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教室裡有一頭大象：思考、思考、講道理【哲學教授帶孩子從小養成思辨素養】

為了解決電腦格鬥遊戲的問題，作者冀劍制 這樣論述：

【哲學思考 × 兒童小說 × 思辨素養】 「獨立思辨」、「思考素養」是否讓人摸不著頭緒， 讓哲學教授帶領孩子，從故事直接體會思考的本質， 養成思辨的素養，看見原先視而不見的「教室裡的大象」！ 　　▎哲學教授專為「中高年級小讀者」設計，透過故事直接體會思考的本質！ 　　哲學教授冀劍制老師，透過多年的教學與寫作經驗，讓哲學思辨回歸「講道理」的本質，讓孩子透過故事直接體會「為何要講道理」與「如何講好道理」。一起參與在森林小學中，哲學老師以及學生之間的精采事件，從故事回到每個人對於自身生活的關注與思考，並從中開始練習講道理！ 　　▎「教室裡為什麼會有大象？」 　　英文常以「房間裡的大象」來表達

明顯卻視而不見的事物。這樣的情況出現在孩子的教育上，就像大象跑到教室裡，變成了「教室裡的大象」。思考與講道理在教學現場經常為人忽略，但這卻是引導孩子養成素養的第一步。讓我們一起透過故事，看見原先忽略的「教室裡的大象」！ 　　▎一起從生動有趣的問題學習講道理 　　▶ 如果大家都戴口罩，那我不就可以不用戴了？ 　　▶ 比賽輸了很生氣，為什麼還要假裝高興祝賀別人？ 　　▶ 參加比賽時，很緊張，害怕表現不好，該怎麼辦呢？ 　　▶ 很會思考的人還是會犯錯，那還學思考做什麼呢？ 　　 　　【登場人物】 　　普老師 　　森林學園哲學思考課老師，擅長引導學生思考各種問題，很受學生歡迎，也很愛護動物。 　　

小光 　　很愛胡思亂想，又愛探險的女生。運動神經很好，常常跑第一名。由於父母離婚後又各自跟不同對象結婚，便將她交給外婆撫養。但外婆年紀大了照顧不來，所以送到森林學園住宿讀書。 　　阿珍 　　非常聰明又體貼的女生，和小光住在同一間宿舍，很照顧小光。爸爸是大企業家，想訓練阿珍獨立自主所以送到森林學園就讀。 　　小威 　　不愛唸書又喜歡欺負同學的男生，但很有小聰明，常常會有意想不到的想法。 　　小花 　　喜歡和小威作對的女生，常常以反駁小威的想法為樂。 本書特色 　　★ 108課綱：素養的養成 　　在素養教育中，最重要的就是思考能力的養成，而哲學思考便是最為注重思考能力的學問。冀劍制教授哲

學思考回歸本質，透過故事讓孩子逐步形成思考的習慣，培養出思辨的素養！ 　　★ 漫畫插圖：增添趣味，加深記憶！ 　　精選精采劇情繪製漫畫插圖，藉由漫畫具體呈現，加深情節印象與記憶。 　　★ 實作練習：培養孩子的「思考力」！ 　　精心設計「問題思考」，從實作中直接學習「講道理」，並附有冀劍制教授親自撰寫的參考回應，讓孩子體會思考討論的樂趣所在。 好評推薦 　　「常有人言哲學是無用之學，幹嘛讀，幹嘛學？」是啊，連美國實用主義哲學家威廉詹姆士都表達過「哲學烤不出麵包」的立場，但「哲學能激勵靈魂」（讓麵包更香甜）更是他堅信的主張。 　　假如你像我一樣想激勵孩子的靈魂卻有點不得其門，華梵大學哲學

