系統原理：AIPoker的遊戲自動化執行系統包括——玩家策略配置系統、遊戲處理系統、資訊識別系統、遊戲執行系統。
其中，玩家策略配置系統與資訊識別系統均會被接入遊戲處理系統。進而透過遊戲執行系統實現全機器人對戰的撲克線上遊戲平臺。進入系統後，玩家首先透過策略配置系統自行對遊戲的策略進行配置，完成後進行配置儲存。在遊戲開始後玩家開啟本系統，並調取之前預設的策略配置。遊戲進行中，AIPoker作為基於執行個人意識的人工智慧自動化策略系統，其資訊識別系統將自動根據玩家手牌、公共牌、位置設定、玩家動作分析、籌碼量，量化攻擊動作等資料，並結合玩家開局前選擇的自定義策略配置引數實現自動化的響應出牌策略。處理系統將當前資訊與預先配置好的策略配置系統匹配，然後將匹配後的資訊傳送至遊戲執行系統進行自動執行。
策略配置系統：AIPoker策略配置系統包括以下幾個模組——策略引數配置模組、權重配置模組、決策匹配模組。
策略引數配置模組包括——玩家持牌及牌型組合引數模組、受到攻擊次數引數模組、投注限額引數模組、籌碼/池底倍率引數模組、投注引數模組。玩家持牌及牌型組合引數模組用於設定：玩家狀態資訊、遊戲過程資訊、手牌資訊、與公共牌配對成牌的資訊進行匹配組成最大牌值的資訊、與公共牌配對可能出現變為成牌牌型組合資訊。玩家狀態資訊：包括玩家處於網路撲克遊戲的翻牌前（Pre-flop）、翻牌（Flop）、轉牌（Turn）、河牌（River）中比牌的哪一階段，遊戲玩家所處牌桌的位置，遊戲過程資訊包括其他玩家各種動作資訊（不包括其他玩家手牌資訊）和公共牌資訊；受到攻擊次數引數模組用於設定本輪玩家在遭遇其他玩家的不同攻擊次數後的不同對應策略；投注限額引數模組用於設定玩家的投注限額；籌碼/池底倍率引數模組用於設定玩家當前籌碼與池底之間的倍數區間值；投注引數模組用於設定在當前玩家的玩家持牌引數模組、受到攻擊次數引數模組、投注限額引數模組、籌碼/池底倍率引數模組的情況下，當前玩家的棄牌、跟注、加註、全下、過牌、下注的行為。
權重配置模組用於對策略引數配置模組的玩家持牌引數模組、受到攻擊次數引數模組、投注限額引數模組、籌碼/池底倍率引數模組和投注引數模組的各模組的引數數值進行具體的機率設定的權重引數配置模組和運算執行投注引數模組的引數數值的隨機數生成模組。
決策匹配模組透過資訊識別模組獲取當前玩家的玩家持牌資訊、受到攻擊次數資訊、投注限額資訊、籌碼/池底倍率資訊和投注資訊與對應的玩家所設定的玩家持牌引數模組、受到攻擊次數引數模組、投注限額引數模組、籌碼/池底倍率引數模組和投注引數模組的各模組的引數數值進行匹配並生成當前玩家的策略執行資訊，傳送至遊戲處理系統進行處理生成遊戲執行資訊。遊戲執行模組接收遊戲處理系統傳送的遊戲執行資訊執行相應的遊戲操作。
系統在自動化執行遊戲玩家的策略時，遊戲玩家所配置的投注引數模組所設定的棄牌、跟注、加註、全下、過牌、下注的注的百分比總和為100%，然而，各棄牌、跟注、加註、全下、過牌、下注的注的數量多少是依據系統隨機數生成的百分數進行自動執行下注，但是，在每一輪遊戲的程序中，棄牌、跟注、加註、全下、過牌、下注的百分比均設定為百分比數值。
遊戲玩家透過在玩家策略配置系統設定遊戲策略，自動化執行系統在檢測到遊戲輪到當前玩家的遊戲角色時，接收和識別玩家的手中持有的撲克牌資訊和已經公開的遊戲程序資訊，與遊戲玩家所配置的遊戲玩家策略配置後生成遊戲執行資訊，由遊戲執行系統自動執行遊戲，省卻了遊戲玩家需要自己按照遊戲策略手動操作遊戲的麻煩，也節省了遊戲玩家的遊戲時間。
