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作者

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检索条件"作者=陈兴国"
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混合博弈问题的求解与应用综述
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软件学报 2025年 第1期36卷 107-151页
作者: 董绍康 李超 杨光 葛振兴 曹宏业 陈武兵 杨尚东 陈兴国 李文斌 高阳 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京邮电大学计算机学院 软件学院网络空间安全学院
近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如, AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 详细信息
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强化学习及其在电脑围棋中的应用
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自动化学报 2016年 第5期42卷 685-695页
作者: 陈兴国 俞扬 南京邮电大学计算机学院/软件学院 南京210046 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210023
强化学习是一类特殊的机器学习,通过与所在环境的自主交互来学习决策策略,使得策略收到的长期累积奖赏最大.最近,在围棋和电子游戏等领域,强化学习被成功用于取得人类水平的操作能力,受到了广泛关注.本文将对强化学习进行简要介绍,重点... 详细信息
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层状结构硫代亚磷酸镍锰(Ni_xMn_(1-x)PS_3)及其夹层化合物的合成与磁性
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化学学报 2011年 第8期69卷 1017-1023页
作者: 颜小兵 陈兴国 秦金贵 武汉大学化学与分子科学学院有机高分子光电功能材料湖北省重点实验室 武汉430072
报道了一类具有层状结构的混合金属硫代亚磷酸锰镍(NixMn1-xPS3,0 详细信息
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毛细管电色谱中整体式高聚物毛细管柱技术的进展
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分析化学 2002年 第6期30卷 754-759页
作者: 李前锋 陈宏丽 陈兴国 胡之德 兰州大学化学化工学院 兰州730000 兰州大学化学化工学院
对近期毛细管电色谱 (CEC)中利用高分子聚合反应制备整体式 (monolithic)毛细管柱的技术 ,特别对各种不同类型的整体式毛细管的制备方法进行了详细介绍 ;对该类毛细管用于不同样品的分离情况进行了总结
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层状过渡金属硫代亚磷酸盐及其夹层化合物
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无机化学学报 2003年 第5期19卷 449-458页
作者: 陈兴国 张萱 杨楚罗 秦金贵 武汉大学化学与分子科学学院 武汉430072
层状过渡金属硫代亚磷酸盐(MPS3)及其夹层物由于所表现出的特殊的固体物理化学性质而受到关注。本文将主要介绍层状过渡金属硫代亚磷酸盐及其夹层物的合成、结构及固体物理性质等方面的研究状况及进展。
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关于研究生培养中几个问题的思考
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兰州大学学报(社会科学版) 2000年 第S2期28卷 138-140页
作者: 陈兴国 兰州大学化学化工学院 甘肃兰州730000
本文对研究生培养中的几个问题进行了分析并提出了作者的看法 。
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改良单纯形法在催化动力学光度法测定微量锇中的应用
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兰州大学学报(自然科学版) 2001年 第1期37卷 43-46页
作者: 许红平 马智兰 陈兴国 胡之德 兰州大学化学化工学院 甘肃兰州730000 宁夏医学院化学教研室 宁夏银川750004
在碱性介质中 ,痕量锇 ( )对 KIO4与偶氮氯膦 - m A的氧化褪色反应有明显的催化作用 ,据此反应建立了催化光度法测定痕量锇的新方法 ,并用改良单纯形法对反应条件进行了优化 .该方法的检测限为 0 .0 0 2 0μg· m L-1 ,锇 ( )含量在 0 .... 详细信息
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强化学习中的迁移:方法和进展
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电子学报 2008年 第B12期36卷 39-43页
作者: 王皓 高阳 陈兴国 南京大学软件新技术国家重点实验室 江苏南京210093
传统机器学习方法认为不同的学习任务彼此无关,但事实上不同的学习任务常常相互关联.迁移学习试图利用任务之间的联系,利用过去的学习经验加速对于新任务的学习.机器学习各分支都已展开了对迁移学习的研究.本文综述了强化学习的迁移技术... 详细信息
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电流信号突跃辅助下的时间比法提高毛细管电泳的再现性
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分析化学 2001年 第7期29卷 775-778页
作者: 张红医 李前锋 陈兴国 王锐 胡之德 兰州大学化学化工学院!兰州730000河北大学化学系保定071002 兰州大学生命科学学院!兰州730000
提出了一种提高毛细管电泳再现性的新方法———电流信号突跃辅助下的时间比法 (RM AS CC)。将电泳过程中一般都要记录的吸收信号 (光度检测器 ) ,与常常被忽略了的电流信号 ,同步传输给数据采集计算机。如果样品和背景电解质的电阻率不... 详细信息
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迭代重加权时域平面波叠加法的非稳态声场重建
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声学学报 2023年 第2期48卷 347-355页
作者: 耿林 周玲枝 陈兴国 谢峰 安徽大学 合肥230601
提出了迭代重加权时域平面波叠加法,并应用于非稳态声场重建。该方法首先通过时域离散卷积得到全息面时域声压与虚源面时域波数谱离散状态公式;然后根据稀疏表示和迭代重加权,得到残差范数与加权解范数最小化问题表达式;最后将每一对波... 详细信息
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