Derezzed Inc.（dbaThreatGEN）是一家美国小企业，位于休斯顿德克萨斯州，目前专注于新兴技术应用领域，从事网络安全（工控安全）培训、工控安全服务咨询及工控安全威胁监控的解决方案。在网络安全（工控安全）培训服务中，该公司使用先进的计算机游戏引擎构建了网络安全（工控安全）培训平台，使得该平台基于游戏化的规则结合开发的系列工控安全培训课程TGICS101、TGICS201和TGICS301进行工控安全培训。在其他的服务解决方案中，工控安全服务咨询及工控安全威胁监控均依托该公司的资深工控安全专家的经验进行实施，其创始团队成员编写《黑客大曝光--工业控制系统》一书，目前正在编写一本最新的工控安全渗透书籍，工控安全专家具有较深厚的工控安全实战经验。该公司创立时间比较久远，公司的产品和技术方向也跟随这最新技术的发展而不断变化。相对于工控安全领域，该公司是新人，在技术创新上，采用目前最流行的网络安全游戏化和人工智能化培训模式构建网络安全（工控安全）培训课程及体系。
传统意义上，游戏功能是Linux的弱项之一。近年来，由于Steam，GOG和其他将商业游戏平台的努力，这种情况有所改变，但是这些游戏通常不是开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但这对于开源纯粹主义者而言还不够。
今天的故事主人公是一个13岁的男孩Rishab Jain和一个10岁的女孩Samaira Mehta。
机器之心报道 机器之心编辑部 DeepMind在游戏AI领域又有了新成绩，这次是西洋陆军棋。 在AI游戏领域，人工智能的进展往往通过棋盘游戏进行展现。棋盘游戏可以度量和评估人类和机器如何在受控环境中发展和执行策略。数十年来，提前规划的能力一直是AI在国际象棋、跳棋、将棋和围棋等完美信息游戏以及扑克、苏格兰场等不完美信息游戏中取得成功的关键。 西洋陆军棋（Stratego）已经成为AI研究的下一批前沿领域之一。该游戏的阶段和机制的可视化图如下1a所示。该游戏面临以下两个挑战。 其一，Stratego 的博
（VRPinea 8月26日讯）2022年科隆国际游戏展（Gamescom 2022）已于当地时间23日晚，在德国科隆国际展览中心拉开帷幕。这是自疫情暴发后，该展会的首次线下“营业”。据了解，米哈游等我国企业也参加了本届展会。
近日，人工智能行业龙头 OpenAI 的历史 首届开发者大会 揭幕。OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼在接近45分钟的开幕演讲中，向全球开发者和ChatGPT用户展示了AI龙头即将推出的一系列产品更新。
萨米拉•梅赫塔（Samaira Mehta）是一个在硅谷长大的10岁女孩，由于她作为程序员的工作，她已经悄然吸引了一群近乎狂热的追随者。
2021年，华盛顿大学语言学家Emily M. Bender发表了一篇论文，认为大型语言模型不过是「随机鹦鹉」（stochastic parrots）而已，它们并不理解真实世界，只是统计某个词语出现的概率，然后像鹦鹉一样随机产生看起来合理的字句。
我们身处的时代，网络攻击正愈演愈烈，特别是网络空间领域上升到网络战的战略高度之后，几乎每天都有网络攻击事件发生，而目前网络安全厂商竭尽全力开发的安全软硬件在保护个人和企业的信息安全方面始终存在差距。详细来说，现今的网络安全技术及产品只解决了安全一半的问题，更关键的另一半需要我们的网络安全技术人员在关键的时候进行干预和解决。这就对我们的网络安全技术人员提出了要求，技术人员必须能够胜任网络安全的岗位的能力并拥有对应解决问题的技能。但是当前的网络安全技能培训方法在很大程度上依赖于安全专家或网络红队，这些安全专家或网络红队为网络人员的安全培训提供了具有挑战性的培训路径和彼此磨炼战术的对手。这样的培训周期长、人力培训成本高且培训的安全专家或网络红队始终不足，无法满足大规模网络人员安全培训的技能要求；而提供的网络安全培训产品在一定程度上又无法满足实战性技能培训人才的要求。
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
大家好！学习了那么久的c语言，我们都希望自己能做出一些成果来，而实现一些小游戏无疑是最先想到的选择。
近日，DeepMind的AI智能体DeepNash，在西洋陆军棋（Stratego）中花式战胜专业级人类玩家，成功跻身Top 3。
