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World File Search System迷宫
8臂自由基迷宫
在适当大小的支架和腔室中的响应传感器平台中。惊吓的神经生物学。Koch M.，Prog Neurobiol。 1999年10月； 59（2）：107-28-惊吓调制的翻译价值。 Fendt M，Koch M.，细胞组织Res。 2012年10月：354（1）：287-95脑干电路介导惊吓反射的抑制。 Fendt M，Li L，Yeomans JS。 心理药理学（Berl）。 2001 Jul; 156（2-3）：216-24声学惊吓反射：神经元和连接。 Yeomans JS，弗兰克兰PW。 大脑res res res rev. 1995年11月; 21（3）：301-14Koch M.，Prog Neurobiol。1999年10月； 59（2）：107-28-惊吓调制的翻译价值。Fendt M，Koch M.，细胞组织Res。 2012年10月：354（1）：287-95脑干电路介导惊吓反射的抑制。 Fendt M，Li L，Yeomans JS。 心理药理学（Berl）。 2001 Jul; 156（2-3）：216-24声学惊吓反射：神经元和连接。 Yeomans JS，弗兰克兰PW。 大脑res res res rev. 1995年11月; 21（3）：301-14Fendt M，Koch M.，细胞组织Res。2012年10月：354（1）：287-95脑干电路介导惊吓反射的抑制。Fendt M，Li L，Yeomans JS。 心理药理学（Berl）。 2001 Jul; 156（2-3）：216-24声学惊吓反射：神经元和连接。 Yeomans JS，弗兰克兰PW。 大脑res res res rev. 1995年11月; 21（3）：301-14Fendt M，Li L，Yeomans JS。心理药理学（Berl）。2001 Jul; 156（2-3）：216-24声学惊吓反射：神经元和连接。Yeomans JS，弗兰克兰PW。大脑res res res rev.1995年11月; 21（3）：301-14
激光迷宫挑战
Seaworthy STEM™ in a Box 活动是一项海军计划，旨在为 K-12 教师和学生提供增强的海军相关、符合标准的实践活动。该计划的组成部分包括精心策划的课堂活动，旨在在海军相关内容领域建立深入的概念理解。该工具包还包括综合课程计划、材料清单、科学背景信息、STEM 相关素养书籍和学生活动表。Seaworthy STEM™ in a Box 计划旨在支持教师选择内容、获取材料并在课堂上实施更多实践 STEM 活动。增加学生参与实践 STEM 活动的机会，还可以提高对 STEM 职业道路的认识，让学生参与 STEM，并支持学生在 STEM 内容方面的能力发展。
量子迷宫求解算法的开发
量子计算是一种新的、潜在的计算方式。与当前的经典计算相比，它采用了不同的方法和机制。量子计算的潜在或最高边界仍然未知。因此，目标是开发一个量子算法机器人，使用树形图迷宫来解决迷宫问题。树形图迷宫有 2n 条可能的路径，任务是找出路径中最短的路径。量子算法使用基于比率的方法来解决迷宫。IBM 的 Qiskit 被用作库，其中开发了量子算法，通过执行由量子门构建的量子电路来解决迷宫。已经开发并测试了两种量子算法。这两种量子算法的最短路径准确率平均分别为 78% 和 84%。这两种量子算法都以相同的方法战胜了相应的经典对手。
人类迷宫性行为的规划策略
在我们日常生活中遇到的许多情况下，我们有几种选择可供选择，我们需要在未来的计划数量与我们要考虑的替代方案的数量之间取得平衡，以实现我们的长期目标。在受控环境中这些计划问题中研究行为的一种流行方式是解决迷宫的任务，因为它们可以通过其底层来精确定义和控制。在我们的研究中，参与者解决了在调节替代方案和路径深度的拓扑特性方面与系统不同的迷宫。复制先前的结果，我们显示了这些空间特征对性能和停止时间的影响。更长，更分支的解决方案路径会导致更多的计划工作和更长的解决方案时间。在方面，我们测量了受试者的眼动，以投资他们的计划范围。我们的结果表明，人们随着替代者数量的增加而降低了计划深度。关键字：计划；迷宫解决；眼动
实践工作 2 目标 练习 1 – 迷宫守护者
你走在迷宫中，突然发现自己面前有三条路可供选择：左边的路铺满了黄金，前面的路铺满了大理石，而右边的路则由小石头铺成。每条街道都有一名守卫保护。你和守卫交谈，他们会告诉你：
使用深钢筋的动态迷宫拼图导航
在移动机器人技术中实施深度强化学习是为开发自动移动机器人开发以充分完成任务和运输对象的绝佳解决方案。强化学习通过自我学习和生物学上的合理性继续在机器人应用中表现出令人印象深刻的潜力。尽管取得了进步，但仍在在动态环境中应用这些机器学习技术。本论文探讨了使用图像作为输入的深Q-Networks（DQN）的性能，用于动态迷宫难题中的移动机器人导航，并旨在为模拟和现实生活中的机器人系统的深入强化学习应用程序的进步做出贡献。此项目是在基于硬件的系统中实现的一步。