Tatoeba sentences — language code: yue
Greg 話英文係「流行」。 我答我，我對嗰種「嘈」嘅語言嘅質素有問題。 大部分菲律賓人都唔識講英文。 如果你識得用菲律賓文嚟寫，你就會知道英文嘅拼寫就好似「爛」咁。
今日係2018年12月17號。 宇宙係一個巨大嘅沙漠。 好多世界都係好熱或者好凍嘅沙漠。 可能空氣有毒。 人生可能好短暫。 喺活住嘅人當中，可能好少人會好似豬或者人類咁聰明。
今日係2011年3月31日。 喺古代，喺奧斯特羅尼西亞，人哋係天文學同占星學嘅專家。 佢哋夜晚睇吓紀錄同星星 ... 呢個係佢哋喺海上嘅日曆同航海所必需嘅 ...
我以前鍾意海灘。 我收集咗紫色嘅海星。 我用氯加水清潔佢哋。 我畀佢哋浸吓一陣。 然後，我畀佢哋喺太陽下乾返陣。 海星變咗做白色。
我亦都對越南文同泰文有興趣，呢個似乎係我嘅 Grand Dream 嘅一部分。 我研究過呢兩個少少。 我去過泰國，我覺得呢度係一個好住嘅地方。 有一日我會去我從來冇去過越南。
我喺我哋嘅地球上真係越嚟越細。 我同意 Elon Musk 嘅夢想，即係人類成為「空間文明同多行星物種」。 但係，面對緊先進嘅人工智能，人類會點樣過呢？ 幫手定係奴隸？
除咗做以上嘅運動，按摩穴位亦係舒緩瞓捩頸同埋肩頸痛嘅方法之一。ANKH 機能再生註冊中醫建議以下4個穴位按摩嚟舒緩返瞓捩頸同埋肩頸痛。以指腹撳實住穴位緩慢噉施力，用力嘅時間約為3秒，按摩約3至5分鐘就得。
根據返中醫理論，肩頸痛或瞓捩頸嘅疼痛同埋僵硬症狀，同人體經絡氣血唔通有關。除咗穴位按摩，喺治療上亦都係以疏通緊啲經絡，作為主要方針嚟解決頸痛。ANKH 機能再生為受頸痛困擾人士進行療程嗰陣，會由註冊中醫把脈問診，先至再採用埋先進儀器同配合埋啲專屬手法同配方，進行溫熱理療，可達致疏通得啲經絡，行氣活血，活血化瘀， 去瘀排酸嘅效果，從而消除晒頸痛嘅問題。
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喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用權重表，意思即係話個表每條連結都會有個數值，表示嗰條路線嘅成本：例如有一個 simplify 演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）。
攞一幅圖做輸入 input：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第個演算法，將個環境簡單化噉變成一幅圖。
圖論當中嘅一幅圖會有若干個節點，並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋陣列），例如 [6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6] 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）。
simplify 要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲。
決策係指「由一柞可能選擇當中揀一個」嘅過程。廿世紀嘅電子遊戲 AI 幾乎都會用晒基於規則嘅系統（rule-based system），例如想像一個寫嚟教電腦玩射擊遊戲嘅 AI，個 AI 係一部有限狀態機，有「防守」、「進攻」同「去搵彈藥」等多個可能狀態，佢內置嘅 AI 演算法就要教佢幾時進入邊個狀態（例：if 自己淨低嘅生命值低過 50%，then 進入防守狀態－教佢喺自己血低嗰陣要防守）。
