网上特别是路人玩矮子的基本杯具。自己杯具也害的队友杯具矮子是特别难玩好的英雄之一但是如果有高手玩得好的话就特别NB有短时间HF VS风靡矮子但是各种杯具】久而久之就被称之为传说哥
纯粹是对统计学的专注，生活中活生生的统计学，统计学学习从身边开始，与其统计陌生的事例，不如信手拈来的周围生活的例子。恩，我能想到的意义就是，可以给WCG国家队的助教提供可靠的技能配合英雄配合的数据，为国家电竞事业做出贡献。
传说哥是网上一篇文章中虚构的一个人物，是从广大DOTA玩家中高度概括的一个人物形象，是无数DOTA工作者智慧与力量的结晶和集中体现——从这个意义上说，传说哥不是一个人，他代表着DOTA的最高水平、最高境界和最高荣誉，传说哥是所有DOTAer在自己的无数场比赛中曾经出现的那一幕幕神乎其技的经典镜头的集合，他是一个传说。传说哥单名一个“传”字，他说话时总以如下格式发言：“哥：好了，是时候结束了。我一个人去灭了他们。"于是，连同他的名字一起，人们会看到的是：“传：哥：好了，是时候结束了。我一个人去灭了他们。"这第一个冒号代表说话的意思，和他的名字连在一起，传：哥，也就是传说哥！而后边的冒号才是表示哥要对我们说的话。传说哥在有文字记载的资料里只出现过一次，那一次他用火枪（矮人狙击手）。传说哥似乎喜欢一个人战斗，或者用他的话说："我，还有我的秃鹫"。一场比赛在他眼中是一门艺术，他的战斗是一段传说。传说哥，一直被模仿，从未被超越。哥不在江湖，江湖中却有哥的传说。传说哥其实就是dota里面的矮人狙击手，又名火枪。这个游戏人物扛着把枪，弹道好射程远，技能相对简单，因此受到了很多dota新手的喜爱。但是由于玩它的新手居多，技术水平普遍不高，加之此英雄腿短跑不快，导致玩它的人经常死成了鬼。所以，传说哥神乎其神的技术和神话般的故事才会被人津津乐道。传说哥是不可逾越的。传说哥的故事虽然精彩，但是玩家们普遍认为那终究只是个传说而已，就好像镜花水月般的虚幻。但是2009年11月份有个玩家在百度dota吧发表了一张帖子，帖子未过半个月点击率就突破了百万，且一度串上了百度贴吧的首页，各大论坛对它的转帖更达到了上百次。那张帖子对传说哥进行了一种截然相反的解读。由此可见，传说哥的魅力有多大。那张帖子的名称是《火枪自述——超越传说哥的存在》，全文语言幽默诙谐，蕴含哲理引人深思，通过火枪这一个典型的英雄人物将dota游戏里的一些现象刻画得入木三分。如果说传说哥故事里的火枪是超神的，那么那篇文章里的火枪则是超鬼的，但是他们各自缔造了一个传说，一个巅峰的传说和一个低谷的传说。传说仍在继续，依旧引领风骚。
“生态学”（Ökologie）一词是1866年由勒特（Reiter)合并两个希腊词Οικοθ(房屋、住所）和Λογοθ(学科）构成，1866年德国动物学家海克尔(Ernst Heinrich Haeckel)初次把生态学定义为“研究动物与其有机及无机环境之间相互关系的科学”，特别是动物与其他生物之间的有益和有害关系。从此，揭开了生态学发展的序幕。在1935年英国的Tansley提出了生态系统的概念之后，美国的年轻学者Lindeman在对Mondota湖生态系统详细考察之后提出了生态金字塔能量转换的“十分之一定律”。由此，生态学成为一门有自己的研究对象、任务和方法的比较完整和独立的学科。生态学已经创立了自己独立研究的理论主体，即从生物个体与环境直接影响的小环境到生态系统不同层级的有机体与环境关系的理论。它们的研究方法经过描述——实验——物质定量三个过程。系统论、控制论、信息论的概念和方法的引入，促进了生态学理论的发展，60年代形成了系统生态学而成为系统生物学的第一个分支学科。如今，由于与人类生存与发展的紧密相关而产生了多个生态学的研究热点，如生物多样性的研究、全球气候变化的研究、受损生态系统的恢复与重建研究、可持续发展研究等。
