WWW 2022已公布录用论文，接收323篇/投稿1822篇，录用率为17.7%，完整录用论文列表见https://www2022.thewebconf.org/accepted-papers/
但大家都同意的是，目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。
由于云计算在网络时延，数据安全性等方面的不足，近些年来边缘计算（Edge Computing）逐步成为了一种趋势。
2、刚好今天有读者向我提问的时候，看到有这么道题，写出你使用过的模块，并简单描述一下。
神经网络（Cyber nerve）的项目核心框架是，利用区块链技术打造一个基于区块链上的人工智能平台，也就是说用区块链来接纳人工智能，让人工智能与区块链这两项伟大的时代技术融合。
网络游戏障碍（Internet Gaming Disorder, IGD），也就是所谓的网络游戏成瘾，在行为学上表现为长期沉迷网络游戏。在世界卫生组织（WHO）最近发布的第11版《国际疾病分类》（ICD-11）中，IGD被定义为一种游戏行为模式（“数字游戏”或“视频游戏”），成瘾者对游戏的控制受损，即游戏比其他兴趣和日常活动具有更高的优先级。此外，患有IGD的人往往会表现出前额叶皮层功能和认知控制的受损。之前很多研究采用EEG来探索IGD的神经生理标志物，但是大部分研究都是采用静息态EEG进行研究。比如，Choi等研究发现[1]，与健康被试相比，患有IGD者所有脑区的beta频段功率有所降低，而额叶区域gamma频段功率显著增高。但是IGC患者在任务状态下，特别是在玩游戏状态下的IGD患者的EEG特征目前研究的相对比较少。因此，来自韩国的研究团队近期在Frontiers in neuroscience杂志发表题目为《Diminished Frontal Theta Activity During Gaming in Young Adults With Internet Gaming Disorder》的研究论文，对IGD患者在玩他们所喜欢游戏的过程中采集EEG信号，分析了被试不同频段功率的变化及其与行为学数据的关系。本文在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
image.png 腾讯研究院安全研究中心 DCCI互联网数据中心 随着移动互联网及智能设备在中国的高速发展与普及，中国青少年接触网络游戏更加便利，触游年龄呈现出低龄化趋势。设备运行速度及显示技术的提升使得网络游戏体验越来越好，网络游戏类型也日渐丰富，对游戏玩家的吸引力日趋加强。适度的网络游戏可以缓解压力、娱乐日常生活，但青少年群体社会经历不足，网络素养、习惯处于形成阶段，如何正确对待网络游戏、合理安排网络游戏行为，尚需要各方积极引导。因此了解青少年网络游戏时面临的安全
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 http://app.miiow.com.cn:8181/ajaxApi.ashx/@/dontlogin/sycm/getCateInfo?cateId=5
这是我之前写的了，一直保存在电脑里，现在学习写博客。希望多和大家交流，共同进步，文章中说得不好的地方请指出，谢谢！ 使用Unity3D进行网络游戏开发 一.Unity3d 简介 Unity3d是时下比较流行的一款游戏引擎，流行是因为用它做游戏很方便，无论是3d还是2d都会有非常好的效果，即便某些朋友不懂编程，也可以通过Unity自带的组件做出一些简单的诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型的小作品。在正式发布前，Unity经历的多年的开发阶段，Gooball在2005三月发布，运用了Unity的预发售版本 开发。Unity从出道到现在已有8年历史，有很多优秀的作品都是用Unity做的，诸如《神庙逃亡》、《绝代双骄》、《坦克英雄》、《将魂三国》、《梦幻国度2》、《新仙剑Online》以及《纵横无双》等。 二.网络游戏简介 网络游戏又称为MMOG(Massivemultiplayeronlinegame)。