執行遊戲策略的步驟：
在接入網路的AIPoker遊戲平臺開始後，系統自動化執行遊戲策略的流程包括：
遊戲開啟後，開啟策略自動化執行系統；在輪到當前遊戲玩家操作時，識別並獲取當前遊戲玩家的手牌資訊以及遊戲過程資訊；調取當前遊戲玩家的玩家策略配置系統中與當前遊戲玩家的玩家手牌資訊以及遊戲過程資訊相匹配的遊戲策略；將所匹配的遊戲策略生成的執行結果按照玩家預設的隨機百分比隨機生成遊戲執行資訊；遊戲執行系統按照所生成的遊戲執行資訊執行遊戲操作；完成當前遊戲玩家的對應的遊戲操作，等待下一輪操作。
2.2 策略超市
策略超市產品，將「策略」按照不同的類別進行歸類，同時對每一類「策略」進行排行：如勝率排行；賞金排行。在策略超市裡，官方所設定的激勵機制能夠充分的調動使用者的活躍度。能夠推動參與玩家自主地實現產品的創造與平衡。
策略超市中的策略來源，主要來自玩家個人意識結合系統人工智慧分析所得的大資料所制定出的策略。策略超市中的「策略」也會定期更新。
玩家不僅可以成為策略超市中的消費者，也可以將自己的策略對外共享。在策略超市中，任何玩家都可以“免費”獲得其他玩家共享的策略。在策略超市分享策略的玩家，可以自行設定策略獲勝後收取的獎勵收益比例作為酬勞。如果透過使用該策略取得勝利，獲勝玩家則需要按照提供共享策略的玩家提前設定好的獲勝分成比例進行獎勵分成。
這一機制降低了玩家的准入門檻，許多不瞭解出牌規則的初級玩家可以透過使用他人的策略便利地提升取勝機率。
在撲克賽事的博弈原則中，最強的策略也不一定能贏。因為玩家無法確定對手使用的是什麼策略；而且存在運氣的成分。拿到非常好的牌的玩家，即使使用排名較低的策略也有可能贏得比賽。
所以，所有策略的排行都只是在單一因素的情況下成立。而在實際情況下，不存在單一的100%必勝策略。同時，處於策略平衡性的考慮，平臺會懸賞能夠擊敗某些「無敵策略」的策略產品。平臺利用定期鼓勵玩家去挑戰高勝率的策略的方式，讓所有玩家一起出力來結束高勝率壟斷的局面。這種全員性參與也符合區塊鏈去中心化的宗旨，從而也幫助避免特定的策略產品長期霸佔高勝率榜單。
平臺也會推送當月最佳收入策略排行和當月勝率最佳策略排行，讓新生策略有更多的展示平臺，避免跟歷史總收入排行和總勝率排行比較中處於劣勢，給玩家更多的選擇。
2.3 遊戲大廳
AIPoker會在“遊戲大廳”產品中設定各種型別的遊戲比賽。例如，舉辦無需本人線上的明星策略挑戰賽或是舉辦打破人類生理極限的、無人數上限的線上比賽，這類比賽可以直接突出產品AI控制、無需人手操作的優勢；遊戲大廳的平臺還會為新手玩家提供使用系統模板來快速提高撲克排位的賽事；除此之外，遊戲大廳還會根據遊戲本身設定其衍生產品，如撲克高階教學、遊戲觀摩賽、線上小禮物等。
2.4 資料分析系統
在AIPoker大資料系統中，玩家進行的所有的比賽都有歷史記錄。包含所持牌型、所處位置、對手進攻次數，公共牌資訊等比賽所有過程。AIPoker不僅記錄這些常規資訊供玩家追溯歷史牌局，還創新性的提供了牌型大資料分析系統，為玩家提供實戰牌型勝率結果資料。給玩家提供能最佳化個人策略所需的真實資料支撐。還能針對某個策略給出歷史真實資料分析報告、結合全平臺歷史資料提供建設性建議，供玩家參考和研究，提升玩家線上下撲克賽事中的作戰技巧，並提供最佳化策略的實戰參考。
3. 區塊鏈驅動的遊戲革命
3.1 基於區塊鏈技術的匿名性
