python编写，即跑即用，no bugs，有训练好的model。 使用蒙特卡洛树搜索与深度神经网络来设计一种基于强化学习的AI五子棋算法，实现了从零开始学习五子棋博弈的人工智能算法。

最初的版本P_human、蒙特卡洛树搜索、P_human和蒙特卡洛树搜索结合、左右互搏，增强学习、价值网络、深度神经网络+蒙特卡洛搜索树+价值网络

【主要内容】随着人工智能领域的发展，深度学习、强化学习等算法被广泛应用于解决各种游戏博弈问题，通过训练神经网络来得到各种游戏的人工智能算法，人工智能来到了一个新的发展水平 【适合人群】 人工智能 【质量保障】任何问题私信我

在工业互联网蓬勃发展的今天，如何应对工业化思维与数字化思维冲撞、碎片化需求与规模化供给矛盾、封闭的设备联接走向开放、多元的利益格局走向平台利益共同体，实现从软件上云到硬件上云、从隐性数据显性化到隐性知识显性化、从数据流量红利到知识算法红利、从基于产品的分工到基于知识的分工、从单平台资源聚合到多平台立体化协作，是时代思考的重大命题。 过去一年是中国工业互联网“野蛮生长”的一年。无论是利好政策、资本注入、新参与者涌入、还是新技术、新产品落地，都为其发展创造了一个良好的环境。同时，各类工业互联网平台纷纷涌现，根据《信通院2019工业互联网白皮书统计》，当前中国工业互联网平台已有300家左右，具有一定规模与影响力的平台数量达到50家之多。其中，既有垂直行业的龙头企业，也有以BAT为代表的数字企业，同时，高科技初创企业的加入也为工业互联网的发展注入了新的创新元素。值得肯定的是，越来越多的平台开始从起步逐步走向成熟，从最初的一窝蜂、追风口，到现在的聚焦与专注，无论是在产品能力、服务体验、商业模式、还是发展路径上，对平台建设都有了更为深刻的认知。

论文、报告形式阐述此算法，近2w字，非常详细、格式标准、可编辑。

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新一代工业互联网发展模式与成功实践：数据驱动的新价值网络