原文标题：General Board Game Playing for Education and Research in Generic AI Game Learning
DeepMind在去年年底发表在《科学》杂志上的一篇论文中，详细介绍了AlphaZero，这是一种人工智能系统，可以自学如何掌握国际象棋、日本象棋“将棋”的变体以及中国的围棋。在这些棋种的竞赛中，AlphaZero都成功击败了世界冠军。
Deepmind在Alphago上的成就把强化学习这一方法带入了人工智能的主流学习领域，【从零开始学习】也似乎成为了抛弃人类先验经验、获取新的技能并在各类游戏击败人类的“秘诀”。来自斯坦福的Andrey Kurenkov对强化学习的这一基础提出了质疑。本文中，他从强化学习的基本原则及近期取得的成就说起，肯定了其成果，也指出了强化学习的基础性局限。大数据文摘对本文进行了精华编译。
自古以来，游戏一直是Linux的痛点之一。即使最近几年，由于Steam、GOG和其他企图将商业游戏引入Linux的努力，让这个痛点得到了一定程度的缓解，但是这些游戏通常是不开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但对于开源纯粹主义者来说，显然这还不够完美。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。 本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。 相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。
AI 科技评论按：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
AI 研习社：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
选自Meta AI Blog 机器之心编译 编辑：陈萍、蛋酱 AI 学会了「揣度人心」，这本来是世界上最难的事情之一。 长期以来，游戏一直是 AI 进步的试验场——从深蓝战胜国际象棋大师 Garry
原文出处： codelympics 译文出处：codeceo 我们都有这样的业余项目：项目创建一半就弃之于坟墓，未完成的梦想遗体就这样扔之于文件夹中。游戏、应用程序、可视化数据等等。现在所谓伟大的点子最后只能沦落为空气中卑贱的尘埃。 这是一个可悲的事实，因为业余项目原本应该成为一个传奇。在它们最辉煌的时刻，能够让你朝思暮想，夜不成寐，眼中只有一个它。很少很少的一部分人会够保持下去，沉溺于此。它们让你觉得自己还活着，它们比sex更好。 但大多数的业余项目往往没有那么幸运。被抛弃，然后静静地，死去。 我们
一份基于区块链游戏的新式生态体系陈述显现，链游生态体系最显著的特征之一，即不同游戏之间混合和交流数据的才能，没有完成。 跨游戏互联并不是一个全新的概念。 任天堂的《超级粉碎兄弟》(Super Smash Brothers)系列游戏可能是这一理念的最好例证，即在一款游戏中，了解的人物聚在一起。 可是和链游比较，任天堂的这些人物只归于任天堂游戏。 链家承诺的是更具颠覆性的模式，即玩家在一款游戏中辛辛苦苦获得的成果不仅存在于这款游戏中，还能够依据自己的挑选转移到另一款游戏中。 危险投资公司Union Square Ventures的Fred Wilson在上个月底发表的一篇关于Dapper Labs的文章中表明，能够经过与区块链绑定游戏中的知识产权来完成“可扩展性”。 Dapper Labs是加密猫和奶酪向导背面的开发团队。 原文如下: “想象一下，开发者基于《堡垒之夜》开发了一个新的世界/游戏/体会，然后你能够带上你的人物、兵器、载具等。融入这些新的世界/游戏/体会。那会是什么样子？”
我们常把机器学习描述为一种使用数据模式标记事物的神奇技术。听起来艰涩，但事实上，拨开层层概念，机器学习的核心简单到令人尴尬。
选自《量子杂志》 作者：Ben Brubaker 机器之心编译 编辑：王楷 滕尚华教授曾两次获得理论计算机科学领域的最高荣誉哥德尔奖，在他的研究中，理论问题和实践问题长期以来一直交织在一起，然而如今他却转头聚焦于一些其他事情。 滕尚华 对于滕尚华而言，理论计算机科学从来都不是纯理论性的。现年 58 岁的滕尚华是南加州大学计算机科学系教授，曾两次获得哥德尔奖，该奖项每年颁发一次，旨在表彰开创性的理论工作。而他的独到之处在于经常潜心于以既实用又有趣的方式将抽象理论与日常生活联系起来。 滕尚华教授于 1964