AIPoker建立去中心化運營平臺，以保證玩家作為通證持有者的匿名性。遊戲的參與者可以透過智慧合約以及交易記錄來確定交易的真實存在，但是區塊鏈和智慧合約能保證通證持有者的匿名性和安全性，玩家的個人資訊都會加密，每個玩家的代表只是一長串全鏈唯一的字元，這串字元背後所代表的具體玩家無人得知。此處的匿名性指的是玩家真實身份的匿名，但是代表其身份的唯一字串賬號並不是在全網匿名，相反，全網都可以看到這個賬號的所有交易記錄。
在全球可靠法律意見的支援下，AIPoker將實行最簡化的註冊流程，避免收集冗餘的使用者個人資料。AIPoker註冊會整合區塊鏈錢包的賬戶登陸認證手段，使用者以區塊鏈賬號進行AIPoker的登入，同時AIPoker在註冊過程中會避免隱私資料的收集同時對敏感資料進行加密，從資料來源產生處避免隱私洩露。AIPoker中大部分的交易，是透過智慧合約進行的，當智慧合約被觸發，一筆交易開始啟動。交易的發起方和接受方都只是由一串唯一的長字元賬號所代表，遊戲的參與玩家在可以驗證全網交易真實有效的同時，又保證了匿名性。
3.2 隨機數種子的可驗證性
為了解決線上撲克發牌不公平的問題，AIPoker將採用區塊記錄每一次發牌，並使用相關機器學習的技術識別欺詐情況的出現。如用計算機演算法檢測玩家不公平行為，使用檢測系統查詢團隊合謀或倒錢的跡象。
隨機數種子RNG能夠保證在遊戲中每局發牌的隨機性，當每一局撲克遊戲開始時，就會催生一個隨機數種子，產生隨機數進行洗牌。發完第一張牌以後，根據所發的牌產生新的種子，產生隨機數，重新洗牌，再發第二張牌。在遊戲前，每位玩家會設定自己本局的策略模式讓AI機器人執行遊戲策略，當發牌結束，每位玩家可以在鏈上看到所有人的牌，卻無法更改自己的策略，這就實現了公開、透明的發牌機制。同時，為了證明每位玩家的牌是隨機的，在每局比賽結束時，每局寫入鏈的資料可以經由所有人的驗證，鏈上有每局比賽的賽號、每個種子產生的隨機數列（即牌號）。這樣的做法由於不會把所有資料放在鏈上，在技術上保證了鏈上記錄的無效資訊減少，有效資訊增加（因為鏈上的邏輯已經記錄下來了，可以驗證），使得每局的發牌更加的開源和公正。
隨機數種子的可驗證性是透過將玩家提供的種子記錄在區塊鏈上所實現的。每個玩家向AIPoker提供隨機數種子，AIPoker根據玩家提供的隨機數種子生成隨機數列（即牌號）。AIPoker不控制隨機數種子的生成，將決定權交給玩家。
玩家可以在區塊鏈上檢視驗證自己的隨機數種子以及牌號，由於不同玩家控制隨機數種子的生成，很大程度上避免了作弊。
3.3 AIPoker的通證經濟優勢
在AIPoker中，區塊鏈技術能夠真正實現遊戲場景對經濟活動和生產關係的改寫。AIPoker創造性地在平臺內搭建出「遊戲策略」可商品化交易的經濟體系，使玩家在AIPoker平臺內能實現生產關係的身份雙重轉化，依據AIPoker分享共建、共同參與為導向的社羣生態運營思路，參與平臺貢獻的玩家都將獲得獲益獎勵。玩家不僅是遊戲的參與者，還是傳播者、獲益者、投資者。
玩家在平臺內的遊戲行為、生產行為和貢獻行為，都將在遊戲迴圈中持續產生收益。社羣通證AIG不僅是平臺內各項權益的憑證，更是保障社羣運轉的動能。
區塊鏈公共賬本技術確保了社羣通證AIG的透明性，平臺預留50%AIG作為社群權益保證基金，確保玩家在平臺的各項獎勵和權益得到兌換，確保社群各類貢獻者的貢獻得到兌付。
平臺內的遊戲場景和遊戲生態，能夠豐富AIG的使用場景，使AIG具備堅實的持有收益基礎。切實保障了社羣通證AIG作為投資型通證在外部市場的流通價值，擁有廣泛強勁的升值潛力。
