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综述了近年来发展迅速的深度学习技术及其在游戏(或博弈)中的应用. 深度学习通过多层神经网络来构建端对端的从输入到输出的非线性映射, 相比传统的机器学习模型有显见的优势. 最近, 深度学习被成功地用于解决强化学习中的策略评估和策略优化的问题, 并于多种游戏的人工智能取得了突破性的提高. 本文详述了深度学习在常见游戏中的应用.  相似文献   
2.
李豁然  刘譞哲  梅俏竹  梅宏 《软件学报》2021,32(10):3219-3235
如今,智能手机已成为人们日常生活中重要的组成部分.然而,在智能手机软硬件能力高速发展的同时,智能手机的电池能力却未能取得突破性的进展.这导致电池的续航能力经常会成为用户使用智能手机时的体验瓶颈.为了提高用户使用体验的优良感受,一种可行的方法是为用户提供电池续航时间预测.准确的电池续航时间预测能够帮助用户更加高效地规划其使用,从而能够改善其使用体验.由于缺乏高质量数据的支持,现有的电池续航时间预测方法通常比较简单,较难在真实场景下发挥实际用途.为了解决这一问题,基于一组细粒度大规模真实用户数据集,提出了一个智能手机电池续航时间预测模型.为了验证模型的效果,基于51名用户21个月内的细粒度使用数据进行了实验验证.结果显示:用户在发起查询时的使用行为、在当前会话内的使用行为以及其历史使用习惯上,均能够不同程度地帮助电池续航时间预测.总体来说,所提出的模型能够显著提升预测准确度.  相似文献   
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