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國立臺北大學 資訊工程學系 陳志昌所指導 葉政翰的 電腦麻將程式FatesGate的設計與實作 （2021），提出win10最新版本2021關鍵因素是什麼，來自於麻將、電腦對局、蒙地卡羅模擬。

而第二篇論文國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 王豐堅所指導 蔡孟宇的 一個七路殺光圍棋解題方法 （2021），提出因為有 解題、七路殺光圍棋、蒙地卡羅樹搜尋、AlphaZero、深度強化學習的重點而找出了 win10最新版本2021的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了win10最新版本2021，大家也想知道這些：

電腦麻將程式FatesGate的設計與實作

為了解決win10最新版本2021的問題，作者葉政翰 這樣論述：

近幾年人工智慧之電腦對局蓬勃發展，至今發表了眾多的研究方法並應用在對局程式當中。麻將遊戲由於無法知道其他玩家的手牌且具有隨機進牌的特性，在機率和有限的資訊下，提高了遊戲的複雜度。在麻將遊戲的過程中，玩家不斷地透過「進牌」和「捨牌」來更新手牌，並設法使手牌滿足胡牌條件而獲勝。由於「進牌」 擁有不確定因素，則只能透過「捨牌」來使手牌更快達成胡牌條件。因此「捨牌」成為了一門重要的學問。 本文主要使用經驗法則搭配蒙地卡羅模擬法 (Monte-Carlo Simulation; MCS) 進行開發一支麻將程式FatesGate。我們利用麻將的基礎牌理去設計一套合理的經驗法則，用以減少在M

CS中無效的模擬，進而提升模擬結果的可靠性。實驗數據顯示，FatesGate對上以捨棄某張牌後不會增加進聽數版本之程式得到52.61%的勝率，並在TCGA 2022電腦對局競賽的麻將項目取得銅牌的佳績。

一個七路殺光圍棋解題方法

為了解決win10最新版本2021的問題，作者蔡孟宇 這樣論述：

圍棋是公認最困難的棋類遊戲之一。AlphaGo於2016年擊敗人類世界冠軍，DeepMind研發團隊接著進一步發展出AlphaZero，一個通用性的演算法，在圍棋、西洋棋以及日本將棋都達成世界頂尖。圍棋死活問題即判斷給定盤面上一群棋子是否為活棋，不論對於人類、電腦或是AlphaZero都是很難的問題。七路殺光圍棋是一個簡化的圍棋遊戲環境，讓我們更容易研究死活問題。Wu於2021年提出了證明成本網路(PCN)，專門用來解題的AlphaZero變形版本。本論文將PCN用於七路殺光圍棋。在我們產生的題目集61題之中，PCN (60/61)比AlphaZero搭配現有的解題方法(50/61)能成功證

明更多題。雖然PCN是以證明為目的的方法，但是下棋時有著接近AlphaZero的強度(47.3%)，且在與AlphaZero的對戰之中可以更快贏(平均快11.2步贏)；更慢輸(平均慢7.0步輸)。接著我們嘗試不同的訓練設定並分析結果，發現解題能力與強度呈現折衷關係，所以我們需要依據使用目的而調整訓練設定。PCN是一個基於AlphaZero之上全新的解題方法，相信我的研究對於未來圍棋死活問題證明與解題相關研究有很大的幫助。

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