3.4 社羣通證的透明性和賬戶安全
AIPoker的社羣通證AIG可以在各大交易平臺方便流通。而區塊鏈上的公共賬本可以方便地查詢任何的交易、餘額和足量的兌換質押。充足的流動性和多樣的渠道，玩家資產隨時可以兌換，確保了資產的安全性。區別於傳統平臺兌換資金儲備狀況不明的情形，AIPoker預留了50%的AIG作為社群權益保證基金。權益基金在區塊鏈上可供任何人隨時進行審計。這樣能夠確保AIPoker平臺的遊戲獎勵兌付、平臺貢獻者的獎勵兌付。同時，所有的平臺獎勵均以AIG兌付，玩家兌付貢獻獎勵後獲得的AIG可以在任何交易所進行交易，無需依賴平臺。
4. 開創性Grand Jackpot機制保障去中心化商業模式的可持續發展
獨創的Grand Jackpot機制，應用去中心化的區塊鏈技術打造真正意義的去中心化商業模式。AIPoker將平臺所有盈利放入Grand Jackpot中，並以智慧合約公正記錄每個AIG持有者和社羣成員的貢獻，按貢獻度分配全部Grand Jackpot，從而真正實現了去中心化的商業模式。
區塊鏈去中心化技術帶來的顛覆意義，體現在對經濟活動和生產關係的改寫。玩家在AIPoker平臺內能實現生產關係身份的雙重轉化，玩家是遊戲的傳播者和獲益者，也是AIPoker的投資者和共有者。AIPoker透過Grand Jackpot機制，將平臺的總收益按照平臺參與者的貢獻度實施徹底分配，讓收益能全部回到持續對平臺有貢獻的參與者手中。同時，還能依照社羣共識，將平臺的全部利益用於共同締造民主、公開、可信、透明、價值可自由流通的生態社羣。讓社羣能夠可持續性地長期運營，滿足平臺參與者的共同需要。只有平臺與社羣共生，才能激發所有參與者的創造力，貢獻出真正實現去中心化的商業模式。在可持續的社羣生態發展模式中，社羣的經濟走向和未來發展，將由平臺參與者的共識來決定。真正符合區塊鏈改造生產、經濟關係的核心願景。
AIPoker推出的Grand Jackpot機制，致力於實現在通證經濟體系中探索出真正去中心化的商業模式，實現社羣的經濟互通、民主自治，真正把社羣的集體決策權和規則共商權交還到社羣手裡。因為在社羣中真正能夠承載流通價值的必然是共識。
5. 廣闊的商業擴充套件前景
平臺在升級最佳化現有玩法基礎上，依靠社羣的力量，不斷擴充套件新的玩法，升級更優的策略人工智慧，從而滿足社羣更多的玩法需求。
平臺逐步實現開放AI遊戲平臺能力，並向整個生態體系開放共享AI遊戲能力、使用者體系和金融體系，鼓勵社羣生態圈基於開放AI遊戲平臺，上線更多AI遊戲，滿足社羣玩家需要，併為社羣長期發展提供源源不斷的新鮮血液和動力。這一開放遊戲平臺是去中心化的，便於生態圈其他利益相關方在智慧合約規則限制下，共同為社羣提供服務，繁榮社羣，並分享收益。
平臺在商業上將逐步擴充套件AIG在其他場合和應用場景中的支付和流通能力，從而為平臺帶來更多金融機遇。
AIPoker的技術實現
1. 基於區塊鏈智慧合約的AIPoker
1.1 區塊鏈技術為玩家帶來極大的便利
AIPoker將在基於區塊鏈智慧合約的通證協議上執行，並引入名為AIG的社羣通證。其最大的優勢是，無論玩家居住在哪個地理區域，只要擁有通證錢包地址則可以在AIPoker的線上平臺上註冊賬戶，並進行遊戲。此外，相比於傳統的線上撲克遊戲平臺，AIPoker的處理速度更快，玩家可以立即對賬戶進行充值或提取。因此，社羣通證AIG能極大地提高玩家的使用者體驗。
