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js随机取游戏角色名称

合理使用装饰器进行参数验证和权限控制小程序开发经验善用微信开发者工具的云开发能力小程序分包加载显著提升首屏速度自定义组件开发提高代码复用率管理后台 Ant Design Pro Vue模板大幅加速开发基于角色的权限控制...以下就是取别名的js逻辑 /** * 随机生成名字 */ async function generateRandomNames(count = 1) {...'司马', '上官', '东方', '南宫', '西门', '慕容', '令狐', '长孙', '端木', '轩辕', '皇甫' ]; // 辅助函数：从数组中随机获取一个元素...const getRandomElement = arr => arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)]; // 辅助函数：生成随机汉字...String.fromCharCode(Math.floor(Math.random() * (end - start + 1)) + start); }; // 辅助函数：随机生成

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创建角色随机名字（mysql抽取随机记录）和mysql游标的使用

1、现在创建游戏角色的时候，基本上都是支持角色名字随机的，以前此功能在客户端用代码实现，然后向服务器请求并验证，后来发现有时候连续几次都失败，所以改成在服务器实现。...实现方法主要考虑使用mysql随机查询记录，在网上查了很多方案，然后用在了我们游戏中。实现方案是，将所有随机名字都插入到一张表中，然后从中随机取一条当前角色表中没有出现过的名字。

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JCIM｜MIT团队：从科学文献中自动提取化学反应

我们将每个单词的第一个单词片段作为条件随机字段 (CRF) 的输入用于序列标记的解码器。图4说明了我们标签模型的结构。...反应角色标签对于第一阶段识别出的每个产物，我们继续识别并将其相关的反应角色归入我们的反应架构中预定的角色类型。...为了更深入地了解这个过程，我们从未标记的化学文本和角色标记的小型注释数据中随机抽出一组句子，使用训练好的产物提取模型的表征组件 (编码器) 对其进行编码，并通过平均上一层的上下文嵌入来计算其句子嵌入。...反应角色标签的性能表6显示了按反应角色类型分列的表现。有些反应角色似乎比其他角色更难预测，如催化剂/试剂。我们在此排除了Workup reagents角色，因为它们在数据集中出现的次数非常少。...这两个模块都建立在一个编码器-解码器的架构上，其中一个Transformer被用作编码器，而条件随机场被用作 (条件) 序列标记的解码器。

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神经同步性预测婚姻满意度

我们的第二个目标是确定与随机选择的男女配对相比，已婚夫妇的神经反应是否具有更高的同步性。当96名参与者观看婚姻和物品相关的电影片段时，我们用功能磁共振成像扫描了他们。...我们测试了已婚夫妇比随机夫妇有更多同步神经活动的假设。比较与婚姻有关的电影和与物品有关的电影的神经反应的同步性，使我们进一步探讨了我们的研究结果在人际社会交往线索方面的特异性。...讨论我们通过探索已婚夫妇和随机选择的男女对之间神经反应的相似性，来检验成功婚姻关系的神经生物学基础。...我们评估了免费观看涉及人际和社会互动的婚姻电影以及不涉及社会互动的非婚姻物品相关纪录片时大脑反应的ISS。我们的分析显示，已婚夫妇的ISS水平明显高于随机选择的夫妇。...典型相关分析进一步揭示了DMN中的ISS与共享沟通、财务管理和婚姻满意度的平等角色组成部分之间的特定关系。

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. | 使用高通量实验数据探索化学“反应组”

需要注意的是，变量的重要性可能与反应结果呈正相关或负相关。在研究变量重要性时，随机森林和多元线性回归这两种技术被广泛认可。...考虑到数据的非线性特点，研究者假设随机森林将提供更准确的变量重要性。一般来说，使用标准超参数的随机森林对反应结果的预测精度从中等到良好。...，尽管由于这两个反应类别的随机森林准确率较低。...对于ArBr + 1°醇的反应组（两个独特的反应对），这两种溶剂被显示为不那么重要。实际上，重要的溶剂，丙烯醇，也是这些偶联反应中的亲核试剂。在这个子反应组中，配体的身份在产量确定中扮演了重要角色。...在研究过程中，作者发现溶剂在Ullmann偶联反应的产率中扮演了重要角色；然而，与Buchwald偶联反应不同的是，溶剂极性对于潜在的卤原子转移/单电子转移催化剂中间体的影响尚未被阐明。

