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EMFSS国际象棋计划条例2025-26 Certhe
学习课程，如果您在课程中注册了至少五个月，则认为研究了30个学分课程。尝试如果您注册课程，进行评估并提交价值至少70％整体课程的70％的评估元素，您将被视为尝试过课程。先决条件课程，您必须在允许您注册另一门课程之前注册和学习。这不适用于国际象棋，但在进行BSC时应考虑到。共同提示课程，您必须在另一门课程之前或同时注册。这不适用于国际象棋，但在进行BSC时应考虑到。
使用神经网络在国际象棋中检测公平侵犯 *
本研究应对在国际象棋中区分人类和计算机产生的游戏的挑战，对于确保在线和锦标赛的完整性和公平性至关重要。随着未经授权的计算机援助变得越来越复杂，我们利用顺序的神经网络来分析大量的国际象棋游戏数据集，采用了传统引擎（例如Stockfish和Leela），以及Maia的创新神经网络，例如Maia及其单个子模型。此分析将centipawn偏差指标纳入了衡量典型的计算机策略，迈亚对人类和特质游戏风格的见解以及对移动的时间分布的评估。我们的方法通过考虑移动序列的战略含义以及在不同的游戏条件下游戏的一致性而扩展，从而增强了我们对人与AI游戏之间细微差异的理解。值得注意的是，我们的算法在识别国际象棋发动机的使用方面达到了约98％的准确性，从而在维持游戏的完整性方面做出了重大进步。为了进一步验证我们的发现，我们使用单独的数据集进行了交叉验证，从而确认了模型的鲁棒性。我们还探索了该算法在其他棋盘游戏中检测AI援助的适用性，这表明其更广泛使用的潜力。这项研究强调了机器学习在打击数字作弊方面的关键作用，强调需要连续适应检测方法以保持发展的发展。此外，我们的发现指出了为游戏中使用AI的道德准则的重要性，从而确保了所有参与者的公平和水平的竞争环境。最后，通过发布我们的方法论和AI检测的标准，我们旨在促进游戏社区内和开发人员之间的公开对话，从而促进透明度和合作，以打击作弊。
日本职业象棋的技术变革
本文使用日本职业将棋选手在确定性和有限博弈中控制各种外部因素的记录，研究技术变革的出现如何以及在多大程度上影响选手胜率的老化和天赋能力。我们收集了 1968 年至 2019 年职业将棋选手的比赛，分为三个时期：1968-1989 年、1990-2012 年（信息和通信技术 (ICT) 的传播）和 2013-2019 年（人工智能 (AI)）。我们发现：（1）人工智能的传播降低了天赋能力对选手表现的影响。因此，同龄选手之间的表现差距缩小了；（2）在所有时期中，选手的胜率从 20 岁时开始持续下降，并且随着年龄的增长而下降；（3）人工智能加速了胜率的老化下降，从而加大了不同年龄选手之间的表现差距； （4）人工智能对衰老衰退和获胜概率的影响在高先天技能的玩家身上有所体现，但在低先天技能的玩家身上则没有体现。这些发现仅针对将棋这种棋盘游戏，但研究这些发现对其他劳动力市场的适用程度也很有价值。
国际象棋策略的关键要素
格奥尔基·利西钦是列宁格勒的一位国际大师，生于 1909 年至 1972 年。他的著作对无数苏联棋手产生了深远影响。尤其是这两本书，它成功地对战术和战略的基本要素进行了分类，每个要素都通过大量恰当的例子进行了说明。这些例子既具有教育意义又具有娱乐性，本书的一个特点是，除了实际比赛的例子外，还使用了许多有趣的残局研究作为说明。其中一些例子很有名，您可能很熟悉，在这种情况下，我们希望您喜欢再次看到它们——如果它们对您来说是新的，那么您将大饱眼福！但也有许多例子来自一些不太知名的比赛，特别是苏联在 1950 年代初期之前进行的比赛，这些比赛对几乎所有人来说都应该是新的。
评估国际象棋作为多动症综合治疗工具的有效性
本研究使用 PubMed 和 Google Scholar 等数据库，以“Chess”和“ADHD”作为关键词，对国际象棋对 ADHD 患者的实用性进行了文献综述。使用以下标准搜索最相关的文章：英语和医学期刊上发表的所有类型的研究。共找到 12 篇文章。在总共 12 篇文章中，有 4 篇符合纳入标准，随后进行了审查。审查结果表明，国际象棋疗法/训练在减轻症状和严重程度方面对 ADHD 患者的管理有效。由于其有效性、趣味性、高依从性和低成本，它可以用作多模式管理的治疗工具，以改善 ADHD 症状。考虑到该领域已发表的研究数量有限，我们的研究结果需要通过进一步的对照、随机和扩展研究来证实。在我们的调查中，我们没有发现任何研究评估国际象棋对 ADHD 人群成人亚群的有效性。