同時，智慧合約為AIPoker去中心化的服務提供保障。由於設計者、交易員和訂閱使用者都是匿名的，因此很難跟蹤其信用及機器人篡改行為。條件執行的自動化是智慧合約的關鍵特徵之一，它允許並確保訂閱活動的匿名執行。由於智慧合約將被存放於去中心化的基礎設施中，因此幾乎不可能遭到損壞和監管審查。AIPoker會公佈全部智慧合約供公眾查閱和檢驗。
1.2 基於區塊鏈智慧合約的安全通證系統
在傳統遊戲平臺，玩家手中的遊戲代幣完全依賴平臺的信譽，而平臺不透明，因此資產安全得不到保證。而在AIPoker，社羣通證AIG是由智慧合約實現的，其每一筆交易都是記錄在公共賬本上，隨時可以檢視和審計，確保了資產的安全。平臺預留50%AIG為社群保障基金，留在公共賬本和智慧合約上透明可見，從而確保了平臺各項獎勵及貢獻的兌付。
2. 執行個人意識的人工智慧--基於規則的決策樹(RBDT)
2.1 基於決策樹人工智慧的策略自動執行共享AI
以共享AI的理念，構建去中心化的雲端人工智慧的策略自動執行系統。策略自動執行系統負責根據每個使用者的策略，分別代理每個玩家智慧參與遊戲。一套雲端人工智慧系統，服務所有牌局中每個玩家，走出不同玩家的特色，做到千人千面。
策略自動執行系統基於決策樹構建，並且使決策樹可以不斷升級。決策樹本身的運作則根據規則策略設定不同，而出現完全不同的執行過程和結果。
經過逐步的訓練，雲端共享AI能夠不斷豐富和升級自己的決策樹，從而使決策更加穩健智慧。玩家只要設定關鍵的策略引數，其他策略將由AI自動補充完整或者選擇最優策略以執行，從而大大地節省了精力投入。
2.2 決策樹 (Decision Tree)
決策樹(Decision Tree)是一種呈樹形結構的基本的分類與迴歸方法。在分類問題中，它可以看作是if-then規則的集合，也可以看作是定義在特徵空間與類空間上的條件概率分佈 。該方法首先對資料進行處理，利用歸納演算法生成可讀的規則和決策樹。這一過程旨在透過推斷資料特徵，學習決策的分類規則，透過“機器學習”的概念搭建一個預測目標變數的模型。進而，使用決策預測模型對新的輸入資料進行分析以對資料進行分類的過程。
簡而言之，決策樹分類演算法可以從給定的無序的訓練樣本中，提煉出樹型的分類模型作出相應決策分類。非葉子節點記錄了使用哪個特徵來進行類別判斷；葉子節點則代表了判斷的結果--類別。從根節點出發，到每個葉子節點均形成一條分類的路徑的規則。對新的輸入資料樣本測試時，只需要從根節點開始，在每個分支節點進行測試，沿著相應的分支遞迴的進入子樹繼續測試，直至葉子節點，該葉子節點所代表的類別即是當前測試樣本的預測類別。
因此，可以將決策樹看作“if-else策結構。該樹形結構判斷條件的生成由計算機進行，不需要人工干預。目前，生成決策樹的大多數方法是根據資料例項以生成相應的決策樹。
大多數傳統的決策樹演算法均要求訓練集常駐記憶體 ，這制約了決策樹演算法在可伸縮性、精度和效率的可提高空間。當資料量超過執行主存時，決策樹的構造階段需要把資料在主存和快取中不斷的匯入匯出，運算效率影響了其在整個系統中的效能表現。
建立決策樹時，其經常基於一組示例（資料記錄）來進行建立。我們將這些方法稱為基於資料的決策樹方法(Data Based Decision Tree)，其本質是建立不同屬性的選擇標準。這些標準建立的方法包括減少熵 (Entropy) ，多樣性的基尼指數(Gini Index) 等不同的定義模式。
