Cara Membuat Game Anda Terlihat Menakjubkan Dalam 9 Hari

From Embroidery Machine WIKI
Revision as of 04:17, 24 March 2022 by KandisMacGregor (talk | contribs) (Created page with "<br>Penulis menyelidiki permainan keamanan satu atau beberapa periode untuk memeriksa konflik yang sedang berlangsung di mana teroris dapat menggunakan satu atau beberapa teknologi serangan dengan kemampuan yang berbeda. Dengan mempertimbangkan serangan Organisasi Teroris (TO) yang terjadi di kedua lapisan SC, kami memodelkan respons optimal dari dua lembaga SC yang bertanggung jawab atas keselamatan publik dan pertahanan SC, yaitu Badan Layanan Darurat (ESA) yang berope...")
(diff) ← Older revision | Latest revision (diff) | Newer revision → (diff)
Jump to navigation Jump to search


Penulis menyelidiki permainan keamanan satu atau beberapa periode untuk memeriksa konflik yang sedang berlangsung di mana teroris dapat menggunakan satu atau beberapa teknologi serangan dengan kemampuan yang berbeda. Dengan mempertimbangkan serangan Organisasi Teroris (TO) yang terjadi di kedua lapisan SC, kami memodelkan respons optimal dari dua lembaga SC yang bertanggung jawab atas keselamatan publik dan pertahanan SC, yaitu Badan Layanan Darurat (ESA) yang beroperasi di lapisan fisik dan Informasi dan Badan Teknologi Komunikasi (TIK) yang beroperasi di bidang Cyber-Social SC. Memastikan keselamatan publik di lingkungan Smart City (SC) adalah tugas yang kritis dan semakin rumit karena keterlibatan berbagai lembaga dan ekspansi kota melintasi lapisan dunia maya dan sosial. Ketergantungan yang muncul pada SM selama krisis dapat dimanfaatkan oleh musuh SC yang canggih untuk menghasilkan aliran informasi yang salah untuk mengarahkan publik ke zona kota yang tidak aman atau secara aktif menghalangi pengoperasian SC ESA. Sebagai tanggapan, musuh kota tingkat tinggi di bidang fisik seperti organisasi teroris tradisional telah mengembangkan taktik mereka untuk melawan kerusakan maksimum yang mungkin terjadi dengan mendistribusikan pasukan mereka ke beberapa target kota.

Setiap lapisan terdiri dari beberapa target dan hasil serangan tergantung pada apakah sumber daya yang dialokasikan di sana oleh lembaga terkait, melebihi TO atau tidak. Asumsi umum dalam karya ini adalah pembela pasif yang mengalokasikan sumber daya sebelum serangan apa pun tanpa secara aktif merugikan musuhnya. Salah satu tujuan utama teori informasi kuantum adalah untuk menemukan skenario di mana keterjeratan kuantum "jauh lebih kuat" daripada sumber daya klasik. Dengan demikian, strategi teroris dapat dipandu oleh pengetahuan yang terkait dengan struktur otoritas kota seperti distribusi sumber daya tanggap pertama. Terinspirasi dari struktur Piala Dunia FIFA 2026, Guyon, (2020) meneliti risiko kolusi dalam kelompok tiga orang. Susunan grup disajikan pada Tabel 2. Empat pemenang grup melaju ke Final UEFA Nations League 2023 dan berpeluang menjadi juara UEFA Nations League. Stronka, (2020) menyelidiki "godaan untuk kalah" dalam grup empat dengan dua tim teratas lolos, yang dihasilkan dari keinginan untuk bermain melawan lawan yang lebih lemah di babak pertama fase sistem gugur berikutnya. Dalam pertandingan tertentu, jumlah gol yang dicetak oleh kedua tim harus ditentukan.

Bersama-sama, hasil ini menunjukkan bahwa DFP dapat digunakan untuk memodelkan atau merancang perilaku tim dalam sistem jaringan skala besar tempat agen berkomunikasi melalui jaringan yang bervariasi waktu, dan memiliki informasi berbeda tentang tujuan bersama yang diberikan. Dalam makalah ini, kami mengusulkan permainan informasi sempurna bentuk ekstensif untuk memodelkan interaksi dan alokasi sumber daya kota yang optimal ketika Organisasi Teroris (TO) melakukan serangan terhadap beberapa target di dua tingkat konseptual SC, fisik, dan sosial-cyber. Penyimpangan ini mungkin berasal dari informasi yang tidak lengkap tentang parameter lingkungan yang relevan dengan hasil. Secara khusus, deviasi antara dua permainan didefinisikan dalam hal perubahan tindakan sepihak, di mana hanya satu agen yang mengubahnya dan yang lainnya tetap dalam profil yang sama. Game online telah menjadi salah satu platform hiburan paling populer selama dekade terakhir. Secara keseluruhan, pendekatan ini memastikan bahwa (i) proses kekayaan adalah martingale non-negatif di bawah nol, sehingga memungkinkan kontrol ketat atas kesalahan tipe-I, dan (ii) tumbuh hingga tak terbatas hampir pasti di bawah alternatif, sehingga menyiratkan konsistensi. Dalam kasus pertama, sebagian besar permainan secara simultan menghasilkan keseimbangan Nash dalam strategi campuran di mana kedua pemain mengacak tindakan mereka untuk membingungkan lawan mereka. Untuk menangkap sepenuhnya ketergantungan dan interaksi di antara semua pihak yang berkonflik, kami memperkenalkan Game Pertahanan Kota Cerdas (SCDG) multi-tahap dengan tindakan yang diamati dan menghitung keseimbangan Nash sempurna subgame game yang menggambarkan strategi optimal semua pemain yang berfokus pada pertukaran anggaran yang optimal di antara badan-badan SC yang meminimalkan jumlah serangan TO yang diharapkan berhasil di dua lapisan dan target SC.

Utilitas setiap pemain sama dengan jumlah target yang berhasil dipertahankan. Juga, Slot deposit bank jago kami menyajikan hasil numerik dan komparatif yang menunjukkan bahwa ketika pemain SC bertindak sesuai dengan SPNE, mereka memaksimalkan jumlah target yang berhasil dipertahankan. Hasil numerik dan komparatif terperinci menunjukkan bahwa Game Pertahanan Kota Cerdas yang diusulkan adalah solusi yang menjanjikan untuk memodelkan alokasi sumber daya lembaga SC, transfer anggaran internal, dan interaksi dengan pihak yang bertikai untuk mengamankan Kota Cerdas cyber-fisik di masa depan. SCDG terbukti menjadi solusi yang menjanjikan untuk memodelkan alokasi sumber daya kritis antara pihak-pihak SC dalam menghadapi serangan teroris simultan berlapis-lapis. Dalam karya ini kami mempertimbangkan model kota pintar multi-lapisan dan menyajikan mekanisme pertahanan untuk alokasi sumber daya SC yang optimal dalam menanggapi serangan teroris simultan dari berbagai jenis. Memang, algoritma pembelajaran mesin semakin dilatih pada data yang dihasilkan oleh agen strategis atau bahkan musuh, dan kemudian digunakan di lingkungan yang bereaksi sebagai respons terhadap keputusan yang dibuat oleh algoritme.