人工智能算法描述 黑白棋的人工智能部分是整个黑白棋程序中非常重要的一环，采用的算法直接关系到计算机棋手的水平和整个程序的可玩性。下面对人工智能部分算法流程等进行介绍： 1.算法 人工智能部分采用动态分配权值的方法，首先将整个棋盘分成三等。第一等为边角分配权值300，第二等为奇数边和奇数角分配权值200，剩余部分为第三等，分配权值100.然后在下棋的过程中如果某一行或者某一列满了，则该行或列旁边的行或列权值增加100. 2.电脑等级 电脑水平分为三个等级，低级、中级和高级。低级电脑在对 手下棋之

贪心算法一般来说是解决“最优问题”，具有编程简单、运行效率高、空间复杂度低等特点。 一、贪心算法与简单枚举和动态规划的运行方式比较 贪心算法一般是求“最优解”这类问题的。最优解问题可描述为：有n个输入， 它的解是由这n 个输入的某个子集组成，并且这个子集必须满足事先给定的条 件。这个条件称为约束条件。而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。这 些可行解可能有多个。为了衡量可行解的优劣，事先给了一个关于可行解的函数， 称为目标函数。目标函数最大（或最小）的可行解，称为最优解。 a)求“最优解”

针对内燃机振动信号非线性、非平稳特点,提出了一种基于一步向前预测回归树的新模型。首先确定合适的嵌入维数和时间延迟,从而据此确定回归树的输入;然后,建立回归树预测模型;最后,用原始时间序列对所建立的模型进行预测性能评价,并将此方法与神经网络、支持向量机预测方法相比较。

语言理解预训练 现在，针对语言理解的语言模型预训练是NLP上下文中的重要一步。 语言模型将在庞大的语料库上进行训练，然后我们可以将其用作需要处理语言的其他模型的组成部分（例如，将其用于下游任务）。 概述 语言模型 语言模型（LM）捕获所有可能句子的分布。 输入：一个句子 输出：输入句子的概率 虽然语言建模是大规模语料库上的典型无监督学习，但我们在此回购中将其转变为一系列有监督的学习。 自回归语言模型 自回归语言模型基于所有先前的标记来捕获下一个标记的分布。 换句话说，它查看上一个标记，并