基於上述資料的演算法，當用於建立決策樹的資料集沒有發生變化時，決策樹就可以成為指導決策過程的有效工具。但是，由於基於資料的決策樹方法對屬性新增了評估順序，導致其存在一些侷限：一旦資料集發生重大變化，重構決策樹就十分必要。但是，一旦決策樹模型建立完成，就難以操縱或重組 。
2.3 基於規則的決策樹 (Rule Based Decision Tree)
基於資料的決策樹方法(DBDT)只能透過資料來處理操作，而不是取決於決策樹本身引起的規則。這意味著當一組決策規則在遇到新資料時，它比程式性資料更容易逐步更新。這是因為RBDT體系對評估規則的順序沒有限制 。此外，為了能夠對某些情況做出決定，我們需要決定規則評估測試的順序。
這種情況需要根據規則建立決策樹。因此，從規則集中建立決策樹的方法擁有更多的優點。一方面，透過修改規則而不是決策樹本身就可以允許使用者在需要時更改資料。另一方面，透過簡潔有效的方式組織規則並應用了決策樹，以做出最佳分類決策。
RBDT-1透過穩定或動態變化的規則集建立一個簡短而準確的決策樹。根據學術界研究文獻表明，RBDT-1在樹的複雜度（決策樹中的節點數和葉數）方面比AQDT-1和AQDT-2表現更好。同時， RBDT-1演算法在樹複雜度方面表現同樣出色。
除此之外，從決策規則生成的樹形結構可能比從訓練示例生成更加快速。因為每個決策類的決策規則數通常遠小於每個類的訓練樣例數。因此，這個過程沒有明顯的延遲。從示例或資料建立決策樹的方法需要檢查整個決策樹模型，以提取相關的某一個類別資訊。除非當決策樹很大並且輸入資料過多時，即使將樹轉換為一組單獨的規則集也會產生大量的子規則。否則，使用從規則集建立決策樹的方法，可以直接從宣告性規則中提取任何相關分類的資訊 。RBDT不僅可以從規則中建立決策樹，也適用於將每個資料示例作為規則來建立決策樹的方法。由於基於資料的決策樹僅能根據輸入資料建立決策樹，因此當某個特定問題只提供了規則級而沒有資料級時，應用RBDT是唯一的解決方案。
AIPoker為了建立基於個人意識的智慧演算法，“RBDT-1”方法被應用到系統平臺。其優勢在於使用者可以決定規則評估測試的順序而使機器人對某些情況作出決定，並不是資料例項本身的決策規則中學習決策樹。
2.4 RBDT-1的實現原理
1、相關定義
RBDT-1的輸入由規則集合組成，規則可由專家提供或透過演算法生成。
讓A1, A2, ….., An表示正在考慮的資料的屬性;
D1,D2,……, Dn分別表示這些屬性的域;
C1, C2, …..., Cm表示與資料集關聯的決策分類。
設Ρ表示完整的規則集，Ri表示與決策類別Ci相關的規則集。
因此，可以得出以下的邏輯關係：
2、準備規則：
首先，必須將決策規則設定為可應用RBDT-1方法的適當格式。這一步驟需要透過把“不關心”值分配給每一個規則中所省略的屬性來完成 。 不關心值等同於把該屬性的所有數值列出。
假設我們有三個相同的屬性a1，a2和a3； v1，v2和v3是同一個域中可能發生的值。
假設以下規則對應c1類別：
以上兩個規則會產生以下兩個格式化的規則：
每一個規則都以屬性值的向量模式提交給RBDC-1。這個向量將首先包含規則中出現的屬性值，之後用向量中的最後一個元素表示類別決策。因此，前兩條規則將被表示為：
3、屬性選擇標準
A. 有效性 (AE)：