为什么程序员的业余项目大多都死了？ 我们都有这样的业余项目：项目创建一半就弃之于坟墓，未完成的梦想遗体就这样扔之于文件夹中。游戏、应用程序、可视化数据等等。现在所谓伟大的点子最后只能沦落为空气中卑贱的
这是一个可悲的事实，因为业余项目原本应该成为一个传奇。在它们最辉煌的时刻，能够让你朝思暮想，夜不成寐，眼中只有一个它。很少很少的一部分人会够保持下去，沉溺于此。它们让你觉得自己还活着，它们比sex更好。
本文是对清华大学完成，被 AAAI2020 录用的论文《Solving SequentialText Classification as Board-Game Playing》进行解读。
但是它们仍然有一些很大的局限性，主要与“记忆”有关——或者更确切地说，与缺乏记忆有关。
（VRPinea 8月24日讯）今日重点新闻：Meta不再强制用户绑定Facebook账户登陆；《CATAN》将登陆Tilt Five的专为AR眼镜和AR桌游开发的平台；《工作模拟器》的开发商Owlchemy Labs宣布将推出专为手部追踪构建的VR新作。
大厂其实一直非常喜欢让人工智能玩游戏挑战相关专业人士。除了Google旗下的DeepMind的一众Alpha*外，Facebook也建立了人工智能驱动的机器人，可以在德州扑克和棋盘游戏（例如围棋）等流行游戏中压倒专业人士。
【新智元导读】谷歌和Facebook无疑是全球不可忽视的AI企业，两者对AI的投入也有目共睹，可惜他们对AI的热爱似乎并未换来AI对他们的喜爱——富国银行开发的AI分析师最近将两家公司的股票都判定为“抛售”。 谷歌CEO Sundar Pichai谈到人工智能时听起来像一个热恋中的少年，痴迷于寻找各种方法将AI整合进入他所做的每一个新产品中。他的公司长期以来投资AI，用40亿美元买下了英国人工智能创业公司DeepMind，并利用其能力在从中国传统棋盘游戏到改进医学诊断中击败人类，做了各种努力。 同时，Fac
原文标题：An Overview of the Ludii General Game System
东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息
IBM的人工智能系统Project Debater近日分别和以色列国家辩论冠军、以色列国际辩论协会主席分别进行了人机辩论比赛，并全部获胜。
棋盘游戏 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2492 Accepted Submission(s): 1452 Problem Description 小 希和Gardon在玩一个游戏：对一个N*M的棋盘，在格子里放尽量多的一些国际象棋里面的“车”，并且使得他们不能互相攻击，这当然很简单，但是 Gardon限制了只有某些格
本号已有原创文章250+篇，以软件工程为纲，DevOps为基，洞察研发效能全貌，涵盖从需求管理、应用/游戏开发、软件测试、发布部署到运营监控的完整流程。无论您是项目经理、产品经理、开发人员、测试人员，还是运维人员，在这里您都可以有所收获，同时深入理解其他角色的工作内容，共同助力DevOps的成功落地。欢迎关注，有任何问题可发送私信~
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化
近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。
来源|FT中文网 不，你的计算机不会很快抢走你的工作。但是，在挑战它玩棋盘游戏之前，你应该三思——即使是它以前没有玩过的。看到最顶级的人类玩家输给机器不是新鲜事。谷歌的DeepMind最近更进一步：它利用自己的通用游戏算法从零开始自学，在几个小时内就成为三种不同游戏的冠军，胜过最好的定制类人工智能系统。 乍看之下，这听起来像是机器与人类智能之间的鸿沟很快就会被跨过。自人工智能出现以来，人类就梦想着能够创造一个像人类头脑那样善于解决任何问题的广义智能。 许多专家为DeepMind的适应性游戏大脑欢呼，艾伦人工
