医学视觉问答(VQA)是医学人工智能和流行的VQA挑战的结合。用自然语言给出医学图像和临床相关问题，期望医学VQA系统能够给出一个可信的、令人信服的答案。虽然一般领域的VQA已经得到了广泛的研究，但医学VQA由于其任务特点，还需要具体的研究和探索。

它使用作者提出的论文“计算有限游戏中的纳什均衡的优化公式”中描述的 n 人非合作游戏的优化公式，可在http://ieeexplore.ieee.org/xpl 获得/freeabs_all.jsp?arnumber=5397970 。 该方法能够从给定博弈中可能存在的许多样本中给出一个样本纳什均衡。 显示 GUI 的屏幕截图是在代码上开发的，使用它作为 dll 和 VB.Net。

3.子博弈精炼纳什均衡求法——逆向归纳法求解 对于我们现在所讨论的有限完全信息动态博弈，逆向归纳法是求解子博弈精炼纳什均衡的最简便方法。在求解子博弈精炼纳什均衡时，从最后一个子博弈开始逆推上去，这就是逆向归纳法。所以逆向归纳法就是从动态博弈的最后一个阶段或最后一个子博弈开始，逐步向前倒推以求解动态博弈均衡的方法

matlab代码做游戏量子游戏中的纳什均衡 这是一种类似于梯度下降法的蛮力方法，目的是在随机量子博弈中找到纳什均衡点。 先决条件 这是一个MATLAB程序。 该程序需要QETLAB（量子纠缠理论实验室），它是用于探索量子纠缠理论的MATLAB工具箱。 要安装QETLAB，请访问此。 运行代码 首先运行文件PartialTraceModified.m ：这是PartialTrace包含的内置PartialTrace函数的修改版本。 通过修改，我们可以计算符号矩阵的部分迹线。 接下来运行文件generate_random_game.m ：该文件用于生成随机量子游戏。 该文件将有两个输入： 玩家A可用的策略数量 玩家B可用的策略数量 运行文件find_equilibrium.m ：该文件将运行蛮力算法来找到在上一步中生成的随机量子博弈的平衡。 该文件中的重要参数是： 设置linear_update_method = true使用线性更新方法，设置linear_update_method = false使用矩阵指数更新方法 将total_iterations设置为所需值。 当前值为total_

为了提高认知无线网络中频谱共享所产生的效益，研究了认知网络的频谱管理技术，提出了一种基于代理的频谱交易算法。该方法以代理商作为频谱交易和分配的中介，减轻了多主用户、多次用户频谱交易过程中的系统开销；在各主用户服务提供商之间采取相互竞争或相互合作的模式以最大化自身利益或总体利益为目标与代理商达成最终的频谱交易价格和频谱出售量，代理商把交易得来的频谱在次用户之间进行拍卖，各次用户向代理商投标，代理商根据其投标分配相应的频谱，次用户自适应地调整投标以使自身利益最大化。主用户服务提供商之间的竞争或合作和次用户之间的竞拍均采用纳什均衡作为最终的结果。基于MATLAB对所提算法的性能进行了仿真，仿真结果验证了该算法的有效性。

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能量枢纽(EH)可以促进不同形式的能源载体协同运行，是加快泛在电力物联网关键技术研究的重点。提出了一种基于非合作博弈的多EH优化运行方法，将包含多能源系统的单个园区抽象为一个EH，对EH中的能源生产、转换及储能设备进行建模，建立多能协同运行的EH框架；在此基础上，构建基于纳什均衡的多EH非合作博弈模型，各EH以日运行成本最小为目标函数与其他EH参与博弈，分析各EH中设备出力和负荷平衡情况。基于MATLAB进行仿真运行，结果表明多个EH之间能充分利用区域间负荷互补特性，使各EH在优化个体运行成本的同时，提高系统的灵活性。

在对我国当前网络运营商的业务及其关系进行描述的基础上,建立其业务与效益模型,并对竞争运营商进行非合作博弈分析.分析结果表明,可以通过调控运营商间合作因子,使运营商在非合作博弈条件下,其纳什均衡点与系统全局最优点重合,达到其合并运营的效果.由此说明,对各个运营商的网络进行实质合并不是必须的.在三网融合中心的参与下,使用合适的计费策略监督与调节各运营商的计费关系,就可以实现高效的三网融合.

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针对N人非合作博弈Nash均衡求解问题，将免疫算法中抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能引入基本粒子群算法，提出了一种求解博弈问题Nash均衡的免疫粒子群算法。该算法通过抗体浓度抑制机制和免疫记忆功能来保持种群的多样性，不仅保持了粒子群算法简单、易于实现的特点，而且增强了粒子群算法的全局寻优能力，加快了算法的速度。实验表明，提出的算法具有较好的性能,优于免疫算法和基本粒子群算法。