有效性是需要第一個被檢查的屬性選擇標準。它更傾向於決策類別中受影響最大的屬性。換句話講，其更傾向於 “不關心值”最小的屬性。因為這表明它在區分給定決策類別的規則集之間具有高度的相關性。根據此標準選擇屬性可以最大限度地提高到達葉節點的可能性，從而最大限度地減少分支過程並導致生成更小的樹。
Vij表示Ri規則中涉及的屬性aj的值集，其表示與決策類別ci相關的規則集，1≤i≤m， DC表示“不關心值”。
Cij(DC)可以表示為：
選擇最高的AE值作為最合適的屬性。如果不止一個屬性擁有最高AE值，則判斷其自治性。
B. 自治性 (AA)：
自治性是第二個檢查的標準。當透過多個屬性擁有最高AE值時，檢查屬性的自治性標準。符合該標準的屬性將在到達葉節點之前減少分支中前面所需的後續節點的數量。因此，它在決定決策類別時，選擇較少依賴於其他屬性的屬性。我們選擇AA值最高的屬性作為適合屬性。如果多個屬性達到最高AA分數，將檢查其最小值分佈，以確定它們中的最佳屬性。
假設:
達到最高AE值的屬性集合為a1, a2, ……, as, 2≤s≤n；
vj1, ….., vjpi表示屬性aj中可能的值，包括“不關心值”；
Rji表示由aj和vji出現的規則所組成的規則子集，其中1≤j≤s， 1≤i≤p_j
AA的數值大小取決於屬性不相稱分數(ADS)
AA值最高的屬性將會被選為最合適的屬性。
C. 最小值分佈 (MVD)：
MVD是在當前規則中具有數值概念的屬性。當透過多個屬性獲得最高AA分數時，該標準選擇當前規則中具有最小值數的屬性。 MVD準則可以最小化決策樹的大小，因為屬性值的數量越少，所涉及的分支數越少，因此樹將變得越小。
假設:
達到最高AA值的屬性集合為a1, a2, ……, aq, 2≤q≤s；
對於給定的屬性aj (1≤j≤q)，其對應的MVD的值為：
|X|表示集合X的基數；
當透過多個屬性獲得最低MVD分數時，這些屬性中的任何一個均可以隨機被選為合適的屬性。
D. 決策樹構建：
在決策樹構建過程中，根據上一節中闡述的屬性選擇標準，從當前規則集CR中選擇將分配給每個節點的擬合屬性。 CR1是決策規則的子集，其滿足分配給從根到當前節點的路徑的屬性值的組合。每個節點，根據CR中相應屬性可用的值的總數，進而拉出多個分支。每個分支與減少的規則集RR相關聯，規則RR是滿足相應屬性的值的CR的子集。如果RR為空，則將返回單個節點，其中包含在整個規則集中找到的最頻繁類的值。否則，如果分配給分支的RR中的所有規則屬於同一決策類，則將建立葉節點併為其分配該決策類別的值。
3. 基於區塊鏈可驗證的公正遊戲系統
3.1 遊戲規則管理系統與隨機數管理系統
基於智慧合約，管理遊戲的基本規則。遊戲的關鍵過程，遊戲的結果，遊戲最終的獎勵，都由智慧合約記錄於公共賬本，供所有人隨時審計。確保了遊戲的公平公正，並從源頭上透過資料透明化，徹底杜絕了莊家作弊和其他作弊行為的發生。隨機數的產生是遊戲公平公正的另一個機制基礎，平臺依靠區塊鏈實現了公正的可追溯的隨機數生成器，並對所有隨機數的產生、記錄等進行管理。
3.2 基於區塊鏈可驗證的隨機數生成器
現階段，隨機數廣泛的應用於日常生活中的各個領域，包括模擬、抽樣、數值分析，決策和娛樂等。對於線上撲克遊戲來講，基於隨機數生成器的發牌系統顯得尤為重要。如正確恰當地使用，其基本上可以最大限度的降低遊戲平臺作弊的可能性。因此，對於牌類遊戲平臺來講，隨機數生成器是網路撲克平臺的核心競爭力之一。
3.3 隨機數種子
