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國立臺灣師範大學 資訊工程學系 林順喜所指導 林品儒的 增強學習架構與期望最小最大算法之愛因斯坦棋實作比較 （2018），提出Chess alpha beta pru關鍵因素是什麼，來自於愛因斯坦棋、電腦對局、增強學習、超頻。
而第二篇論文臺北醫學大學 保健營養學研究所 謝榮鴻所指導 吳欣茹的 二十二碳六烯酸於提升粒線體功能及調節能量代謝狀況降低前列腺癌細胞之存活 （2012），提出因為有 粒線體、二十二碳六烯酸、前列腺癌、活性氧屬、粒線體生合成的重點而找出了 Chess alpha beta pru的解答。
除了Chess alpha beta pru，大家也想知道這些：
增強學習架構與期望最小最大算法之愛因斯坦棋實作比較
為了解決Chess alpha beta pru 的問題，作者林品儒 這樣論述：
愛因斯坦棋英文原名EinStein würfelt nicht!，在2004年由德國一位數學教授Ingo Althöfer所發明。這是一個包含擲骰子的機率性遊戲，走步會由骰子點數而有很大的影響。也因此要如何從被動地受到骰子點數而影響走步，變為主動影響棋子的分佈來控制骰子的機率就是一大學問。 本研究主要是將此種遊戲中的兩種不同架構進行比較：其一為使用增強學習架構，利用自我對下產生棋譜之後對類神經網路進行訓練，以增加蒙地卡羅樹節點展開以及盤面分數評估的精準度；另一個則是使用傳統的期望最小最大算法(expectiminimax)並且搭配各種剪枝手段降低搜索時間，並且在節點最後以人類經驗法則賦
值的方式給予盤面分數。在使用兩種不同實作的情況之下，以自動化平台的方式來進行對弈的實驗。同時，此研究也透過提升處理器頻率提升兩者單位時間內運算量，也減少了類神經網路產生棋譜所需要的時間。 此次使用的增強學習架構為使用開放原始碼的專案進行改良，使用直譯式的Python語言；而期望最小最大算法的實作則是從無到有自行開發的程式，使用的是Crystal語言，能夠編譯成原生的x86機器碼執行。如此兩相比較的實驗可以視為新舊技術的對抗，使用新工具來實作傳統演算法是不是還有奮力一搏的機會？期待未來設備升級之後能兩者都能有改進的機會。
二十二碳六烯酸於提升粒線體功能及調節能量代謝狀況降低前列腺癌細胞之存活
為了解決Chess alpha beta pru 的問題，作者吳欣茹 這樣論述：
德國生化學家 Warburg 於1930年指出粒線體功能缺陷可能與癌症的發生有關，可能是造成腫瘤細胞糖解作用增加的原因。本研究探討介入二十二碳六烯酸 (docosahexaenoic acid, DHA)於前列腺癌 LNCaP 細胞，探討是否影響粒線體功能及能量代謝情形而影響前列腺癌細胞生長。LNCaP 細胞介入 DHA 後24、48及72小時之後測量細胞存活率、粒線體膜脂質組成、ATP 生成量、粒線體酵素活性、粒線體膜電位、粒線體 DNA套數以及活性氧屬 (reactive oxygen species, ROS)生成情形。結果顯示 DHA 介入不只降低癌細胞存活率也可進入細胞改變粒線體膜
脂質組成，並且提高粒線體酵素 NCCR (nicotinamide adenine dinucleotide (NADH)-cytochrome c reductase)及 SCCR (succinate-cytochrome c reductase)之活性、增加粒線體氧消耗速率、粒線體膜電位以及增加 ROS 產生。但 ATP 產生並未隨著粒線體活性增加而增加，相反地，降低其 ATP 產生。本實驗中，DHA 可提升粒線體酵素活性、增加粒線體氧消耗速率、膜電位以及 ROS 產生，促進粒線體生合成及功能時，未見伴隨 ATP 產生能力增加，相反地，過多的 ROS 產生超過能量釋出最終導致癌細胞死亡。