基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很

英文版的.包含Html格式的原书和例子及源代码.其中状态机一章节的曾被老师用来教学,所以印象还不错.里面的小Demo比较有意思.

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法

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内容概要：本文介绍了DeepSeek公司及其大模型在数据分析领域的应用。DeepSeek是一家由幻方量化孕育而生的创新型科技公司，专注于开发大语言模型（LLM）。公司自2023年成立以来迅速崛起，发布了多个版本的大模型，如DeepSeek R1和DeepSeek V3，以其高性能和低成本著称。DeepSeek不仅在全球大模型排名中名列前茅，还通过开源策略和低成本部署方案，推动了AI技术的普及。文章详细描述了DeepSeek的使用方式，包括API调用、本地部署和个人使用建议。此外，重点介绍了DeepSeek在数据分析中的应用，如数据清洗、分析洞察和数据可视化，展示了其在提高效率和准确性方面的优势。 适合人群：对大语言模型和AI技术感兴趣的开发者、数据分析师以及企业管理者。 使用场景及目标：①利用DeepSeek进行高效的数据清洗，减少人工干预，提高数据质量；②通过DeepSeek进行深入的数据分析，快速定位问题根源，提供决策支持；③借助DeepSeek生成高质量的数据可视化图表，便于管理层理解和决策。 其他说明：DeepSeek的使用方式灵活多样，既可以通过API调用集成到现有系统中，也可以通过本地部署满足特定的安全和性能需求。个人用户可以选择直接使用或本地部署小型模型，企业则可以根据自身需求选择合适的部署方案。DeepSeek的开源特性使得开发者能够快速构建垂直领域应用，推动协同创新。

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

一、说明 SparkAi系统使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统！ 二、使用安装教程 环境安装 Nginx >= 1.19.8 MySQL >= 5.7或者MySQL 8.0 PHP-7.4 PM2管理器 5.5 Redis 7.0.11 Node版本：>=16.19.1 在代码中我们提供了基础 环境变量文件配置文件env.example，使用前先去掉后缀改为.env文件即可

这是一本介绍AI的书，如有侵权请通知我下架 Over the past few years, a growing community of engineers and researchers have quietly rewritten the rules for how computers interact with the physical world. The result, a technology known as “edge artificial intelligence,” promises to upend a century of computer history and touch the lives of every human being. With a tiny software update, edge AI technology can grant cheap, energy-efficient processors— already inside everything from dishwashers to thermostats 《AI at the Edge》这本书揭示了边缘人工智能（Edge AI）这一新兴领域的理论与实践，它在计算机与物理世界交互方式的革新中起到了关键作用。边缘AI技术通过微小的软件更新，赋予了从洗碗机到恒温器等各种设备中的廉价、节能处理器以智能，预示着计算机历史的一次重大变革，并将触及每一个人的生活。 边缘AI是机器学习（Machine Learning）的一个分支，它将AI算法部署在数据生成的源头，即设备端，而非将数据传输到云端进行处理。这种方式减少了延迟，保护了隐私，同时降低了对网络带宽的需求。书中详细介绍了如何在构建边缘AI应用时克服挑战，帮助读者理解并解决实际问题。 作者Daniel Situnayake和Jenny Plunkett深入浅出地讲解了复杂的技术概念，使读者能够轻松理解和应用。这本书涵盖了从基础概念到最新硬件和软件工具的广泛主题，提供了从构思到部署的实用指南，适合初入该领域的人士阅读。书中的实例贯穿始终，让读者可以动手实践，加深理解。 书中还引用了多位专家的评价，他们一致认为，《AI at the Edge》为边缘AI领域提供了一个易懂且全面的入门教程。前YouTube视频分类团队负责人Aurélien Geron称赞其提供了深入的洞察力和清晰的思维框架。而嵌入式系统专家Elecia White则认为，这本书是创建更智能设备的绝佳指南，它结合了现代AI技术和嵌入式系统。 通过《AI at the Edge》，读者不仅可以了解到边缘AI的基础，如神经网络、传感器融合、实时数据处理等，还能掌握如何选择合适的硬件平台、优化模型以适应资源有限的边缘设备，以及如何进行有效的测试和调试。此外，书中可能还会探讨数据采集、模型训练、模型压缩、低功耗设计、安全性及伦理问题等关键议题。 《AI at the Edge》是面向工程师、研究人员以及对此感兴趣人士的一本宝贵的资源，它不仅提供了理论知识，还强调了实践应用，旨在帮助读者解决现实世界的复杂问题，推动边缘AI技术的发展。

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