说实在话 不管你选什么题目 你是在毕业论这个前提下写的 毕业论文为的是啥 对普通大学生来讲还不是那个证（除非你真的很优秀 应聘的时候能准备把毕业论文作为炫耀的资本） 即使你不选DOTA为题 你选的那个题目难道毕业论文过后能被发表 然后又能实施么 那显然不可能 毕业论文主要是考察知识的运用能力 只要你选的那个题能最好的体现你的能力就行 就按你说的用成分分析和聚类等方法 看你怎么用了 方法用好了才是关键 如果你只是应付老师的话 可以写有利于提高大家对DOTA的认识啦 提高DOTA综合水平啦 以至于在国际对抗赛中取胜 为国家争的荣誉 电子竞技也属于体育竞技哦
你说的这些数据多数都成查到根本不用收集，你也太取巧了 ，，没法回答， 游戏本来就不正统， 老师从观念很难接受，我要是老师，答辩时候都不知道问题啥问题， 你平时成绩在一般点， 必卦你！
额， 我给你点建议吧， 合适的话给我分你所说的毒龙的Viper 吧？ 冥界亚龙 现在流行的DOTA版本VS公认的是6.61b , 浩方是 6.66这个英雄算得上比较强力吧， 和真三里的张合比较象，中单，2敏捷鞋3树支。A兵不是很强你也能压到对方。 初期升技能，我就是C＋抗性一级，然后是C和黄点交替升，有大升大。 见到对方就C ， 这个技能比较牛吧， 伤害高减速减血，5级以后 C 的CD为0 ， C属于魔法伤害， 只要塔前有自己的兵，基本对面的塔和兵都不会理你。 杀人后回家买鞋和魔瓶， 最好补个幽灵带然后拿符上下杀人。 然后建议你三细带＋魔瓶＋回城直冲飞鞋！假腿不实际，加哪百分之30攻速对毒龙没多大意义，还限制了毒龙的GANK能力。很多人喜欢先出先锋，不建议你这么出，飞鞋可以提高你GANK的能力，还有三细带加上你已经升了黄点，三围已经是比较OK，攻击力和生命都是比较OK了，而且先锋主要功能是提供你越塔杀人能力，基本被毒龙C中的，速度.....我认为比较难逃回塔边了，而且....塔对毒龙仇恨比较小。中期吧，前期要是压的好，25分钟出HY不是问题，出HY是提高毒龙刷钱能力，毕竟单靠GANK是不一定能够拿多钱的，没钱装备也上不去。16级之前不建议你升第一招，毒龙最大的优势不是攻击速度，而是他的HIT AND RUN，所以暂时不需要攻速。中期出HY之后，有机会才去参与GANK，不然就认真打钱，攻击力够高，推塔都算OK了，而且想要杀毒龙的话，没两英雄以上是没机会的，所以你要注意小地图，要是对方英雄消失两个以上，你要注意，可以暂时撤退，野区也可以赚钱的...后期的时候，你可以看对方的阵容来出装备，对方多DPS的话你就出蝴蝶，要是法师多，或者多技能伤害大的英雄如牛头之类的，可以选择出黑皇，也可以出林肯法球，三围还有回魔，这时候魔瓶基本没多大用处，拿双倍F也不错。毒龙后期攻击速度是比较有优势的，第一招就是提高攻击速度的。毒龙比较适合的装备还有金箍棒，加攻速还有暴击。攻速的话我看远程的除了电魂之外没有几个比的上了。毒龙比较需要注意的是不要随便孤军深入，虽然塔对毒龙仇恨低，但是兵线没上去，塔还是会打你的，小心你的血量不要在三分之一以下去追击，遇到流浪之类的有晕，引你到塔边晕你，就亏了。初期的时候，毒龙比较需要注意这样的组合，双晕的，有暗影萨满加一晕的，恶魔巫师加一晕的，恶魔巫师加火女的（最讨厌的萎缩组合，虽然毒龙有抗魔，但是两个大放下来，不死也残废啊！！） 还有就是牛头封路的。还有就是有吸血的6级以上巨魔，高攻速在加上他队友一晕，很伤。毒龙没有所谓的神装，就我看来，什么英雄也没有所谓的神装，你在厉害的英雄，遇到配合好的，神装也没有用，DOTA是团队配合最重要。毒龙在团队中的角色是早期压制，中期做肉，后期DPS。早期压制看的出吧，中期做肉，是因为毒龙有抗魔，还有要是出了林肯之类的，三围够好！后期毒龙第一招是百分之百攻速加成。