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
近年来，世界各地的研究员和媒体对深度学习极其关注。而深度学习方面成就最为突出的就是深度强化学习——从谷歌Alpha Go击败世界顶级棋手，到DeepMind的AI智能体自学走路、跑步以及躲避障碍物，如下图所示：
在这篇论文中，我们呈现了关于过去 40 年认知架构（cognitive architecture）研究的宏观概述。尽管目前已有架构的数量已经有数百种了，但绝大多数已有的调研都没有反映出这种增长，而只是重点强调了一小部分地位稳固的架构。虽然它们的贡献是不可否认的，但它们只能代表该领域研究的一部分。因此，在这篇调研中，我们将超越对重点的关注，而将我们的范围扩展成对认知架构研究的更具包容性和高层面的概述。我们最终的集合有 86 种架构，其中包括 55 种仍在活跃发展的架构，另外还从一些不同的学科（涵盖从心理分析学到神经科学等）中借用了一些。为了保证本论文长度合理，我们仅讨论了核心的认知能力，比如感知（perception）、注意机制（attention mechanism）、学习（learning）和记忆（memory）结构。为了评估认知架构的实际应用的广度，我们收集了超过 700 个使用了我们列表中的认知架构的实际项目的信息。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者我们可以更准确地称之为 – 深度强化学习。本系列文章的目的不仅仅是让你对这些概念有一个直观的认识。而是想让你更深入地理解深度强化学习最流行也最有效的方法背后的理论，数学原理和实现。
沃特斯：人工智能打赢围棋的头条新闻，令人产生技术进步势不可挡的感觉。但随着问题性质的改变，我们将需要一些全新的方法。 📷 收藏更新于2017年12月26日 07:15 英国《金融时报》 理查德•沃特斯 不，你的计算机不会很快抢走你的工作。但是，在挑战它玩棋盘游戏之前，你应该三思——即使是它以前没有玩过的。看到最顶级的人类玩家输给机器不是新鲜事。谷歌(Google)的DeepMind最近更进一步：它利用自己的通用游戏算法从零开始自学，在几个小时内就成为三种不同游戏的冠军，胜过最好的定制类人工智能系统。 乍看之
选自arXiv 机器之心编译 在围棋之后，即时战略游戏星际争霸是人工智能研究者们的下一个重要目标。近日，中科院自动化所提出了一种强化学习+课程迁移学习方法，让 AI 智能体在组队作战的条件下掌握了微操作的能力，该研究或许可以让多智能体 AI 方向的发展向前推进一步。该论文已被学术期刊 IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 收录。 该研究的代码和结果已公开：https://github.com/nanxintin/
Scratch操作简单+易于使用，在游戏和动画制作方面具有明显优势，可以帮助孩子更快完成编程游戏设计🚀和其他编程语言相比，Scratch没有那么硬核，更易懂，更像是满足青少年实现创作的工具💯💯📷【Scratch软件在初学者编程教育中的应用】软件：66yinyue.top/OXWjuQbTD20230406Scratch少儿编程软件摘要：Scratch是一款针对初学者的编程教育软件，具有可视化编程、易学易用等特点。本文将介绍Scratch的基本特点和功能，并探讨其在初学者编程教育中的应用。📷关键词：Scrat
在我国悠久的历史上广为流传，同时它也是我们儿时游戏的一个童年记忆，简简单单的九宫格棋盘就构成了我们童年时的美好点滴。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】ChatGPT可以联网后，OpenAI还火速介绍了一款代码生成器，在这个插件的加持下，ChatGPT甚至可以自己生成机器学习模型了。 上周五，OpenAI刚刚宣布了惊爆的消息，ChatGPT可以联网，接入第三方插件了！ 而除了第三方插件，OpenAI也介绍了一款自家的插件「代码解释器」，并给出了几个特别的用例：解决定量和定性的数学问题；进行数据分析和可视化；快速转换文件格式。 此外，Greg Brockman演示了ChatGPT还可以对上传视频文件
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