基于“确定性神经网络”（一种国产神经网络）的连子棋开发SDK。
包含了相关的MFC对话框版本和控制台版本的Demo源码，还有相应的说明文档。
2022-02-08 16:06:04
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包含了可运行版本的EXE文件和对应的VS版源代码，详细的开发过程和使用文档可以参考相应的博客介绍。
2022-02-08 16:06:03
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包含了至2022年2月7日为止训练出的确定性神经网络连子棋模型。
包含有三连子、四连子、五连子（五子棋）等直至十五连子的连子棋模型文件。
所有模型均在15x15大小的棋盘上进行的训练。
2022-02-08 16:06:02
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本文提出了一种名为 MCMP（Monte Carlo Motion Planning）的新方法，用于解决不确定性下的运动规划问题，即计算满足概率避碰约束的低成本路径的问题。 MCMP 通过蒙特卡罗采样参考跟踪控制器的执行（在本文中我们考虑 LQG）来估计给定路径的碰撞概率（CP）。 本文的关键算法贡献是统计方差减少技术的设计，即控制变量和重要性抽样，以使这种抽样过程适合实时实施。 MCMP 通过迭代 (i) 计算问题的确定性版本的（近似）最优路径（此处使用 FMT* 算法），将此 CP 估计过程应用于运动规划，（ii）计算该路径的 CP，以及（ iii) 根据 CP 是高于还是低于目标值，以一个公因数对障碍物充气或放气。 MCMP 的优点有三个方面： (i) CP 估计的渐近正确性，与大多数当前的近似相反，如本文所示，后者可能会相差很大倍数并阻碍可行计划的计算； (ii) 速度和可并行性，以及 (iii) 通用性，即该方法几乎适用于任何规划问题，只要路径跟踪控制器和配置空间中的障碍物距离概念可用。 数值结果说明了 MCMP 的正确性（在可行性方面）、效率（在路径成本方面）和计
2022-02-03 09:03:21
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2022年海外食品饮料行业年度投资策略：攻守兼备，有确定性盈利改善.pdf
2022-01-21 19:02:15
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近几年逐渐掀起了网上购物热潮，网上购物确实快捷方便，但是消费者在进行网上购物时往往受到一些不确定性因素的影响。利用粗糙集理论对影响消费者网上购物的各种因素进行分析。结合实际交易过程收集影响消费者购买决策的各种因素建立网上购物模型，并对其做数据预处理构造网上购物目标信息系统。基于粗糙集理论对网上购物目标信息系统进行属性约简，得到约简集。详细分析了网上购物的隐含信息以及影响商家销售结果的关键因素，从而更好地指导商家进行销售。
2022-01-21 17:29:55
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pygpc
基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱
基本功能：
N维系统的高效不确定性分析
使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析
轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型...
并行化概念允许并行运行模型评估
高效的自适应算法可以分析复杂的系统
包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程
包括最新技术，例如：
投影：确定最佳折减基数
L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估
梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性
多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统
优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛
应用领域：
pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它：
非破坏性测试：
无创性脑刺激：
经颅磁刺激：
2022-01-09 19:15:37
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游戏由玩家 1 和玩家 2 组成，分别可以使用两种策略 S = {So,S1} 和 T = {to, t1)。 如果 (s*,t*) 是双矩阵博弈的均衡点，则以下成立：
U1(s,t*) <= U1(s*,t*); 对于 s ES 和 U2(s*,t) <= U2(s*,t*); 对于 t ET
2022-01-07 20:35:00
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