系教授冀劍制的新作《教室裡有一頭大象——思考、思考、講道理》是很好的入門。書中探討議題雖無正確答案，但選擇之中盡是個人意願與後果承擔（而這不就是人生嗎？)；書中故事的發展也為孩子揭露了不同的思考方式，不僅能激勵孩子長出自己的思想，也能幫助孩子在混沌世代中成為一個能真正獨立思考的人。——《陪讀的刻意練習》作者　雙丁麻麻 誠摯推薦 　　村子裡的凱莉哥∣親子部落客 　　黃淑貞∣小兔子書坊店主 　　鄭綺瑩∣臺北市立民生國小資優班教師 　　盧本文∣臺灣兒童閱讀學會理事長 　　雙丁麻麻∣網路親子作家 　　羅怡君∣親職溝通作家與講師 　　（依首字筆劃排列）  

電腦格鬥遊戲進入發燒排行的影片

减少自我污名傷害男子氣概的遊戲設計：一項混合研究

為了解決電腦格鬥遊戲的問題，作者巴沙雅 這樣論述：

摘要自我污名和男性心理健康。精神疾病很常見而且與身體疾病一樣有害。 雖然已有各種治療方法，但預防和早期診斷比後期治療更為重要。不幸的是，許多人在需要時無法獲得專業幫助。他們害怕談論自己的疾病，因為消極的刻板印象以及污名化的思想；比如精神病患者是危險的、懶惰的、軟弱的、無望的。也就是說，減少自我羞辱主要取決於個人的努力。他們還需要一種推動、適當的支持、信息和動力。恥辱可以影響任何人，但有很多不同的方式，例如，社會地位、民族、宗教、性別、教育、自尊等許多內外因素都在影響著。依靠男性化的刻板印象，普通公眾甚至精神衛生專業人士都看不到“男人”在社會弱勢群體中的需求。男性和女性都患有精神疾病和恥辱感，

但對男性的影響更嚴重。在統計中，女性比男性更容易患上精神疾病和自殺未遂，但男性死於自殺的可能性幾乎是女性的四倍。自殺只是許多未經治療的精神疾病的惡果之一。自我污名和有毒男性氣質結合，從內心破壞了男人的精神健康和幸福。當痛苦變得無法忍受時，男人把自己置於社會孤立中，直到最後都不向任何人敞開心扉。有一些人試圖用最被認為是“男性化”的方式進行自我治療：酗酒、打架和性行為。導致他們陷入貧困、離婚、犯罪和身心殘疾。幸運的是，一旦男人決定與精神疾病作鬥爭，他們確實很堅持的。因此，主要問題是如何激勵他們邁出第一步。[1] [2]心理健康應用程式與男性觀眾。一旦有人隱藏情緒，避免人際交往，接受幫助的可能性就很

有限。在這種情況下，數字媒體是信息的主要來源。57%的數字媒體使用來自移動應用程式。全球27億智能手機用戶，90%的使用手機時間都花在了應用程式上。它有巨大的潛力，但也有一些地方需要考慮。市場上有220萬個IOS，260萬個安卓應用程式 (11月, 2019)[3]。其中只有3%是與健康和健身相關的應用程式，29%的應用程式專註於心理健康診斷、治療或支持。[4]它不多也不小。研究表明，大多數應用程式充其量是無用的，最壞的是有害的。來源可靠的應用程式很可能被認為是無聊和難以使用的。如果仔細看看這幾個成功的心理健康應用程式，它的效率是值得懷疑的。因為每天和每月的活躍使用比下載次數更重要。在心理健康

應用程式中，還沒有找到足夠的基於不同性別的用戶研究。一些研究包括男性和女性用戶，但通常70%以上的研究對象是女性。為了瞭解理健康應用程式的男性用戶，將需要進行基於性別的研究和檢查。如果我們看有最多男性用戶的手機應用（2016年3月），男性則喜歡競爭性（甚至是戰鬥性）的視頻游戲和運動，如戰略、格鬥和運動主題游戲、新聞評分和現場游戲。玩電子游戲是緩解男性壓力的首要方法之一。除此之外，一項研究顯示97%的電子游戲描繪了心理健康問題，以消極的方式表現出來。研究目的。嚴肅游戲（用於嚴肅目的的電腦游戲）和游戲化（游戲之外使用的游戲元素）市場正在增長。它的定義多種多樣，並被許多類別所劃分。本文研究正對結果導

