1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....所以可根据在下棋的过程中不断的做出调整，使其更加的合理。根据些测试，这组静态估值函数能够很好的反映棋盘重要性指标。算法的分析和改进.算法分析下面对该次设计中的主要代码进行做个分析该函数进行了深度为的预测，没有使用剪枝方法。,当到达叶子节点时调用估值函数计算初始化值逐个遍历每个点若该点是空的就进行判断判断该层是哪种类型该点赋予己方的子进行下层递归判断若该点更优则记录判断是否是根节点记录最优点的坐标恢复该点先前状态以上由于没有采用剪枝技术，搜索深度为时间已经达到秒。所以要用上面提到的进行剪枝优化，代码如下确定最大的值进行剪枝确定最小的值进行剪枝该算法也进行个深度的搜索，并且采用了剪枝，速度上得到了很到的提高，只用了秒。当在些点时提高的速度更高。取得了很大的进步，不过距离系统的可使用性，还是细见.节不足说明,所以需要进行必要的修补.这个函数遵循的原则是己五必填,活四看对方......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....下图中矩形代表极大层，椭圆代表极小层。图.极大极小树深度优先搜索在图论中有两个很重要的遍历的方法，个是深度优先搜索,另外个是广度优先搜索.这两个方法的主要区别在于下个节点的选择。首先选择它的连接节点，若它的下个节点已经全部被遍历过或者不存在的话。则向上返回到上个节点，在遍其他的未被访问过的点。很容易想到这要用到堆栈结构，使用个递归来实现。而则是逐个的遍历它的联接接点，将已经访问过的点放入队列中。然后再依次取出继续这个过程。图.遍历过程如下首先从点出发访问它的领接点，因为的领接点,均未被访问过，所以点选择当然也可以选择点作为下个要访问的点，点的领接点是,选择下个节点，而的邻接点只有个且未被访问过，就将作为了它下个节点。这时因为已经没有可访问的邻点，所以向上层返回到，发现也已经没有可访问的点了，继续向上层返回到，由于的邻节点未被访问过，那么就访问......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....具备“进攻”这个部分主要测试了人机部分，可以很明显的看出每个级别都拥有了基本的“攻防”功能。限于篇幅，不能够从大量的实例中提取出可以说明各个等级之间的差别的例子。不过有点无庸质疑的是，算法的搜索深度加深预测的步数也就越多，也就越智能！理想的状态就是完整搜索全部的步数。这里将搜索深度分为对应于初级，中级，高级。从上面的测试中，可以看出两个主要模块基本符合了要求。其他的没有列出细节部分也通过了测试！第四章．总结部分.系统总结在第三章节的测试部分，系统已经通过基本的测试。基本上完成了本次设计的预期目的。特别是单机部分实现的不同的等级功能，将深度达到的搜索通过优化，使得其响应的时间基本符合了要求网络部分通过派生两个类和。用于实现客服端和服务端的网络通信，并且程序中均加入了这两个对象，这样这个程序实现了通过不同菜单选项既可作为服务端又可以作为客服端......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....即先辈层后继层,则可终止该最小值层中这个节点的搜索过程。这个节点最终的倒推值就确定为值。剪枝若任极小值层节点的值大于或等于它任先辈极大值层节点的值,即后继层先辈层,则可终止该最大值层中这个节点的搜索过程。这个节点最终的倒推值就确定为值。静态估值函数当极大极小树到达叶子节点时，需要估算下当前盘面的值。这个就根据个计算规则计算也即是估值函数。因为这个值是已经确定的所以称为静态。当只有个点时，并且相邻的无对方的棋子或者不是边界等“阻碍物”就给他，否则给予。当两个点时，并且相邻的无对方的棋子或者不是边界等“阻碍物”给予，若存在方有“阻碍物”则给以，否则给予。当是活三的时候给予，当存在边被堵时，就给予。否则给予。当是活四的时候给以，当边被堵时，给予。否则给予当是五连子的时候就给予最高分。最后判断是否是己方的，若不是则给予负号......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....我们假设只进行两次的探索，再逐个的比较每个可下棋的点，最后得出最有利于我方的点。这就是本个系统中所采用的个思路。对于人说用手工去比较计算是不现实的。当考虑的深度加深的话甚至无法在有效的时间内实现的。我们正是利用计算机快速的计算机能力进行这样的笨重检索，就能够在很短的时间内计算完。下面对算法中所涉及的几个重要概念作下介绍。极大极小树目前绝大部分的博弈类游戏中的人工算法都采用这种方法。假设己方为点，对方则为点。