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迈向丰富媒体体验的电视机器人伴侣

目录背景电视的角色和社交机器人一起看电视硬件设置姿势发起谈话提问&对话技术电视节目关键词提取话语生成对话实验背景电视的角色讲者认为，电视的角色不仅在于提供观众以必要的信息/...和社交机器人一起看电视讲者团队设计了一个社交机器人，其构想如下图所示：可以看出，该机器人根据电视内容提供的信息对其做出不同的反应，包括说话、动作等互动方式，增加看电视人之间的互动，提供一个轻松的看电视环境...姿势类似于人类，该机器人可以对电视内容做出反应以及和人类观众进行交谈。在看电视过程中，它可以对不同的电视内容做出相应的反应姿势。...值得一提的是，目前的预设动作的出现完全随机。发起谈话机器人的另一个功能是用谈话分享感受。如图所示：根据电视中草莓三明治的视频内容，机器人发起了“草莓三明治看上去很好吃！”...随后，根据情感表达以及关键词，算法将会在过去7年的电视节目字幕所构建的模板句式中随机选取一个，并且组成最终的句子，如图所示：对话对话过程中，具体交谈的人类对象是随机选择的。

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基因组数据在精准医学中扮演什么角色

随着下一代测序（NGS）技术的发展，肿瘤基因组学在癌症治疗中扮演了越来越重要的角色。然而，尽管目前积累了大量的突变数据，但只有少数突变与经过验证的治疗方法相关联。...此外，研究还通过机器学习模型（随机生存森林，RSF）来预测晚期非小细胞肺癌患者对免疫治疗的响应。...例如，KRAS突变的aNSCLC患者对EGFR抑制剂的反应较差，而对化疗或免疫治疗的反应较好。...例如，PI3K/AKT/mTOR通路的突变与转移性乳腺癌内分泌治疗的较差效果相关，但与aNSCLC患者的免疫治疗反应较好。此外，DNA修复通路的突变与aNSCLC患者对免疫治疗的较好反应相关。...免疫治疗预测模型：研究开发了一个基于随机生存森林（RSF）的模型，用于预测aNSCLC患者对免疫治疗的响应。

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CS224W 3.1-Motifs and Structural Roles in Networks

这部分开始讲网络中的模块(motifs)和结构性角色，首先介绍模块。...包含能够具有刻画整体图的性质且容易分析（STEP 1）对于给定degree的所有可能子图，我们需要一个度量能够衡量子图的“重要程度”（正值表示过表示，负值表示欠表示）感觉这里“表示”展现了子图能够反应整体图的一个表示能力...，出现的频率更高随机图再次出现后续可以发现随机图给我们研究现实网络提供了一个很好的参照作用用途：模块的用途比较显然--（1）弄明白网络如何工作（2）在给定情境下预测网络的操作和反应这里值得注意的是...这里用到的是对比同样的子图类型下，真实网络和随机网络的出现次数，并且最后做一个正态化。...--因为那样就失去了randomness，我们需要的是随机图（2）节点B本来有四个“触角”，怎么最后生成的图上只有三个edges？--忽略双边和自环的给定节点和其“触角” 随机配对产生图

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强化学习（1） | 夺旗行动：复杂合作角色的出现

“夺旗游戏”是一个复杂的、多角色的环境，它是一款经典的第一人称多人3D游戏。我们的AI代理成功的与人类及AI队友进行了合作，即使让其与人类玩家的反应速度相当，仍能获得很优异的表现。...我们举办了一场包括40名人类玩家的比赛，在比赛中，人类和AI角色随机配对—既可能是对手也可能是队友。 ? FTW角色学会变得比强基线方法强大得多，并超过人类玩家的胜率。...然而，通过人为地降低这种准确性和反应时间，我们发现这只是他们成功的一个因素。...在进一步的研究中，我们训练的智能体具有四分之一秒(267毫秒)的内在延迟，也就是说，智能体在观察世界之前有267毫秒的延迟，与人类电子游戏玩家报告的反应时间相当。...这些反应延迟的AI代理的表现仍然优于人类玩家者，高手玩家的获胜几率仅为21%。 ? 人类玩家对反应延迟代理的胜率较低，这表明即使人类的反应延迟程度相当，代理的胜率也高于人类玩家。