向的嚴肅移動游戲對某不理解自我污名以及毒性男子氣概的男性用戶群體。將縮小研究範圍，本研究旨在探索和設計一項移動應用程式，其作用正對減少蒙古25-40歲失業男性自我污名。動機。蒙古國現狀最常見的精神障礙是抑鬱、酗酒和焦慮。根據世衛組織2017年公佈的最新數據，蒙古自殺死亡人數達到836人，占總死亡人數的4.47%。世界排名第三。其中84%是男性，47%是失業者，大多數人受教育程度較低。25-29歲年齡組自殺率最高。這絕對是發生變化的年齡段。然而，蒙古是一個非常獨特的國家，具有獨特的文化。蒙古人自豪地崇拜自己的傳統和遺產。這種民族自豪感帶來了幸福和很多機會，也帶來了正面和負面的成見。總的來說，蒙古

語的應用程式很少，也沒有關於心理健康的應用（2019）。這是一個挑戰，也是本研究的一個動機。研究方法。本研究的目的即是瞭解一般情況和用戶行為，因此需要定性和定量的混合研究方法（多方法論）。三種主要方法將被用於進一步的研究。定量在線調查：開放式和封閉式的綜合問題將有助於瞭解蒙古國人普遍存在的恥辱感和刻板印象。（1）一對一在線訪談。遠程採訪方法是首選，因為本研究的目標用戶更容易避免刻板的標簽，無意透露自己。小組討論或面對面訪談不符合他們。（2）嚴肅手機游戲原型版本的用戶測試：該原型版本將根據在線定量調查結果和文獻成果設計。它將有三個主要功能：玩、監視和獎勵。採用用戶觀察法，有助於確定用戶行為，瞭解

未充分就業和失業男性用戶行為的差異。專家訪談作為二次研究：在研究過程中，會進行多次專家訪談。為深入收集技術資料和臨床觀點。潛在研究結果與限制。第一部分的研究結果將包括定性和定量的分析，列出了常見的毒性男子氣概、公眾和自我污辱的信仰，以及基於性別的、基於就業狀況的比較表。第二部分是基於原型設計和被採訪者回答的心理健康相關應用和嚴肅游戲的用戶行為、動機和態度。然而，這項研究受到國籍（蒙古語）、年齡（25-40歲）、性別（心理男性）和壓力因素（就業狀況）的限制。在未來，為了減少男性的自我污名和有毒男子氣概，需要在國際層面上對各種壓力因素（內部和外部）進行更詳細的研究。關鍵詞: 心理健康，減少， 自我

污名，毒性男子氣概，嚴肅的手機游戲， 蒙古男性

騰訊遊戲開發精粹Ⅱ

為了解決電腦格鬥遊戲的問題，作者騰訊遊戲 這樣論述：

《騰訊遊戲開發精粹 Ⅱ》是騰訊遊戲研發團隊不斷積累沉澱的技術結晶，是繼 2019年推出《騰訊遊戲開發精粹》後的誠意續作。本書收錄了 21 個在上線專案中得到驗證的技術方案，深入介紹了騰訊公司在遊戲開發領域的新研究成果和新技術進展，涉及人工智慧、電腦圖形、動畫和物理、用戶端架構和技術、服務端架構和技術及管線和工具等多個方向。本書適合遊戲從業者、遊戲相關專業師生及對遊戲幕後技術原理感興趣的普通玩家。 本書作者團隊來自騰訊遊戲各個部門，由數十位從事一線技術研發和前沿創新的技術專家組成。 部分Ⅰ 人工智能 第1章 基於照片的角色捏臉和個性化技術 2 1.1　遊戲

