的衰变链。阿尔法粒子可以在半导体中导致 1M 个电子在几微米的路径长度内突然爆发。这是新的 16Kb FET 内存单元的尺寸。这是第一次，内存单元信息量子能够被放射性衰变产物改变。
软技能
Subject Code Course Name Name of the Faculty 19BT501 Bioprocess principles Dr. R. Karthikeyan /BT - 19BTS02 Molecular biology Dr. M. L. Stephen Raj /BT 19BT503 Mass transfer operation Dr. K. Sriram /BT 19BTCO1 Bioremediation technology Mr. R.Vigneshwaran /BT 19EEP04Soft computing techniques Dr. K. Banumalar /eee Open选修（OE）19ITP02数据科学使用R S. Rajesh博士/IT -19BTPO1生物传感器技术A.P. A.P.sasikumar /bt 19eea04绿色能源dr.M.Muhaidheen /eee 19eca04 | MATLAB工程师S. Selva Nithiyananthan / ECE Allied 19CSA03数据库选举简介（AE）M.S.Bhuvaneswari /CSE | R. Saravana Sathiya Prabhahar博士 /Mech J. Nagarajan博士 /Mech L. Prasika夫人 /MCA < /div < /div>