如果当层的节点为奇数时那么就为层，同样为偶数时就为层。当在层时，该层的值就应该为下个层中的最大个的值。当在层是，该层的值就应该为它子层的最小的个。通俗的说就是当轮到我方时，我们就应该选择个最有利于我们的点，预测对方可能下的最有利他方的点相对我方来说就是最坏的点。这样反复计算下去就能够得到根节点的最大值，这个点也就是我们最佳下棋点。在计算这个点时可以很明显的看出这是个不断递归的过程......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....不是活四也不是死四的话,若对方可形成连五,必堵!这组函数是用于计算,点的各个方向上连续的类型的棋子数,并且将每个方向上的被”阻碍”的类型.,这几个函数是分别用于计算，个棋子在四个方向上的值。就是对应水平上，度，度，度调用计算。.人机对战中算法人工智能，英文缩写为。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的门新的技术科学。人工智能是计算机科学的个分支，它企图了解智能的实质，并生产出种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人语言识别图像识别自然语言处理和专家系统等。在该部分我们尽量去模拟人类在下棋中思考的方式，找出种合乎逻辑的规则。根据我们平常下棋的经验，当放入个棋子时总是尽量的往利于己方的位置也既是“攻”同时要提防对方使其不能得逞也既是“防”我们可以用计算机模拟这个过程。假设我们在棋盘中放入个己方棋子，然后考虑对方最可能下的棋子位置......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....使得我能够在这么仓促和繁琐的时间里，放平心态，认真的完成了本次毕业设计。当我对自己确定的题目有些模糊不定的时候，是他坚定了我信心，并且给出了三种等级模式的提议。再次感谢他！感谢我的母校四年来的培养感谢我的老师们孜孜不倦的教诲，是他们带我进入了计算机科学的世界。感谢我的实习公司软件工程公司，给我提供了宽松的实习环境，并且腾出时间给我完成毕业设计。最后感谢我的父母，亲人和朋友们在直默默的在背后支持和鼓励我。生命中因为有了你们才变得这么精彩。参考文献丁展著.游戏开发技术与实例.北京人民邮电出版社，.张越著.网络程序设计实例详解.北京人民邮电出版社，.高济朱淼良何钦铭等著.人工智能基础.北京高等教育出版社，.问也不会对结果的值有影响。这个就是剪枝。在节点的值确定为后，我们就可以断定节点定不小于,而点的值为，那么就可以很确定的说的值为。这个就是剪枝......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....将各个部分进行了抽象。如类,抽取出了棋盘拥有的属性和操作，在如类，将电脑方抽象成个类，向外部提供人机接口。.不足说明界面设计不够完善美观，常用的些功能应该要放在界面上而不是在菜单里，这样更符合设计。可能的话增加些背景音乐功能可以增加保存棋局，以便于调用观看。类定义了过多的信息，把全部的通信数据都放到了这个类中，显然存在操作的粒度变大，存在过多的冗余判断，加重了通信负载。应该再继续细分，这样才更加合理。人机算法部分中的评估函数，也需要调整使得其更加的智能。算法有个缺点就是当棋盘上的棋子相当的时候，比如双方都存在活四，那么如果调用初级算法，它会调用评估函数向前预测，算出双方的值相当。于是就不选择最后步连五。可以说这是很大的败笔，不过可以写个函数进行修补。总体感觉系统可维护性很差，应该尽可能的使用常量代替具体数据。这样更利于后期的维护，避免牵发而动全身。......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....的的遍历过程为。剪枝方法在上面中提到当预测的深度达到的时候，最坏情况下个，这在目前的些常规平均的机器性能下也需要多秒的时间，这是不能够容忍的。那么是否有很好的改进技术，去除哪些不必要的节点，并且在剪去了这些点后不影响结果呢答案是肯定的，这种方法就是剪枝。下面通过图来说明，矩形代表极大层，椭圆代表极小层。图.剪枝从上图可以看出，由于节点的值肯定不大于而节点的值为大于节点，那么目前为止可以很肯定的说节点值定不小于。所以点的其他子节点无须去访试了几个点，发现时间上大大的减缩了，已经感觉不到时间了，远小于秒时间，取得了我们预期的效果。后来又尝试了将搜索深度变为时，动态变化的增量放缓惊讶发现大部分情况下，明显的感觉不到延缓但是些点时间有点慢。同样简单得测试了下，些点大概都不超过秒。属于正常容忍的范围。可以很容易的知道,当我们越早的获取到和的值剪的枝就越多......”。