Minimax算法和机器学习技术已经研究了数十年，以在象棋和五子棋等游戏领域中达到理想的优化。 在这些领域中，几代人试图为修剪和评估功能的有效性优化代码。 因此，存在装备精良的算法来处理游戏场合中的各种复杂情况。 但是，作为传统的零和游戏，Connect-4与使用传统minimax算法的零和家族的其他成员相比，受到的关注较少。 近年来，基于研究结论，专业知识和游戏经验，创造了新一代启发式方法来解决此问题。 但是，本文主要介绍了一种自行开发的启发式方法，并结合研究和我们自己的经验证明了与网上可用的Connect-4系统版本相抗衡的结果。 尽管大多数以前的工作都集中在赢得算法和基于知识的方法上，但我们通过启发式分析来补充这些工作。 我们已经进行了三个功能，搜索深度和特征数量之间的关系的实验，并与在线样本进行了对比测试。 与基于总结经验和通用特征的样本不同，我们的启发式方法主要集中于船上部件之间的详细连接。 通过分析当我们的版本与具有不同搜索深度的在线样本进行对抗时的获胜百分比，我们发现采用minimax算法的启发式算法在零和游戏的早期阶段是完美的。 由于游戏树中的某些节点对minimax算

洞察力不仅是创造力的重要组成部分，而且是创新的重要方式。 9至10岁是创造力发展的关键时期。 儿童洞察力神经机制的研究对于理解人类创造力发展过程很有帮助。 研究了19名9-10岁的儿童和15名年轻的成年人在通过添加一个笔画执行汉字生成任务时大脑激活过程中与知觉冲突处理有关的发育差异。（Qiu et al。，2007; Zhao等（2011）。 结果表明：1）在回答开始后的300-400 ms的时间窗口中，Aha回答引起的ERP挠度（N300-400）大于No-aha回答； 但是，儿童和成年人之间没有显着差异，这表明，在识别答案的过程中，新旧思维方式之间的认知冲突处理在儿童和成年人之间是相似的。 2）在500到1000毫秒的时间范围内，Aha答案比No-aha答案引起的晚正成分（LPC）。 更重要的是，在Aha条件下，LPC在儿童中的振幅要比在成年人中大。 而在“非阿哈”状态下，两组之间没有显着差异，这表明在更新和保持工作记忆中正确信息的认知过程中，儿童比成年人需要更多的注意力资源。

提出了一种创造力的综合模型，该模型通过支持领域通用性-特异性对偶性来统一创意是领域通用性还是特定性的争论。 创造性思维过程包括趋同思维，趋异思维和洞察力（原创性）。

来自社会媒体数据的实时洞察-数据科学案例研究 这是来自社交媒体数据的实时洞察-简单数据科学案例研究 此数据科学案例研究遵循以下步骤： 本地和全球思维模式 美化输出 寻找共同的趋势 探索热门趋势 深层发掘 频率分析 围绕趋势活动 千言万语的人民 分析使用的语言和各种推文来源 中等文章链接： :

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