中的捏臉系統 2 1.2　基於照片的角色捏臉流程 3 1.3　自訂捏臉工具包Face Avatar 31 1.4　總結 33 第2章 強化學習在遊戲AI中的應用 34 2.1　遊戲中的智能體 34 2.2　強化學習在競速類遊戲中的應用 38 2.3　強化學習在格鬥類遊戲中的應用 45 2.4　展望與總結 55 第3章 多種機器學習方法在賽車AI中的綜合應用 61 3.1　遊戲AI簡介 61 3.2　賽車AI的常規方案 62 3.3　遺傳演算法優化賽車AI參數 63 3.4　監督學習訓練賽車AI 68 3.5　強化學習訓練賽車AI 71 3.6　總結 74 第4章 數位人級別的語音驅動面部動畫生

成 75 4.1　語音驅動數位人面部動畫專案介紹 75 4.2　問題背景與研究現狀 75 4.3　一個語音驅動高保真數位人的機器學習處理流程 79 4.4　基於深度學習語音辨識的語音驅動數位人方法 85 4.5　多情緒語音驅動數位人 91 4.6　應用 93 4.7　總結 97 部分Ⅱ 電腦圖形 第5章 即時面光源渲染 100 5.1　現狀介紹 100 5.2　理論介紹 101 5.3　實踐優化 107 5.4　總結 112 第6章 可定制的快速自動化全域光照和可見性烘焙器 113 6.1　光照烘焙簡介 113 6.2　基於Voxel的快速光線追蹤的實現 114 6.3　Volume Lig

htmap的烘焙實現 123 6.4　Visibility的烘焙、存儲與使用 128 6.5　總結 143 第7章 物質點法在動畫特效中的應用 145 7.1　物質點法簡介 145 7.2　工業界現有的物質點法模擬庫 147 7.3　物質點法在GPU上的高效實現 149 7.4　虛幻引擎中的物質點法外掛程式 155 7.5　實現效果 160 7.6　總結 161 第8章 高自由度捏臉的表情動畫複用方案 162 8.1　面部捕捉表情重定向到玩家自訂的臉 162 8.2　捏臉與表情系統概述 163 8.3　捏臉系統設計與實現 165 8.4　表情系統原理與表情捕捉技術 172 8.5　表情動畫補償

與性能優化方案 178 8.6　總結 190 部分Ⅲ 動畫和物理 第9章 多足機甲運動控制解決方案 192 9.1　機甲題材的遊戲 192 9.2　程式化運動動畫 195 9.3　表現生動化 200 9.4　地形適應 204 9.5　總結 207 第10章 物理查詢介紹及玩法應用 208 10.1　物理引擎和物理查詢 208 10.2　穿牆問題 208 10.3　物理查詢 208 10.4　射線投射查詢 209 10.5　掃掠查詢 213 10.6　重疊查詢 219 第11章 基於物理的角色翻越攀爬通用解決方案 223 11.1　應用場景介紹 223 11.2　CP系統的物理基礎 224 1

1.3　CP系統的設計思路 227 11.4　CP系統的具體實現 229 11.5　CP系統的性能優化和複雜度控制 236 11.6 遊戲的應用與優化 238 11.7　總結 239 部分Ⅳ 用戶端架構和技術 第12章 跨遊戲引擎的H5渲染解決方案 242 12.1　嵌入遊戲的H5渲染引擎介紹 242 12.2　如何快速開發遊戲周邊系統及問題 242 12.3　架構 245 12.4　渲染後端實現 251 12.5　渲染之外 269 12.6　總結 270 第13章 大世界的場景複雜度管理方案 272 13.1　遊戲裡的大世界 272 13.2　輸入部分 277 13.3　輸出部分 284

13.4　回饋控制部分 285 13.5　測試資料 290 13.6　總結 291 第14章 基於多級細節網格的場景動態載入 292 14.1　Level Streaming 292 14.2　基於多級細節網格的Level Streaming 293 14.3　將場景預處理成多級細節網格結構 295 14.4　基於多級細節網格結構的載入 298 14.5　多級細節網格的其他應用 299 14.6　總結 300 部分Ⅴ 服務端架構和技術 第15章 面向遊戲的高性能服務網格TbusppMesh 304 15.1　TbusppMesh摘要 304 15.2　TbusppMesh資料通信 305 1