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数据隐私与YashanDB：如何实施数据保护措施？

访问控制与身份认证YashanDB实现了基于角色的访问控制（RBAC），通过将访问权限与用户角色绑定，确保用户只能受到授权的访问控制。...审计日志的生成和管理使得在发生有害活动时，安全管理员能够快速反应并采取行动，维护数据的完整性和一致性。系统提供了细粒度的审计策略，允许管理员根据需要启用或禁用特定的审计操作，提高了审计的有效性。4....数据脱敏与随机化在共享开发或测试环境中，使用的敏感数据需要进行脱敏或随机化处理，YashanDB支持开发人员在复制和仿真生产数据时应用这些技术。...实施基于角色的访问控制机制，限制用户对敏感数据的访问权限。定期审计及监控数据访问记录，迅速反应潜在的安全隐患。在开发和测试环境中应用数据脱敏技术，保护敏感信息的隐私。

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哈工大&京东提出：计算机视觉新任务！从“能说会道”到“察言观色”！

在面对面的交流中，双方依次在讲者和听者之间转换角色，以有效地交换信息。讲者会以言语向听者传递信息，而听者则主要通过非语言的行为向讲者提供实时反馈，如点头、微笑、摇头等。...尽管在实践中经常使用静态图像、重复帧或预置动画来表示听者，但它们往往是僵硬的，不足以对讲者做出适当的反应。...从静止的图像和音频片段中生成一个生动的带有面部动画的特定说话人的视频作者认为这些工作只关注说话者的角色，而忽略了听者这一不可或缺的对应角色。...为此，文中提出了一个新的任务：Listening Head Generation，该任务旨在根据讲者的音视频和听者的身份信息，合成一个听者的视频，其中听者的适当反应被期望与输入的谈话视频相协调。...与该数据集一起，文中还提出了一种listening head生成的基线方法: 03 生成结果展示以下截取了论文中的一些实验结果展示： 1) 对比模型生成的听者、随机运动的听者与随机从数据集中采样听者的结果

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CS224w图机器学习（二）：Motifs & Structural Roles

Motifs的用途： 1）帮助我们理解图的工作原理 2）在给定的情境下，预测图的操作和反应 Motifs用途的相关案例：神经元网络的前馈回路（神经元网络的一个小的子图），可用于消除生物噪音。...为真实网络中的出现次数，为随机网络中的出现次数。真实网络的显著性分布（Significance Profile, SP），。此时目标变成：如何产生一个合适的随机图？...- Configuration Model：目标：给定节点的度的序列，产出满足条件的随机图。流程：1）给定节点和边（触角）；2）基于边，随机配对这些节点；3）产生随机图。...- Switching 流程：1）从给定的初始图开始；2）随机挑选两条边，交换这两条边所对应的终止节点；3）重复N次。产出：与初始图的度完全一致的随机图。...怎么进行角色提取？如下图，对递归生成的特征进行聚类，聚出来的类别就是提取的角色。最后为什么角色很重要？它都有哪些应用场景？详情可参见下图。

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如何设计合理的难度曲线？《茶杯头》BOSS战剖析

1）BOSS位于屏幕中央且位置固定，并设有碰撞盒，因此玩家可活动空间为左侧或右侧1/2屏幕；2）预警动画时间较长（30帧【酝酿】+40帧【哭泣】，因此从预警到泪滴开始下坠共经历70帧），且泪滴坠落至角色头部的高度用时约...时间压缩：对反应速度要求高巨龙舌头上的火球，从开始起跳到玩家位置仅需0.21秒，人的反应速度在0.2~0.4秒之间，单靠反应速度不够，还需要有一定预判。这对玩家的反应和操作速度提出了挑战。 ? ?...攻击模式随机：对应变能力要求高除了上面提到的老虎机随机出“奖励”之外，随机攻击模式在BOSS战中屡见不鲜，这使得背板的可能性几乎为0，更提高了对玩家应变能力的要求。...如图所示，在骷髅火车BOSS中，三节车厢随机之一会钻出骷髅，另外两节则会出现向下拍的手掌，这构成了第一层随机；上方的南瓜头会在木板车两侧的粉色转轮随机之一上方投掷下肥皂，击中左侧/右侧转轮会让车向左侧/...右侧移动，两个维度的随机交叉构成了相当具有挑战性的PHASE 2。