通常只要某一游戏的服务器端到客户端连线玩家数量超过 1000人即可算作大型多人在线游戏，但是狭义上必须有大量玩家处于同一“游戏世界”的游戏才能称之为大型多人在线 游戏。 目前网络游戏的分类主要如下： 1.从使用形式上进行分类： 浏览器形式和客户端形式。基于浏览器的游戏，也就是通常说到的网页游戏，又称为WEB游戏，它不用下载客户端，任何地方任何时间任何一台能上网的电脑快乐的游戏，尤其适合上班族。其类型及题材也非常丰富，典型的类型有角色扮演（天书奇谭）、战争策略（热血三国）、社区养成（猫游记）、SNS（开心农场）等。 而对于客户端形式这一种类型是由公司所架设的服务器来提供游戏，而玩家们则是由公司所提供的客户端来连上公司服务器以进行游戏，而现在称之为网络游戏的大都属于此类型。此类游戏的特征是大多数玩家都会有一个专属于自己的角色(虚拟身份)，而一切存盘以及游戏资讯均记录在服务端。此类游戏大部分来自欧美以及亚洲地区，这类型游戏有World of Warcraft(魔兽世界)(美)、战地之王（韩国）、EVE Online（冰岛）、战地（Battlefield）（瑞典）、信长 之野望Online(日本)、天堂2（韩国）、梦幻西游（中国）等等。 2.从游戏种类上进行分类：
在过去的几年里，伴随着智能手机的迅速普及和推广，人们对过度使用智能手机的潜在不利影响越来越感到担忧，特别是对身心健康的潜在不利影响。最近，“智能手机成瘾”(SPA，smartphone addiction)一词被引入，用来描述与智能手机相关的成瘾行为及其相关的身体和心理障碍。
中国互联网络信息中心（CNNIC），昨天下午发布第42次《中国互联网络发展状况统计报告》。报告显示，截至2018年6月30日，我国网民规模达8.02亿，手机网民规模达7.88亿，网民中使用手机上网人群的占比达 98.3%。
区块链技术的兴起和演进，甚至有点咄咄逼人。面对区块链游戏的来势汹汹，对于游戏玩家来说，这是属于“红利”般的消息，但是对于传统网络游戏而言，“鸭梨山大”。
内容概要：近日，腾讯游戏宣布加大对游戏防沉迷的举措，旗下 80 款热门游戏将陆续落实未成年防沉迷新规，还强调了人脸识别技术在其中的使用。那么 AI 能够在防止未成年沉迷游戏上，究竟能够做到多少呢？
网上游戏主要有三种形式，一是大型的网络游戏（包括云游戏），二是网页游戏，三是单机游戏。这三种基本囊括了当下互联网主流的游戏形式，在网络游戏这种越来越流行的娱乐消遣活动的背后，支撑玩家游戏体验的主要是各种各样的游戏服务器。
作为游戏行业从业者，应严格落实未成年人沉迷网络游戏有关措施，形成落实防沉迷要求的社会合力，共同为未成年人健康成长营造良好环境。
AI程序通过Q-learning，可以完成对于一个游戏从无到有的策略学习。其策略，即Q-table是一个由状态(state)和动作(action)组成的表格，里面记载了每个状态对应动作的收益预期。然而基于Q-table的学习却只能处理比较简单的游戏任务。2015年，DeepMind团队在Q-learning基础之上，加入了神经网络(neural network),并命名新的算法叫做Deep Q-learning。出人意料的是，加入所谓的deep后，算法竟有了突破性进展，取得了非凡的成绩。今天我们就要去挖掘这里的Deep所代表的秘密以及其算法成功的原因。
机器之心报道 机器之心编辑部 周末不能补课，平时也不能玩游戏。 8 月 30 日，国家新闻出版署发布了《关于进一步严格管理切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》，限制 18 岁以下未成年人每天玩网络游戏时间为一小时，且仅在周五、周六和周日，以及公共假期时间晚 8-9 点上线。 这些限制适用于包括手机在内的任何设备，「网络游戏」的定义，指所有在网络上提供服务的游戏，包括玩家语境中狭义的网游，也包括 PC 单机和主机游戏，覆盖国内过审上线的 WeGame 平台上的 PC 单机游戏、国行主机发行的主机游戏，但暂时
