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提供开源算法 高水平基准AI

训练及复盘数据以及AI开发包等

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数据名称:[重庆大学] 分队级陆战兵棋态势表征图数据集 WG-StateGraph
数据介绍:基于“2021年7月庙算杯决赛人人对抗数据”,在108场比赛的复盘数据中, 每场比赛抽取[200-1700]帧的态势数据, 共处理成108×1500个全局态势表征图, 每个表征图包括当前时刻六角格通视图, 算子之间侦察图, 打击图, 算子与六角格隶属关系图的综合。
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数据名称:兵棋推演态势认知机器学习数据集(MCD-SC)
数据介绍:数据集数据来自600局“庙算·陆战指挥官”平台山岳丛林夺控想定的推演数据,共计268,513个样本,可以用于山岳丛林想定5V5坦克对战的战场态势认知与智能决策研究。
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数据名称:山岳从林地三算子minigame想定机动方位学习数据集
数据介绍:数据集数据来自强知识型智能体紫冬智剑简化开源版v1.0的获胜局复盘,可用于山岳从林地三算子minigame想定下智能体机动方位的学习。
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数据名称:人机混合预测评估数据集
数据介绍:人机混合复盘数据集,提供关键行为特征,为人机、人机混合赛事提供基准数据集支撑(如AI研发与策略、选手分析等)。
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数据名称:陆战兵棋位置预测数据集
数据介绍: 在陆战兵棋中,作战单位机动的位置和方向是对战双方即时策略的重要体现,估计和预测对手作战单位的位置是兵棋对抗的一个关键性子问题。本数据集可应用于位置预测算法的训练与评估。 数据集采用的原始数据为砺智杯和庙算杯人机对抗比赛产生的复盘数据。位置预测数据集在原始复盘数据的基础上,从全局态势中分离出红、蓝双方的己方历史态势,在构建数据集时采用滑动时间窗口的方式将一场复盘的整段时间序列拆分为多个子序列,对每条训练数据保留连续250帧的态势序列。在每帧的态势中抽取出可见的作战单位特征。位置预测的标签是态势信息的结束时刻对应的不可见敌方作战单位及其位置坐标。
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数据名称:【分队级】庙算杯机机对抗
数据介绍:2021年7月庙算杯决赛机机对抗数据,共12局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:2110431553
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数据名称:【分队级】庙算杯人机对抗
数据介绍:2021年7月庙算杯决赛人机对抗数据,共88局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:2110431553
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数据名称:【分队级】庙算杯人人对抗
数据介绍:2021年7月庙算杯决赛人人对抗数据,共110局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:2110431453
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数据名称:陆战兵棋态势特征数据集
数据介绍:数据集基于人类指挥员经验知识和推演规则,提供了7个抽象态势特征数据。共计24080个样本,可支持跨地图的实验研究。
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数据名称:【WargameData_mini01】意图识别研究数据集
数据介绍:本数据集提取了miniGame想定复盘中敌方坦克运动轨迹,分为训练集与测试集,分别从不同的复盘中提取,可以用于对敌方坦克轨迹的学习与预测。
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数据名称:【群队级】机机对抗-临机想定
数据介绍:2020年12月群队级机机对抗(临机想定)复盘数据,共1000局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:20-03-03-03-01,临机想定:赛前不告知双方ai比赛想定
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数据名称:【分队级】业余分队级
数据介绍:2018年第二届全国兵棋大赛业余分队级对抗复盘数据,共2101局比赛,回合制数据,数据格式:csv,比赛想定:-
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数据名称:【群队级】业余群队级
数据介绍:2018年第二届全国兵棋大赛业余群队级对抗复盘数据,共222局比赛,回合制数据,数据格式:csv,比赛想定:-
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数据名称:【分队级】砺智杯人机对抗
数据介绍:2020年11月砺智杯分队级人机对抗复盘数据,共80局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:20-01-04-03-01
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数据名称:【群队级】砺智杯人机对抗
数据介绍:2020年11月砺智杯群队级人机对抗复盘数据,共80局比赛,实时制数据,数据格式:json,比赛想定:20-03-03-03-01
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由中国科学院自动化研究所牵头研发的庙算人机对抗平台,致力于汇聚人机对抗平台测评环境、共享人机对抗最新技术成果,助力博弈决策智能技术的合力突破。


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