机器博弈是人工智能学科研究的载体，亚马逊棋作为一个相对较新的博弈棋种，走棋特点介于围棋和象棋之间，非常适合用来进行机器博弈研究。
以亚马逊棋博弈系统为实验平台，对机器博弈中的关键技术之一——评估函数进行了研究。
以territory、position、mobility三个主要评估特征为基础，根据亚马逊棋在开局、中局以及残局三个不同阶段的棋局特点，分析了不同阶段中各评估因子的重要程度以及权重取值，最初得到一个分阶段的评估函数。
通过实验结果可知，提出的棋局评估函数是可行并且有效的。

用Qt实现的亚马逊棋，经过搜索当前局面下一层所有局面，利用Territory特征值，position特征值及mobility特征值进行评估得出最优行棋局面。
实现人机博弈。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。