今天，中国围棋峰会进行到了第四天，AlphaGo挑战两种未曾体验过的比赛：人机配对赛和1v5的团体赛。 对于全新的比赛形式，棋圣聂卫平与AlphaGo之父哈萨比斯谈了这样的问题：如果让柯洁与AlphaGo搭档，对阵另外一台AlphaGo，究竟哪一方更厉害？参与人机配对赛的古力九段，则在赛前表示：要努力配合好AlphaGo才能有希望。 不幸的是，配对赛战到中局，跟古力合作的AlphaGo不愿再配合他，径直就要投降……但古力被逆转得实在不甘，断然拒绝投降。于是，赢棋无望AlphaGo开始乱走，不到8手棋，古
Youtube 上的知名游戏博主 SethBling训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。看懂他怎么做的，你也能举一反三。 最近，Youtube 上的知名游戏博主 SethBling 训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。在进行15个小时的游戏训练并做了一些针对性的改进后，这个神经网络在 50cc Mushroom Cup 中获得了金牌。 这并不是 SethBling 第一次在游戏中应用神经网络“通关”。此前 SethBling 曾
AI科技评论消息，最近，Youtube 上的知名游戏博主 SethBling 训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。在进行15个小时的游戏训练并做了一些针对性的改进后，这个神经网络在 50cc Mushroom Cup 中获得了金牌。 这并不是 SethBling 第一次在游戏中应用神经网络“通关”。此前 SethBling 曾经创建了另一个神经网络MarI/O，通过训练，这个神经网络自己演变成玩“超级马里奥世界”（Super Mario World）的高手。SethB
在疫情的影响下，在线办公、网络游戏等“宅经济”行业进入了快速发展期。而在办公领域和网络游戏领域均有布局的金山软件，更是乘势而起收益颇丰。
在市场竞争激烈的情况下，游戏业务收益强劲增长、办公软件业务付费用户增加，金山软件递交了一份营收、净利双收的亮眼新财报。
原文标题：Teaching a NeuralNetwork to play a game using Q-learning 作者：Soren D 翻译：杨金鸿 本文长度为6000字，建议阅读12分钟 本文介绍如何构建一个基于神经网络和Q学习算法的AI来玩电脑游戏。 我们之前介绍了使用Q学习算法教AI玩简单游戏，但这篇博客因为引入了额外的维度会更加复杂。为了从这篇博客文章中获得最大的收益，我建议先阅读前一篇文章(https://www.practicalai .io/teaching-ai-play-si
大数据文摘作品 编译：叶一、Chloe、彭湘伟、钱天培 在2016年3月，Deepmind研发的AlphaGo以4:1的成绩，击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手，李世石(Lee Sedol)。超过2亿观众见证了这一历史时刻。一台机器已经学会了一种超越人类的围棋策略。这在以前被认为是一项不可能完成的任务，或者至少需要十年之功。 AlphaGo与李世石的第3场比赛 这已是一项了不起的成就。然而，在2017年10月18日，DeepMind又再次取得了突破。 论文《无需人类知识就能称霸围棋》（Mastering
作者David Foster。 翻译 | 黄伟聪 董星 校对 | 凡江 在这篇文章，我会试着阐明三件事： AlphaZero之所以是人工智能前进一大步的两个答案 怎样生成一个 Alpha
利用递归神经网络玩的"史莱姆排球"游戏。你能打败AI吗？
图：pixabay 本文来自于微信公众号：雷克世界 编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA 在这篇文章中，我将试图对以下三件事情进行阐述： 1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。 2.如何构建AlphaZero方法的副本，从而使其能够玩Connect4游戏。 3.如何调整代码从而使其能够插入到其他游戏中。 ▌AlphaGoAlphaGo ZeroAlphaZero 2016年3月，在一场超过2亿人观看次数的比赛中，Deepmind的AlphaGo以 4-1的比分击败了获得
