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找到机器人！：人类培训和机器学习数据收集
收集标签以训练FER机器学习数据集。但是，现有工具对培训非临床人群的范围和方法以及计算机器的标签有限制。在这项研究中，我们介绍了一个综合游戏，该游戏有效地吸引了普通人群，不仅支持人类的FER学习自发表达，还可以收集可靠的基于判断的标签。我们纳入了游戏化，教育和众包文献的设计指南，以吸引和激励玩家。我们的评估（n = 59）表明，游戏鼓励玩家以高分子的速度学习面部表情的情感社会规范，促进有效的FER学习和可靠的标签收集，同时享受游戏玩法。
Under the Spell：一款适应性爱尔兰语学习游戏
本研究的主要目的是开发一款让学习者（玩家）乐于继续玩的游戏，同时通过新颖有趣的方式观察、阅读和写作，提高他们的词汇量和语法技能。从我们的角度来看，语言学习方面是最重要的，但从玩家的角度来看，它应该是玩游戏的副作用，而不是游戏的目的。因此，“游戏”叙事和游戏“世界”至关重要。这款游戏的灵感来自密码游戏（Xu & Chamberlain，2020），该游戏的开发目的是通过“有目的的游戏”（GWAP）方法和众包来查找英语语料库中的错误。在注释文本错误的过程中，一些玩家表示他们认为这是一种学习语言的有效方法。本研究旨在检验这一假设。
家长指南：与孩子谈论通货膨胀
虽然定义通货膨胀的方法有很多，但最简单的方法就是“太多的钱追逐太少的商品或服务”。这意味着对某种产品或服务的需求远高于可用产品或服务的供应。例如，假设你在一家商店里，有一款流行的电子游戏只有一份，但有五个人想买。如果商店没有对该电子游戏的定价政策，那么这五个人就会倾向于提供越来越多的钱，直到其中一个人获胜并以更高的价格购买该游戏，这是一种通货膨胀。现实生活中的一个例子就是汽车。由于疫情造成的供应链问题，可供购买的汽车数量不足以满足想要购买的人的需求。结果，汽车价格，尤其是转售的二手车价格上涨了。你会看到同样的情况发生在食品、学习用品等方面。问：为什么我们现在会看到通货膨胀？
小学习机器：实时深入强化学习作为随意的创造力游戏
摘要在本文中，我们展示了Little Learning Machines，这是一款开创性的游戏，使玩家能够扮演强化学习（RL）培训师的角色。利用奖励和环境建模，玩家训练微型机器人执行任务，为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是，该游戏引入了创新方法，用于实时执行RL，这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述，同时指出了增强和扩展的潜在途径，以进一步丰富玩家体验，以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息，而且还可以作为人工智能领域学习，研究和创造力的多功能工具。
杏仁核在行动：功能连接...
