berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习

1-Introduction.ppt 2-Intell-Agents.ppt 3-uninformedSearch.ppt 4-Informed Search and Exploration.key 4-Informed Search and Exploration.ppt 5-BeyondClassicalSearch.key 5-BeyondClassicalSearch.ppt 6-Adversarial Search.key 6-Adversarial Search.ppt 7-Constraint Satisfaction Problems.ppt 7-Logical Agents.ppt 8-First-Order Logic.ppt 9-Inference in first-order logic.key 9-Inference in first-order logic.ppt 10-Knowledge Representation.ppt 13-uncertainty.ppt 14-Probabilistic Reasoning.ppt 15-Probabilistic

在“使用Python和Pandas进行数据清洗”系列的第七部分中，我们将探讨可视化选项。

类似KOEI的老式战争游戏和战场模拟器，带有步兵，炮兵和骑兵部队。

Robot_localization_HMM 目的是将隐马尔可夫模型应用于定位问题。 考虑一个具有定位任务（从可用数据推断出它在哪里）的机器人，该机器人给出了世界地图以及一系列感知和动作。 如图所示，机器人被放置在迷宫般的环境中。 该机器人配备了四个声纳传感器，可以在每个罗盘方向（NSEW）上指示是否存在障碍物（图中的外墙还是正方形）。 我们假设机器人具有正确的地图。 机器人执行动作“移动”以移动到相邻或相邻的正方形之一。 X t ：状态变量，表示机器人在离散网格上的位置。 dom （ X t ）= {s 1 ，...，s n }： X t的域为空正方形的集合。 NEIGHBOURS（s）：相邻的空正方形的集合，并让N（s）为该集合的大小。 移动动作的过渡模型为： 假设所有正方形的分布均匀； P（ X o = i）= 1 / n 。 E t ：传感器变量，可以有16个可

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代码事物 地位 掌握 开发 可维护性 覆盖范围 执照 :robot: 扑克AI 该存储库将包含使用反事实遗憾的思想的扑克AI的尽力而为的开源实现。 由开发人员和。 特别感谢最初编写了的，该已移植到python3并。 加入社区 https://thepoker.ai 先决条件 该存储库假定使用Python 3.7或更高版本。 正在安装 从pypi安装： pip install poker_ai 或者，如果您想开发我们的代码，请通过克隆此repo并从pip -e安装来从源代码安装Python包： git clone https://github.com/fedden/poker_ai.git # Though really we should use ssh here! cd /path/to/poker_ai pip install . 命令行界面（CLI） 当您通过pi

STIX 2.x Java库 该库旨在提供的灵活完整实现。 这意味着将提供一个符合STIX JSON规范的默认实现，并以一种可以轻松覆盖和扩展任何实现细节以满足规范变化的方式提供核心对象和属性。 杰克逊提供了De / Serilization。 当前指标指标： 2.0 其他实施 TAXII-springboot-bpmn 基于springboot并由bpmn自动化支持的Taxii服务器。 该出租车服务器实现了此STIX-Java库。 stix2（基于Gson的实现） 如果您正在寻找基于gson的实现，则提供了。 次精度支持 STIX-Java支持STIX-Java解析的任何日期的0到9位纳秒精度。 这意味着，虽然STIX-Java库来源/生成的日期的秒精度为3位数字，但是如果您以更高的精度解析JSON，或者您为特定字段提供了具有更高精度的自定义即时消息， ，STIX-Java将支

Marvin Minsky - The Emotion Machine - Common Sense Thinking, Artificial Intelligence And The Future Of Human Mind (Simon & Schuster, 380, 2006).pdf

社会对人工智能(AI)的信任以及可信任的人工智能系统和生态系统的发展，对于人工智能技术在医学领域的进步和实施至关重要。随着人工智能在各种医疗和成像应用领域的应用日益广泛，使这些系统更加可靠和值得信赖变得比以往任何时候都重要。本文考虑了14个核心原则，旨在将针更接近于准确、有弹性、公平、可解释、安全和透明的系统:面向可信的AI。