首先dota是基于魔兽争霸3的游戏引擎，那么这张地图就是由很多函数和算法结合形成的。举一个最简单的例子：金箍棒的克敌先机的表达式是：攻击+暴击倍数*0，为什么克敌先机会有攻击不会落空的效果？因为在WAR3的引擎中，默认的是产生暴击时必定是击中的，也就是不会MISS，所以克敌先机这个技能可表述为将你的攻击默认为刀刀暴击，但暴击倍数是0。这样就可以产生全部命中的效果。关于具体的数据表达，你可以参见这个帖子：至于老师的问题，你只能说dota涉及到了太多的数学、逻辑学、统计学以及信息技术等一切关于群论的内容，体现了拉格朗日和伽罗瓦的思想，这是一种以简单的问题展开深入而庞大的讨论并能够培养人的科学精神和素养的开题。抛开对游戏的成见做深入的研究相信你的导师也不会反对的。
纯粹是对统计学的专注，生活中活生生的统计学，统计学学习从身边开始，与其统计陌生的事例，不如信手拈来的周围生活的例子。恩，我能想到的意义就是，可以给WCG国家队的助教提供可靠的技能配合英雄配合的数据，为国家电竞事业做出贡献。
你说的这些数据多数都成查到根本不用收集，你也太取巧了 ，，没法回答， 游戏本来就不正统， 老师从观念很难接受，我要是老师，答辩时候都不知道问题啥问题， 你平时成绩在一般点， 必卦你！
呐，你到底爱我什么？ （女生，超爱问这个问题啊！！） 女：你爱我吗？ 男：爱。 女：你到底爱我什么？ 男：…… 男：我爱你的性格。 女：什么样的性格？ 男：……温柔、体贴、大方…… 女（怒！）：温柔体贴大方的女人多了去了，你个个都爱吗？我在你心里到底是不是唯一？ “你到底爱我什么？” 你该怎样回答？ 1.（东野圭吾《秘密》内容简介） 东野圭吾一直是一个看透人心的作家。因为他看透人心，所以无敌高产，人心上的故事可以写的太多太多了。 《秘密》讲述的是一家三口，妈妈带女儿出去玩，结果遇上了车祸，妈妈丧生，女儿成为了植物人。爸爸百般辛苦地等到女儿的醒来，却迎来了一个让人哭笑不得的场景：自己妻子的意识占领了女儿的身体，妻子将以女儿的形象呈现在公众面前。 原先，在家中，他们还是以夫妻相称，生活还算正常，只是随着女儿身体的成长和妈妈意识的不懈努力，一个优秀的“女儿”形象就展现在大众面前，有很多男生追求她，向她求爱…… 爸爸自然受不了这样的场景，但是妈妈意识占领的女儿的身体却无法满足爸爸的要求，爸爸深爱着她的妻子，事故之后没有想过再娶的事情。自从某一次矛盾爆发后，爸爸发现女儿的意识间断性的回到了女儿的身体上，妈妈的意识存在的时间反而越来越少，最终直到消失殆尽。 爸爸悲伤地接受了妻子再也回不来的事实，但是也为女儿的复活感到无比高兴。 直到女儿25岁结婚那天。爸爸偶然发现了他当时和妻子的约定的藏好的戒指居然出现在了女儿的手上。 其实，占领女儿身体的一直都是妈妈的意识，妈妈为了不让爸爸伤心，她选择放弃了自己的意识，去一辈子扮演女儿的角色。 2. 你到底爱我什么？ 如果我换了一副皮囊，你还会爱我吗？ 如果我突然性格大变，你还会爱我吗？ 如果我突然失忆、老年痴呆，你还会爱我吗？ 两个人的相处，有很多不能触碰的地方，比如不能相互试探底线、不能出轨，现在，问“你到底爱我什么？”，或许也应该设为禁区。 因为它是一个无解的问题。 无论男生怎么回答，女生都会不满意。爱你的身材吧，你说我下半身思考的动物。爱你的性格吧，你会问到底是什么性格？我好像也说不清。爱你的小心眼吧！你又不满意说我记恨你。我爱你整个人！你的什么我都爱！你又觉得我回答不够真心、太敷衍。 女生不满意了，男生就觉得很奇怪，这个问题会带男生入一个迷思：对啊，我到底爱她什么呢？这会让女生更不安心。 这个问题同“你妈我和掉进水里”一样，问出来，不用答案，就是伤人。 3. 那么，这个问题到底有没有正确答案呢？ 是有的。 “你妈和我同时掉进水里”，问的是“我的重要性” “你到底爱我什么？”，问的是“我的唯一性”。 女生的潜台词是：“如果我在你心中是唯一的，那一定是因为你爱着我的一些特点，而这些特点只有我有。因此，我在你心中唯一，且你永远不会离开我。” 但事实上，我们都只是普通人而已，芸芸众生，相似的事情也在循环往复不断发生，谁，都不能保证特立独行，“只有我才拥有的特点”，真的很少很少。 你说唱歌好听，唱歌好听的人很多。身材好，身材好的人很多。性格开朗大方善良阳光，这样的人也多了去了。