5.3　TbusppMesh組網策略 309 15.4　TbusppMesh有狀態服務 315 15.5　總結 321 第16章 遊戲配置系統設計 322 16.1　遊戲配置系統概述 322 16.2　遊戲配置簡介 322 16.3　遊戲配置系統 323 16.4　配置設計與發佈 324 16.5　配置Web管理系統 328 16.6　總結 330 第17章 遊戲敏捷運營體系技術 331 17.1　遊戲運營概況 331 17.2　DataMore大資料計算體系建設 335 17.3　基礎平臺 343 17.4　總結 360 部分Ⅵ 管線和工具 第18章 從照片到模型 364 18.1　從照片到

模型概述 364 18.2　拍攝和預處理 366 18.3　模型生成和處理 374 18.4　去光照 378 18.5　結果展示 384 18.6 總結 385 第19章 一種可定制的Lua代碼編輯檢測工具 387 19.1　LuaHelper簡介 387 19.2　研究現狀 388 19.3　實現原理 388 19.4　相關理論 392 19.5　代碼檢測 402 19.6　注解功能 407 19.7　總結 416 第20章 安卓平臺非託管內存分析方案 417 20.1　內存問題 417 20.2　解決方案 419 20.3　適配遊戲引擎 422 20.4　性能表現 425 第21章 過程化

河流生成方法研究與應用 427 21.1　過程化挑戰 428 21.2　Houdini / Houdini Engine簡介 428 21.3　河流組成及視覺要素 429 21.4　河流生成 429 21.5　材質 449 21.6　工作流程 452 21.7　總結 455  

基於強化學習與自我對打之格鬥遊戲智能體訓練框架

為了解決電腦格鬥遊戲的問題，作者周圓 這樣論述：

一對一格鬥遊戲在整個遊戲史上的地位舉足輕重，直至今日依然保有大批忠實玩家。在格鬥遊戲誕生之初，一種特殊的玩家形態就已存在，那就是虛擬電腦玩家(遊戲 AI)。 遊戲 AI 很好的滿足了玩家以單機模式遊玩格鬥遊戲的需求，大大豐富了格鬥遊戲的遊玩方式，逐漸成為格鬥遊戲中不可或缺的角色。然而，傳統的遊戲 AI 生成方式多基於人為 設計的複雜規則或是行為樹算法，前者需要設計者具備相當高程度的領域知識，且設計過程過於複雜，AI 強度普遍不高；而後者則需要花費大量的時間進行空間探索，訓練成本過高。因此，如何在遊戲角色眾多的格鬥遊戲中，快速且高質量地生成虛擬玩家個體，是本論文的主要研究目標。本論文以 Fig

htingICE 作為實驗平台，提出了一個基於強化學習和自我對打的訓練框架。框架主要分為四個部分：(1)前處理，我們將收集 FightingICE 平台上往屆參賽選手模型的對打數據，並將其處理成強化學習模型能夠識別的形式，以供後續模型使用。(2)預訓練，此部分將使用行為克隆算法，針對(1)中收集的數據進行模仿學習，獲得預訓練模型。(3)強化學習訓練，我們分別嘗試了 DQN、PPO 和 SAC 三個算法， 對比分析了其各自在 FightingICE 上的表現。除此之外，我們還加入了規則判斷和動作遮罩機制，協助加速強化訓練。(4)自我對打，為豐富訓練過程中對手模型的種類，我們將讓主模型與不同訓練階

段的舊模型對打，避免訓練過擬合。將我們的模型與往屆選手的模型進行比較後的結果表明，我們的模型表現優於 FightingICE 平台上的多位往屆選手，且需要使用的領域知識也遠小於大多數模型。此外，我們還驗證了自我對打的訓練模式對模型泛化性的影響，雖然針對單一模型的訓練可能在該模型上能夠快速達到更高的勝率，但模型整體的泛化能力極差，在面對新對手時表現落差較大。