国际象棋和人脑 - 神秘化棋盘游戏的治疗价值
摘要对于大多数董事会 - 棋子，国际象棋被解释为智慧的引人入胜。脑部装饰游戏的提供远胜于遇到眼睛的游戏。尽管Rhazes认识到公元852年游戏的额外价值。最近才确认该价值。当前论文的目标是回顾出下棋引起的大脑的结构和功能变化，并探索其在治疗神经认知和行为障碍方面的效用。文献综述揭示了越来越多的关于国际象棋引起的神经可塑性的证据，并且在与关联，对象感知和模式识别有关的大脑区域中有明确的变化。尽管将游戏作为一种教育工具引入，以增强学校的认知和解决问题的技能，但其认知益处的证据尚不令人信服，并且主要限于数学领域。国际象棋与人格和行为有着密切的联系，心理学家成功地将其用作心理分析工具，以检测人格特质并引发情感和态度。作为一种临床工具，该游戏引起了人们对管理痴呆症和行为障碍（例如注意力缺陷多动障碍，惊恐发作和精神分裂症）的兴趣。由于是一个令人兴奋的策略游戏，国际象棋由于其新兴的治疗价值而在临床医生的武器库中为自己雕刻了一个利基市场。等待精心设计的未来试验，“所有游戏之王”是否有可能成为治疗性神经心理学领域的游戏改变者，还有待观察。
使用 CNN 和 Stockfish 创建国际象棋 AI
• Stockfish 是一款开源国际象棋引擎，于 2008 年发布 • 利用早期、中期和后期的原材料（棋子）优势来评估位置 • 骑士、主教和国王的最佳棋子位置，棋子形成很重要。 • 经过多年的微调，所有权重都不同 • 通过 30 多个深树找到最佳移动并对每个棋盘状态进行评估。 • 自 2013 年以来，一直在最佳国际象棋引擎中排名第 1/2，最近才输给 DeepMind 公司使用自学训练神经网络的 Alphazero • 我们使用此引擎评估自己创建的随机棋盘并训练 CNN
形态和功能性大脑连接性将国际象棋大师与业余参与者区分开
大脑图像分析中的一项常见任务包括诊断某种疾病，其中分析并比较了健康对照组和患病受试者。另一方面，对于一组具有不同技能的健康参与者，对大脑功能的独特分析仍然是一个具有挑战性的问题。在这项研究中，我们开发了新的计算工具，以探索健康个体大脑之间可能存在的功能和解剖学差异，以不同水平的任务经验/培训率识别。为此，我们查看了业余和专业国际象棋播放器的数据集，在那里我们利用静止状态功能磁共振图像来生成功能连接（FC）信息。此外，我们还利用T1加权磁共振成像来估计形态计量连通性（MC）信息。我们将功能和解剖学特征结合到新的连接矩阵中，我们将其称为功能形态相似性连接组（FMSC）。由于FC和MC信息都易于冗余，因此使用统计特征选择减少了此信息的大小。我们使用现成的机器学习分类器，支持向量机，用于单模式分类。从我们的实验中，我们确定大脑的显着性和腹侧注意网络在两组健康受试者（国际象棋参与者）之间在功能和解剖学上不同。我们认为，由于国际象棋涉及高阶认知的许多方面，例如系统思维和空间推理，并且识别网络是对需要响应的认知任务的任务阳性，因此我们的结果是有效的，并且支持拟议的计算管道的可行性。此外，我们对现有的神经科学假设进行了定量验证，即学习某种技能可能会导致大脑的变化（功能连通性和解剖结构），并且可以通过我们的新型FMSC算法进行测试。
从国际象棋和 Atari 到星际争霸及其他：游戏 AI 如何推动 AI 世界
摘要 本文回顾了游戏人工智能领域，该领域不仅涉及创建可以玩特定游戏的代理，还涉及自动创建游戏内容、游戏分析或玩家建模等多种领域。虽然游戏人工智能长期以来并未得到更广泛的科学界的认可，但它已成为开发和测试最先进人工智能算法的研究领域，涵盖掌握《星际争霸 2》和《雷神之锤 III》等视频游戏进展的文章出现在最负盛名的期刊上。由于该领域的发展，一篇评论无法完全涵盖它。因此，我们重点关注近期的重要发展，包括游戏人工智能的进展开始扩展到游戏以外的领域，例如机器人技术或化学品合成。在本文中，我们回顾了为这些突破铺平道路的算法和方法，报告了游戏 AI 研究的其他重要领域，并指出了游戏 AI 未来令人兴奋的方向。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：