■ 动机是情绪的一个重要特征。通过推动积极事件的趋近和促进对消极刺激的回避，动机推动适应性行动和目标追求。杏仁核与各种情感过程有关，特别是刺激效价的评估，这被认为在趋近和回避行为的产生中起着至关重要的作用。在这里，我们测量了参与者在玩视频游戏时杏仁核的功能连接模式，该游戏通过好、中性或坏怪物的存在来操纵目标倾向。正如预期的那样，好怪物与坏怪物引发了相反的动机行为，其中好怪物诱发更多的趋近，而坏怪物引发更多的回避。这些相反的方向性行为与杏仁核和内侧脑区（如 OFC 和后扣带回）之间连接的增加相一致，好与坏相对，杏仁核和
在天秤座中的字母教学的嬉戏游戏
巴西的手语，这对巴西聋人社区很重要。但是，其低使用会给聋人带来沟通挑战。本文提出了一款教育棋盘游戏，该游戏将体重和数字组件结合在一起，以磅为英镑。此外，还考虑了机器学习技术的集成以验证天秤座通过游戏中的学习。最初的结果是有希望的，孩子们对了解巴西手语的更多了解表现出真正的兴趣，强调了这种好玩的方法的潜力，即为听众和聋哑儿童促进这种内容的教学，强调社会包容的重要性。总的来说，本文强调需要创新的教育解决方案来鼓励使用磅并促进聋哑儿童的社会包容。关键字：手语；包容教育；教学游戏；教学方法。
通过模拟算法说服通过模拟算法说服
我们研究了贝叶斯说服游戏，发件人想说服接收者采取二进制操作，例如购买产品。发件人被告知（实际上）世界状态，例如产品的质量，但只有有关接收者信念和公用事业的信息有限。以客户调查，用户研究和AI的最新进展激发，我们允许发件人通过查询模拟接收者行为的Oracle来了解有关接收器的更多信息。在固定数量的查询后，发件人对消息策略进行了提交，并且接收者采取了根据她收到的消息最大化她的预期实用程序的措施。，我们表征了发件人的最佳消息传递策略，但给定对接收器类型的任何分布。然后，我们设计了一种多项式查询算法，该算法优化了该游戏中发件人的预期实用程序。我们还考虑了近似甲骨文，更通用的查询结构和昂贵的查询。
heroz 选择 supermicro superblade 来增强 ai 推理......
简介 HEROZ 专注于作为各行业价值创造源泉的“核心业务”，并在核心业务中实现高价值的现实世界 AI 技术。HEROZ 的 AI 工程师开发了著名的 AI-Shogi，该游戏击败了专业的 Shogi 选手。他们继续每天致力于开发其他 AI 工具，包括机器学习，最终开发了 Shogi Wars、CHESS HEROZ 和 BackgammonAce 等游戏。HEROZ 已经连续三年参加世界计算机 Shogi 锦标赛。HEROZ 曾多次获得冠军和亚军。HEROZ 还作为日本深度学习协会 (JDLA) 的成员正在开发一种新的 AI 系统。HEROZ 也是日本人工智能学会的支持成员，他们紧跟 AI 的前沿趋势。除了智力游戏之外，HEROZ 开发的 AI 在包括主要金融机构在内的许多其他行业中发挥着关键作用。
量子囚徒困境如何支持谈判
最优经济学研究 NR 5 (71) 2014 Marek SZOPA 1 量子囚徒困境如何支持谈判 2 摘要 囚徒困境游戏模拟谈判双方的决策。该游戏以量子方式制定，其中玩家策略是基于相反决策选项建立的量子位的幺正变换。量子策略通过量子纠缠机制相互关联，游戏结果通过所得变换状态的崩溃获得。量子玩家允许的策略范围比经典游戏更丰富，因此可以更好地优化游戏结果。另一方面，量子游戏可以防止窃听，玩家可以确信这种类型的量子仲裁是公平的。我们表明，量子囚徒困境比其经典类似物具有更有利的纳什均衡，并且它们接近帕累托最优解。并提出了一些利用量子博弈纳什均衡的经济实例。关键词：博弈论；量子博弈；囚徒困境；纳什均衡；帕累托最优解。1. 谈判如同博弈谈判方做出的许多决策依赖于他们之间的战略互动。这意味着谈判方可以在不同的策略之间进行选择，通常是冲突或合作。他们都同意相互合作是最可取的行为，但他们的选择是在不知道对方决定的情况下同时做出的。这产生了拒绝合作（背叛）的诱惑。这种互动通常用经典博弈论来描述。囚徒困境 [PD] 博弈是该类型中最著名的博弈之一。它最早由 Flood 和 Dresher [Flood, Dresher, 1952] 提出，并由 Albert Tucker 推广，他的两个囚犯的故事是该游戏当前名称的基础。PD 的流行源于其通用的游戏方案，它描述了日常生活中非常常见的谈判困境。一个典型的场景包含一个假设，即两个玩家 Alice 和 Bob 彼此独立地在合作 (C) 和背叛 (D) 之间做出选择。这两个玩家的选择是收益矩阵的基础，如表 1 所示。