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NATURE COMMUNICATIONS：诚实的神经表征可以预测未来的信任行为

在TAC游戏中，被试扮演被建议者的角色，必须从建议者的诚实或不诚实建议的反馈中了解他们的可信度。在TAG之后，参与者扮演投资者的角色，与之前为他们提供咨询的顾问进行一次性TG（信任游戏）任务。...参与者被告知，游戏中的角色是通过从彩票箱中随机抽取一个球来分配的，所有的参与者在实验之前都要这样做。同时由于透明度的原因，抽签程序将在屏幕上方的摄像机前进行，每个参与者都可以看到其他房间的参与者。...因此，卡片是从一个均匀分布的伪随机抽样中提出的。对伪随机抽样程序进行了优化，使抽牌的实现概率在两种情况下都接近随机抽牌的概率。...试验间刺激间隔为2-8s (M= 2.6s)，而试验间的jitter（随机间隔）设置为2-8s (M= 4s)。...根据随机分布检验预测显著性（同样是置换检验）。结果表明，可信度解码网络能显著预测个体委托建议者（诚实者和非诚实者）的金额（图3f）。

1.2K2 0

《解锁元宇宙虚拟角色自主行为：AI与深度强化学习的融合变革》

在这个虚拟世界里，虚拟角色的表现直接影响着用户体验。目前，元宇宙中的许多虚拟角色行为较为简单和预设，缺乏自主性和智能性，难以根据复杂多变的环境和用户交互做出灵活且合理的反应。...例如，在虚拟社交场景中，虚拟角色可能只能进行固定套路的对话，无法真正理解用户情绪和意图，也难以提供个性化的互动。人工智能：赋予虚拟角色“智慧大脑”AI技术是提升虚拟角色智能水平的核心驱动力。...通过对图像和视频数据的分析，虚拟角色可以识别物体、人物以及他们的动作和表情，进而做出相应反应。比如在虚拟游戏场景中，虚拟角色能够识别玩家的攻击动作，并及时做出躲避或防御的决策。...以DQN为例，它利用经验回放机制，将智能体在环境中的经历（状态、动作、奖励、下一个状态）存储在经验池中，然后随机采样进行学习，这种方式有效避免了连续决策时的过拟合问题，提高了学习效率。...融合应用：塑造更加智能的虚拟角色AI与深度强化学习的融合，使得元宇宙中的虚拟角色在多个方面得到显著提升。

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AIGC与虚拟身份及元宇宙的未来：虚拟人物创作与智能交互

AIGC技术不仅限于外观的生成，还能够赋予虚拟角色智能行为，使其能够根据用户的互动进行实时反应。 1.2.1 行为生成与强化学习行为生成是AIGC在元宇宙中应用的一个重要方面。...例如，虚拟角色可以通过与环境的互动学习如何做出符合情境的反应（如微笑、点头、跳舞等）。这种互动不仅能够增加虚拟人物的逼真度，还能使得用户体验更加个性化和富有趣味性。...return torch.sigmoid(self.fc(z)).view(-1, 28, 28) # 模拟生成过程 gan = SimpleGAN() z = torch.randn(1, 100) # 随机噪声输入...VirtualCharacterEnvironment() total_reward = 0 for _ in range(100): action = random.choice([0, 1]) # 随机选择动作...3.2 AIGC与虚拟角色的社会化未来，虚拟角色不仅能与用户互动，还能够与其他虚拟角色进行互动，形成复杂的虚拟社会。

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Chem. Sci. | 微调语言大模型，深挖化学数据矿

