李世石三比零败于AlphaGo,AlphaGo获胜已无悬念

在第三场比赛中,谷歌的智能机器人AlphaGo再次击败韩国棋手李世石,取得三连胜。根据五局三胜的规则,AlphaGo已经确保获胜。即便如此,李世石仍需完成剩下的两场比赛。

李世石三比零败于AlphaGo,AlphaGo获胜已无悬念

      3月12日下午动态,google公司智能机器人AlphaGo 与韩国棋手李世石本日举办了第三场较量,最终AlphaGo战胜李世石,连续取得三场胜利。接上去两场将沦为李世石的“荣誉之战”。

  遵照以前的约定,google得胜后将得到“自己的”100 万奖金,这些奖金将捐奉送联合国小孩儿基金会(UNICEF)、STEM 教导以及围棋慈善机构(Go Charity)。值得一提的是,李世石诚然以0:3 宣告得胜,但仍必要和 AlphaGo 下完剩余两场。剩余 2 场角逐将离开正在 13 日(周日)、15 日 (周二)的北京时间半夜12点举办。

  正在本场角逐前,AlphaGo 曾经正在本周三和周四战胜了李世石。由于本次人机关于决采用五局三胜制,是以本场角逐成为 AlphaGo 的“赛点”,李世石可否为人类挽回森严成本次关于决看点。

 在本场比赛前,AlphaGo 已经在本周三和周四战胜了李世石。由于本次人机对决采用五局三胜制,因此本场比赛成为 AlphaGo 的“赛点”,李世石能否为人类挽回尊严成本次对决看点。

  本场比赛,李世石执黑、AlphaGo 执白。布局阶段,李世石左下挂角后走高中国流。比赛举行到 1 小时候,李世石下出黑 33 拐,尔后起家第一次离场吸烟。

  随后,双方正在左上角展停和平,李世石被 AlphaGo 残缺击溃,进入“长考”。因左边战局倒霉,李世石正在棋盘右下角求战,初步“冒死”,但大势仍然倒霉。以后李世石多次下出很是规的路数,疑为寻找 AlphaGo 缺点,为后面的比赛做豫备。此前有人分解阿尔法可能不擅长掠夺,但李世石本日正在左下角的“故意”决议了一个可能留下掠夺的变动。AlphaGo 正在后来的角逐中,实现为了主动掠夺和提劫,以前对于付google和李世石之间“不克不及掠夺”的谎言不攻自破。

  最终经过 4 个多小时的棋战,李世石宣布认输,终极 AlphaGo 对于李世石九段得到三连胜。


计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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