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围棋机器博弈是机器博弈中重要的分支之一，其庞大的博弈空间给机器博弈研究者带来了巨大挑战．目前围棋机器博弈多采用静态估值搜索与蒙特卡洛树搜索，故将时间差分算法引入至九路围棋机器博弈系统中，提出基于时间差分算法的围棋机器博弈系统模型，该博弈系统具有一定的自学习能力，能在不断的对弈中逐步提高博弈能力．通过与采用α-β搜索算法的博弈系统进行实际对弈，证明了该方法的可行性．

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本文研究了复杂采集环境下的可靠检测问题。充分考虑了车联网场景下，由 于非理想的图像获取视角和复杂的采集环境而导致的人脸检测漏检/误检问题， 深入研究了 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测算 法，提出了改进的非极大值抑制算法，降低人脸漏检率和误检率。融合了基于上 下文信息训练的小脸（Tiny face）检测网络，构成多分支级联神经网络，提高了 小脸的检测准确率。经过实验分析，本文中设计的人脸检测算法有效地提高了复 杂车联网环境下人脸检测准确率。