呢類決策演算法會攞同遊戲輸贏相關嘅資訊（自己同對手血量等等），並且計出要進入邊個狀態（採取邊個策略）。有限狀態機同搵路呢兩個概念係遊戲 AI 嘅基礎。
快思邏輯係相對於一係「真」一係「假」嘅布林邏輯嘅一種邏輯。想像家陣有杯水，研究者想按杯水嘅攝氏溫度將杯水分落「熱」、「暖」同「凍」三個類別，佢可以用布林邏輯嚟分－15 度以下嘅係凍、15 至 40 度嘅係暖。
即係話「杯水屬熱」呢句陳述式只能夠係真（1）或者假（0）。另一方面，佢可以用快思邏輯嚟分－10 度以下嘅實係凍，而 10 至 20 度之間嘅水會介乎於凍同暖之間，例如一杯 15 度嘅水會係 0.5 凍 0.5 暖，「杯水屬熱」呢句陳述式嘅數值可以喺真（1）同假（0）之間。快思邏輯呢種思考法係喺 1960 年代中興起嘅。
快思邏輯喺電子遊戲上都會有用：想像一隻射擊遊戲當中曉同玩家角色戰鬥嘅 AI 角色。佢具有生命值呢個屬性，而且係一部有限狀態機－喺每個時間點，佢有「去搵藥包回復生命值」同「繼續戰鬥」呢兩個可能狀態。
如果個程式用嘅係布林邏輯，佢可能會按「if 生命值 < 50%, then 去搵藥包回復生命值, else 繼續戰鬥」嘅邏輯行事。
另一方面，佢又可以用快思邏輯行事，例：if 生命值 < 20%, then去搵藥包, else if 20% <= 生命值 < 40%, then 一路繼續戰鬥一路同藥包位置維持 x 咁多嘅距離，當中 x = f (淨低嘅生命值)，即係一個介乎於「繼續戰鬥」同「去搵藥包」之間嘅狀態。
喺遊戲 AI 上，蒙地卡羅樹搜索係一種比較實際嘅做法：現實世界嘅電子遊戲嘅決策樹通常都大得好交關，可能去到第二第三步經已有成幾千個節點，夾硬考慮嗮所有嘅可能性喺實際應用上根本唔可行。
MCTS 簡單啲講就係有技巧噉搜索一樖決策樹－會揀定一個深度值 d 做「要考慮幾多步」，並且喺每步按某啲準則揀邊啲節點嘅下一步值得考慮（例如可能搵個人工神經網絡計吓邊啲節點比較有可能發生），而如果上述嘅演算法設計得夠好，MCTS 可以有效噉教電腦玩遊戲。
2016 年打贏九段圍棋棋手李世石而出名嘅人工智能程式 AlphaGo 就係用咗 MCTS 嘅技術。
一個遊戲 AI 唔淨只要識得做決策，而且仲有識得判斷邊個選擇能夠令佢打贏嘅機會率最大化。一般嚟講，一個遊戲 AI 需要有一套策略，套策略會講明「喺情況 A 我會採取噉嘅行動」、「喺情況 B 我會採取噉嘅行動」。
策略喺遊戲 AI 上係一個重大課題－聰明嘅 AI 能夠令一隻遊戲更加好玩，而且理論性啲嘅人工智能研究亦都對「點樣令一部電腦出現有智能嘅策略性行動」呢個問題感興趣。
喺有地圖嘅遊戲類型當中，遊戲 AI 演算法好多時會運用對地圖唔同位置嘅戰略價值嘅判斷：例如想像一隻射擊遊戲，設計者想教遊戲 AI 有策略噉喺地圖上移動同揀企嘅位置，佢可以用演算法將地圖變成一幅圖論入面嘅圖（睇返上面搵路），然後按照一套事先制訂咗嘅演算法 judge value，judge value 會每個節點都俾個數值 u 佢，u 代表咗嗰個位置喺戰術上有幾有利 u 會取決於嗰個位置嘅高度、掩護物嘅存在、有冇逃走路線以及有冇彈藥供應等嘅因素），並且喺每個時間點一路決定自己應該要喺邊個狀態（睇返上面有限狀態機嘅嘢）一路嘗試盡量將自己移向 u 值高嘅位置。
當中 judge value 嘅質素－有幾能夠準確噉判斷一個位置嘅戰略價值－反映個 AI 嘅戰略能力。呢種做法喺現實嘅軍事策略入面都會用到。事實係，喺動作遊戲同戰略遊戲嘅 AI 設計當中，設計師往往會參考現實世界嘅軍事策略。