中国科学院上海药物研究所郑明月团队在五项化学文本挖掘任务上对多个大语言模型的能力进行了全面综合的探究，包括化合物实体识别、反应角色标注、金属有机框架（MOF）合成信息提取、核磁共振波谱（NMR）数据提取和反应合成段落转换动作序列...2 结果与讨论 2.1 Paragraph2Compound：化合物实体识别研究人员基于USPTO数据集，从数百万个自动标注的段落-实体对中随机抽样用于训练模型（图2a），并确保每个较小子集包含在较大子集中...2.2 Paragraph2RXNRole：反应角色识别根据Guo等人的工作[2] ，反应角色识别包含两个子任务，一为从段落中识别反应产物，二为给定反应产物下识别其它反应角色（反应物、催化剂、溶剂、温度...在反应角色标记任务上，微调后的GPT-3.5-turbo的F1分数为83.0%，显著超越了之前最佳方法ChemRxnBERT的76.2%（图3c ）。...（c）反应角色标记任务的性能。

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滚动跳跃：CodeBuddy 一句话生成的极限反应小游戏

“滚动跳跃”听起来就很带感：玩家控制一个小角色，不断在屏幕上奔跑，通过跳跃来避开滚动而来的障碍物。障碍物越来越快、越来越多，你的反应速度就是唯一的生存法则。...✨CodeBuddy怎么生成几秒钟后，CodeBuddy就直接生成了一个能马上玩的小游戏：✅角色跳跃逻辑：点击或按空格，小角色自然弹起，落地后还能马上接下一个跳跃。...✅障碍物滚动系统：各种形状的障碍物会随机生成，从右边滚来，还会越来越快。✅碰撞检测：只要角色碰到障碍物，游戏瞬间结束，并弹出“再来一局”的提示。...开发小游戏的“新常态”过去要做这种小游戏，流程是这样的：手写物理跳跃曲线；写障碍物随机生成逻辑；调整碰撞检测范围；再慢慢美化UI、调试体验。不仅麻烦，而且费时间。...✅结语如果你也想做一款“考验反应速度”的小游戏，打开CodeBuddy，只要输入：“生成一个滚动跳跃游戏，玩家控制角色跳跃，避开滚动的障碍物。”

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谁让存储的未来不再忧伤？我们来细品一二

信息的存储是一个物理反应过程，二进制即是通过物理反应所产生的物理状态来呈现数字0和1。...在传统硬盘上，一次随机数据访问的过程是这样的：硬盘首先要驱动磁头移至数据所在磁道，随后等待磁盘旋转，将该磁道数据送到磁头所在位置。...在典型的读写负载压力条件下，以前的机械磁盘阵列体系瓶颈来源于两方面：大数据块顺序读写瓶颈在于控制器，速度取决于CPU核数和主频；小数据块随机读写的基础瓶颈则在磁盘体系，快慢取决于磁盘数量和转速。...而高性能高容量的SSD一诞生，就给磁盘体系的两个角色（角色一：随机读写方式的瓶颈，角色二：性能扩展的障碍）发了“便当”，从此使控制器CPU体系成为整体磁盘阵列读写的统一基础性瓶颈。 ?

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决策脑机接口：利用脑机接口改善你的决策性能

为了分离刺激锁定和反应锁定的信心相关因素，研究人员通过收集主观信心报告，同时使用时间间隔将刺激处理与反应分开，从而使得刺激锁定效应在没有足够的刺激后间隙的情况下干扰反应锁定现象，随后进行事件相关电位（ERP...通过防止与反应相关的活动混淆刺激锁定活动，信心可以从单次试验刺激锁定的前反应脑电图中可靠地解码。...首先，他们开发了一个实验范式，通过间隙任务和无间隙任务，以唤起对现实刺激的反应的不同水平的信心。间隙任务：刺激物是一个戴着帽子或头盔的角色，在走廊的背景下显示了250 ms。...在刺激后的间隙之后，受试者通过鼠标点击报告他们的反应-左击头盔，右击帽子。这个响应没有时间限制。在1.5秒的反应间隔后，受试者被要求在1到10的范围内报告他们的信心，1表示随机猜测，10表示完全信心。...对于高度自信的实验，我们期望接近100%的准确性，而对于最低自信的实验，我们期望接近50%的准确性（随机概率）。因此，在自信和不自信的实验中，总准确率应该在75%左右。

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创建角色随机名字（mysql抽取随机记录）和mysql游标的使用

JCIM｜MIT团队：从科学文献中自动提取化学反应

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基因组数据在精准医学中扮演什么角色

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数据隐私与YashanDB：如何实施数据保护措施？

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