这些，都不能保证“唯一性”。 唯一的唯一性，在于“你我的共同经历”。 第一次约会、牵手、接吻，第一次见父母、第一次互相帮助完成毕业设计、第一次一起看房子、第一次两个人跪在台灯前看图纸数着卧室里到底该有几个插座……这样的共同经历，才是独一无二的。 女生：我记得，我的毕业设计怎么做都不对，跑到最高的教室楼哭着给你打电话，你火速从自己的学校赶来，耐心听完我的讲述，在教室的黑板上一遍又一遍的向我解释你的思路，告诉我这样做准没错。 男生：我记得，我就是擅长搞搞实验的工科生，要发论文了，却根本不会翻译，你大老远跑过来对着一堆你根本看不懂的公式，不停地问我，不停地给我翻译，直到我的论文发表，这里的军功章有你的一半。 女生：让我感动的是，你出差一个星期，还没踏进出租屋，就赶到新家工地上监督施工，晚上很晚回来，让我躺在你怀里，你抱着图纸把里面的细节仔仔细细的描述给我听，问我还有什么地方不满意。 男生：刚开始我一玩dota你就生气，怎么哄也哄不好，但是后来，你愿意为了我主动了解dota，尝试自己不擅长的游戏，虽然后来你放弃游戏了，但你能够理解我了，在我偶尔玩dota的时候，不会责怪我，也不会无理取闹。 …… 4. 为什么一个人，会离不开另一个人？ 我想，是因为他们的共同经历，帮助他们形成了相互支持和依赖的习惯。共同经历越美好的夫妻，往往是越看越爱、越爱越深的。 话说回来，你到底爱我什么？
精彩的比赛刚刚结束，2011年6月12日早上知名DotA解说海涛发表了一篇名为比语言更有力的是真相的文章，文中明确表明了与2009的不和并爆出了很多关于2009的猛料，在DotA圈引起轩然大波。文章一经发出，就吸引了众多人的关注，无论是水友还是DotA圈内的人士都对此事发表了自己的看法。一时间dota爱好者们分为两个阵营，一部分人支持2009，另一部分人声讨2009。文章中对2009的爆料是否属实，成为广大水友关注的焦点。海涛微博爆料后不久，LGD俱乐部官方传出消息称：09扣留队员工资属实，但并不是被战队开除。这似乎使事情向对海涛有利的方向发展。不过之后，09在微博里也做出了他之所以会“坑钱”是由于对自己到底是战队的老板，还是员工的定位不明的解释（众所周知ftd是09拿出家里的20万人民币所创）。这又使得事件中孰是孰非的争议非陷入了白热化。Starswar6比赛结束后，09发布微博称，在Starswar6比赛中海涛以“不让09解说”为条件参加此次Starswar6的dota比赛解说。
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
你首先得跟你们导师说dota也是一门运动，比如足球等等它是体力运动，而dota呢它是脑力运动。也就是先要说明dota是有意义的。既然dota是一门运动，那么运动就有技巧，你这篇文章就是考试运动员就应该怎样运动，汽车你通过这些能运用上你的知识，就行了。
纯粹是对统计学的专注，生活中活生生的统计学，统计学学习从身边开始，与其统计陌生的事例，不如信手拈来的周围生活的例子。恩，我能想到的意义就是，可以给WCG国家队的助教提供可靠的技能配合英雄配合的数据，为国家电竞事业做出贡献。
电脑配置低了？版本验证下
期刊是否正规得看期刊是否是真实的，先看三全号，这本期刊是否有国际刊号，国内统一刊号和邮发代号。一本期刊这是最基础应该有的。然后期刊还是能从网上检索的好。中国知网上面收录的普通期刊也是相对好的。其次期刊才是维普，万方，龙源收录检索。像核心级别的也都是在知网上检索。我从事这行业三年了。有别的不懂的，回头可以问我。顺便打个广告。现在想单干了，求渠道，不想都用现在这公司的渠道。
视情况而定：1、如果论文水平高，可以直接联系期刊发表；2、如果论文水平不怎么高，可以通过发稿中介协助发表；
大多数中介是靠谱的,但也有老鼠屎。建议亲们发表找中介时,一定多问,多查。或者是熟人介绍的中介这样的比较靠谱。
中介中介就是中介介绍人，为了解决信息不对称这个问题的职业人