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网络安全教育计划的游戏化案例研究：密码学的游戏
摘要 - 技术的积累，越来越多的信息数据以及加剧的全球紧张局势增加了对熟练的网络安全专业人员的需求。尽管最近对网络安全教育的关注增加了，但传统方法仍未与快速发展的网络威胁格局保持同步。挑战，例如缺乏合格的教育者和资源密集的实践培训加剧了这些问题。游戏化提供了一种创新的方法来提供实用的动手体验，并为教育工作者提供了最新且易于使用的教学工具，这些工具针对特定于行业的概念。本文始于对本领域已经采用的网络安全教育和游戏化方法中现有挑战的文献进行回顾，然后介绍了对游戏化密码学教学工具的真实案例研究。本文讨论了此工具的设计，开发过程和预期用例。这项研究强调了一个示例，说明如何将游戏化整合到课程中可以解决关键的教育差距，从而确保对未来的网络安全人才的更强大，更有效的管道。索引术语 - 软件工程，网络安全，教育，游戏化，密码
自适应世界：游戏设计和游戏未来的生成AI，
生成的AI正在彻底改变游戏设计领域，并在游戏玩法中引入了前所未有的适应性和个性化。AI驱动引擎的最新进步可实现实时内容创建，提供了动态的，以玩家为导向的体验，与传统的预编程叙述不同。此班次标志着向“选择自己的冒险”格式的过渡，其级别，敌人，收藏品和武器的数量无限数量，该级别是针对每个玩家的决定量身定制的。Google的Gamengen展示了AI重新创建经典游戏，例如实时学习和生成游戏玩法的能力。这些创新并不仅限于游戏。它们扩展到了娱乐，电视和电影，诸如Cybever之类的AI工具允许创作者从诸如草图之类的简单输入中产生3D世界。这样的发展强调了AI在塑造交互式媒体中的作用的更广泛趋势，为个性化学习和娱乐体验提供了新的机会。诸如笔记本LM之类的工具的出现也模糊了游戏与其他媒体之间的界限，从而创建了AI编写的脚本和化身，从而增强了跨平台的讲故事。本文探讨了生成AI的变革潜力，强调了对娱乐，游戏及其他地区的未来的影响。
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——目的是引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的运作方式，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化有关冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己独特的认识论——正式地说，是一种“知识的性质和基础理论，特别是关于知识的局限性和有效性”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。战争游戏是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直用它来帮助他们了解战争的总体情况和即将发生的具体行动的性质。战争游戏的重要性要求我们认真审视其产生的知识的性质。
战争游戏手册
3. 实施战争游戏——流程................................................................................................................22 3.1. 规划阶段...............................................................................................................................22 3.1.1 提出问题..............................................................................................................................22 3.1.2 定义范围——框架条件是什么？........................................................................................22 3.1.3 分配人员.............................................................................................................................23 3.1.4 开展研究——需要什么信息？.............................................................................................24 3.1.5 制定初步设计概念——如何开展项目？.............................................................................24 3.2. 3.2. 开发阶段................................................................................................................................25 3.2.1 开发原型...............................................................................................................................26 3.2.2 测试原型...............................................................................................................................27 3.2.3 完善原型...............................................................................................................................28 3.2.4 临时会议.................................................................................................................................29 3.3. 执行阶段................................................................................................................................29 3.3.1 准备人员.................................................................................................................................29 3.3.2 准备材料.................................................................................................................................30 3.3.3 开幕活动.................................................................................................................................30 3.3.4 试运行.................................................................................................................................30 3.3.5 协调游戏环节.................................................................................................................30 3.3.6 结果评审和反馈................................................................................................................31 3.4.分析阶段................................................................................................................................33 3.4.1 赛后分析格式..............................................................................................................33 3.4.2 跟进结果....................................................................................................................................................34
阻碍人工智能的游戏
Steven J. Brams，纽约大学 摘要 Catch-Up 是一个简单的 2 人顺序游戏，其中一个玩家 (A) 首先从自然数集合 {1, 2, 3, …, n } 中选择一个数字。然后另一个玩家 (B) 选择一个或多个数字，其和等于或略大于 A 的数字。然后玩家轮流选择数字，不重复，这样他们的和在每一轮中等于或略大于对手的和——直到所有数字都被选出——最终一个玩家的和等于或超过对手的和，使其成为平局或绝对赢家。与国际象棋或围棋不同，没有发现任何 AI（人工智能）或深度学习程序能够在 Catch-Up 中持续击败对手——比如说，90% 或更多的时间——对手在每一轮中随机选择数字，而在国际象棋或围棋中随机移动将是灾难性的。人工智能在其最强的领域——计算和学习——遇到对手了吗？ 1. 简介
ripasudil最终游戏
目的：阐明在高原糖果患者中使用ripasudil在最大耐受性疗法中，由于全球大流行锁定，无法提供手术的选择。材料和方法：只有初级敞开角色素（POAG）的患者，其杯赛比率（CDR）为0.9或至少4周的最大耐受性医疗疗法的总拔罐，但无法符合目标IOP。目标IOP定义为≤12mm Hg。共有30名患者。所有研究队列中的所有患者均以E/D Ripasudil BD启动。患者在1周，2周，4周，然后每月每月进行6个月的校正视力（BCVA），眼内压（IOP），椎间盘变化（SLIT LAMP生物显微镜），周长和视网膜神经纤维层，使用光学相干性分析（Oct-RNFL）。结果：对五种药物的平均治疗IOP为18.3±2.1 mm Hg（范围14至22mmHg），对最大耐受性医疗疗法。在1周的随访中，平均治疗后IOP为15.1±1.7 mm Hg（范围为12至18mmHg），在2周随访中，平均处理后IOP为12.5±1.9 mmHg（范围为10至16mmHg）。因此，在2周的28名患者中获得了目标IOP≤12mmHg。该目标IOP在随访期的整个6个月中一直保持。在2名无法遇到目标IOP的患者中，有1名患者需要重新排列其固定药物组合，以在4周内实现目标IOP。第二名患者需要在6周时以最大耐受性的医疗疗法达到目标IOP。结论：Ripasudil不仅提供了更好的IOP控制，而且即使是作为附加药物开始的，但也具有很高的安全性，但最大程度地耐受的医疗疗法也不足。关键字：高级青光眼，Ripausdil，Rock1抑制剂，最大耐受性医学治疗，Covid-19