来源： Techworld/新智元 译者：弗格森 【PPV课导读】DeepMind 一直在锲而不舍地追求通用人工智能。对于通用的一个通俗解释便是，不局限于单一任务，可以将学习到知识迁移运用到新的任务中
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典。特此我们整理出其第一篇对应的中文翻译与相关笔记。 Mastering the game of Go without Human Knowled
【新智元导读】爱丁堡大学的研究者提出利用神经网络处理角色的动作动画的全新方法，相比传统方法角色的动作更加逼真、自然。也许我们终于可以告别游戏中无休止的同样动作了。 论文地址：http://theorangeduck.com/media/uploads/other_stuff/phasefunction.pdf 当我们谈论游戏里的人工智能时，我们脑海里的图像通常是更聪明或更接近现实的敌人，而不是那些没头没脑的自动装置。一项新的研究表明，使用神经网络的 AI 可以实时地在复杂的游戏环境中非常逼真地改变代表玩家的
作者：Flood Sung 编辑：费欣欣 【新智元导读】不用传统外挂，训练纯深度学习AI来玩跳一跳，结果会如何？本文作者使用模仿学习，训练了一个端到端的神经网络玩跳一跳，使用注意力机制（Attention）分析后发现，神经网络在玩游戏时，也会自动捕捉棋子与盒子的重要位置信息。代码不过100行，希望这个工作能让大家体会到深度学习的魅力！ 微信跳一跳自发布以来，迅速成为人们茶余饭后的休闲利器，同时也演变成了各路程序员的竞技场。程序员们争先开发出各种牛逼外挂，把小游戏玩出了新的境界。 然而，目前出来的各种外挂版本
一般来说，一些大型的网游在普通的计算机或者网速下进行的时候，可能在速度上是很慢的。因此，一些网游高手会选择去购买一个合适的加速器来安装，为的就是解决在网游运行过程中遇到的一系列问题。那么，安装之后在网游运行过程中主要起到了哪些作用呢？
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】DeepMind 一直在锲而不舍地追求通用人工智能。对于通用的一个通俗解释便是，不局限于单一任务，可以将学习到知
量子计算机可以解决超出传统计算机功能的复杂任务。然而，量子态对来自其环境的恒定干扰极其敏感。计划是使用基于量子误差校正的主动保护来解决这个问题。马克斯普朗克光学研究所所长Florian Marquardt及其团队现在提出了一种能够通过AI进行学习的量子纠错系统。
最后，我们观察到一个简单的策略：只有在没有机会爆破的情况下才拿牌，这大大提高了我们获胜的几率，因为它将爆破的风险完全转移到了赌场。
1.人们为何使用 Python？ 在学习 Python 之前，还望新手们先看完本篇文章，写作不易，还请各位大佬赏脸 ，根据我自已在学 Python 的过程中，以及网上众多 Python 学习，爱好者评论中，我大概总结，以下几个方面。 📷 1.1 软件质量 我们学 Python 的人都知道，Python 更注重可读性、一致性和软件质量，它的设计致力于可读性，因此具备比传统脚本语言更优秀的可重用性和可维护性，另外一点就是 Python 支持软件开发的高级重用机制，比如面向对象程序设计。 1.2 提高开发者的效率
21点又名黑杰克（Blackjack），起源于法国，已流传到世界各地，有着悠久的历史。
原文标题：Teaching A Neural Net To Play Blackjack
8月3日，《经济参考报》直指游戏产业危害未成年人健康成长的文章引发了一系列连锁反应，腾讯、网易、中手游、B站等游戏股股价均不同程度地下挫，市场有关游戏防沉迷的争论也再次多了起来。
2015年9月18日下午，由湖北省版权局、中南财经政法大学主办，华中国家版权交易中心、中南财经政法大学知识产权研究中心承办的“华中国际版权高峰论坛”在武汉国际会展中心召开。本次论坛以“版权·交易·发展”为主题，邀请了国内外版权界官员、专家学者及行业精英参会，共同探讨版权产业发展，积极探索版权交易、运营及保护模式。腾讯研究院法律研究中心研究员彭宏洁受邀参加会议，并作主题发言。 彭宏洁围绕“互联网版权运营模式及其面临的新问题”的主题进行发言。他首先结合两组数据对版权运营在互联网行业发展中的
选自Uber AI 作者：Felipe Petroski Such、Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：路、李泽南 Uber 在去年底发表的研究中发现，通过使用遗传算法高效演化 DNN，可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络在像素级别上玩 Atari 游戏；这种方式在许多游戏中比现代深度强化学习算法或进化策略表现得更好，同时由于更好的并行化能达到更快的速度。不过这种方法虽好但当时对于硬件的要求很高，近日 Uber 新的开源项目解决了这一问题，其代码可以让一
一开始，它们什么都不懂，刚开局就GG。但有了进化算法 (Evolution) ，AI可以在一代一代更迭中，掌握强大的游戏技能。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 学会了哥的运营，剩下的就是 A 了——「F91」孙一峰。 神经网络是机器学习的一个重要分支，近年来随着深度学习的兴起展现了强大的能力。近日，来自 IT University of Copenhagen 的几位学者尝试使用顶级玩家的 Replay 训练一个深度学习模型来打星际争霸，并获得了成功。经过训练的 AI 学会了人类玩家运营的部分技巧，并在对战中展现出了多种不同策略。 有关星际争霸系列游戏的人工智能研究层出不穷，因为这一即时战略游戏（RTS）的环境复杂，在同类
导读：据外媒报道，对谷歌来说，仅仅将机器学习和人工智能用于产品还远远不够。谷歌还希望用户能理解，这些技术是如何运转的。 去年，在深度学习引擎开源的几个月之后，谷歌一名研究员与《纽约时报》合作，制作了数据可视化材料，解释了神经网络的运行方式。目前，谷歌推出了在线工具和游戏集合AI Experiments，帮你理解机器学习的内部原理。 以游戏“赶紧来画”为例。这款游戏类似于看图猜词，玩家有20秒时间在屏幕上画一个物体，而谷歌将在倒计时结束后进行猜测。目前，谷歌取得的成果很棒。例如，系统会让用户画迷彩图案、微波炉
如果知道.NET项目在开源中国的git上所占的比重只有5%的话，为什么这个《2014年国人开发的最热门的开源软件TOP 100》榜中.NET项目那么少就是情理之中了。 进入看了一下，发现还是有很多
综述 本篇博文将向大家演示，如何在仅仅运用78行代码的情况下，利用 Keras 和 Gym 实现深度强化学习，使得 CartPole 这款游戏得以成功运行。 即使你不知道强化学习是什么也没关系，我会
机器学习系统现在适用于很多类型的任务，但它们也有一个共同的问题：学得不一定快，但忘得很快。 比如说，DeepMind训练神经网络玩雅达利游戏时，给系统输入Space Invaders的训练数据，它就学会了玩Space Invaders；再输入打砖块的训练数据，它就学会了打砖块，却忘了Space Invaders该怎么玩。 最近，DeepMind和伦敦帝国理工学院的研究人员已经创建了一种算法，允许该系统的神经网络自主学习，保留信息，并再次使用它。 相关论文发表在《美国国家科学院院刊(PNAS)》，摘要地址
Hi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋，我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波，Aileen 导读：和人脑不同，计算机程序学习执行一项任务后，通常也会很快地忘记它们。而DeepMind这项最新研究通过修改学习规则，程序在学习一个新任务时，还能记得起老任务。这样的程序，能够持续地、自适应地学习，无疑这是程序迈向更加智能化的重要一步。微信后台回复“保留记忆”获取论文全文。 计算机程序学习执行一项任务后，通常也会很快地忘记它们。相比之下，我们的大脑以非常不同的方式工作。我们能够逐步学习，一次获得一个技能，并在学习新任务时运用我们以前的知识。作
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