目前，所有基於軟體的RNG都是有效的偽隨機數發生器(PRNG)，其並不能實現真正的隨機，存在可以被駭客攻擊的漏洞而被人為控制操作。因此，當前市場針對線上牌類遊戲產品急需「可驗證」的隨機數生成器演算法。換句話講，這個演算法不應該在中心化的伺服器上被執行。因為其資訊披露的透明度極低，無法被玩家監管驗證。去中心化技術可以保證：無論在哪個裝置上執行，執行多少次，都會得到相同的結果。只有這樣，該隨機數生成器才能實現其“可驗證性”驗證效能每個人都可以在自己的裝置上進行驗證監管。
為了解決當前市場痛點， AIPoker平臺將結合區塊鏈技術，將隨機數種子上鍊。AIPoker伺服器隨機從玩家中產生隨機數種子並加上自己的種子合成一個新的隨機數發生器，該過程確保遊戲的每一方利益相關者均參與到隨機數合成中，將平臺權利分散化。同時，AIPoker將每局所產生的種子應用雜湊函式進行加密，並寫入區塊鏈智慧合約。整個過程玩家可以看到並檢驗整個過程，但又無法干預預判結果。
在AIPoker的設計中，主要應用了“提交-揭示”方法 (Commit- Reveal Approach)：
提交階段：將加密後的內容提交至區塊鏈智慧合約中；
揭示階段：宣佈隨機數種子 (明牌)，並同時驗證種子的正確性，產生一組隨機數。此核心過程在鏈上發生。
此方法的實現需要玩家和平臺共同參與，並且從多方收集雜湊種子，保證公開透明原則。並且，所有的相關方在隨機數生成過程中參與權絕對平等，任何人都不具有相對優勢。其次，此過程中每個步驟與結果均是公開的，並是可審計的，確保生成的隨機數沒有被篡改。
3.4 傳統隨機數生成器系統設計
偽隨機數生成器以一個輸入值作為起始值，產生一系列的輸出值，如圖所示。
在偽隨機數生成器中，起始輸入值又被叫做種子，由於該生成器的輸出值歸根結底是種子值的確定性函式，所以輸出值是偽隨機的。線上上撲克遊戲中，隨機演算法通常是在獲取隨機種子時，以演算法觸發時的系統時間（伺服器時間）作為種子依據，其時間精度至毫秒級，有人正好觸發同樣的時間因子的概率小之又小。同時，偽隨機數生成器的目的是透過機器操作讓結果接近統計意義上的隨機。因此大多數平臺都是採用偽隨機數的發牌機制保證遊戲的公平性。
學術界目前對偽隨機序列的研究現狀可大致分為兩類:
偽隨機序列可以直接由數學理論構造;
由 LFSR構造的偽隨機序列
由數學理論構造的偽隨機序列理論上能夠較容易分析序列的隨機效能，但是構造難度較大，也就是說付出成本與實現的代價不成比例。而基於LFSR構造的隨機序列則比較容易實現。並且研發的成本較低，效能表現較好。
對於牌類遊戲平臺來講，整個系統的安全依賴於選擇一個不可預測的隨機種子。要實現這樣的選擇，最好採用基於硬體的技術。基於硬體的方法從物理環境直接拿到不可預測的隨機資料。由於線上撲克等涉及真錢交易的遊戲，都對安全性要求至高，所以對隨機數生成器的效能表現有一定要求。
A. 整體架構
Combined Tausworthe隨機數生成器的結構如下圖：
該隨機數生成器的輸出結果un是由J個Tausworthe隨機數生成器輸出資料的異或結果。每個Tausworthe隨機數生成器則由一個L位的暫存器和轉換邏輯As構成。
B. 隨機數產生演算法
由上圖所示，Combined Tausworthe隨機數生成器由多個Tausworthe隨機數生成器組成，每個Tausworthe隨機數生成器產生的隨機數均可以用以下方式表示：
L為隨機數的輸出位寬，s為跳變步長；二者均為非零的正整數。
該部分最核心的是將狀態轉換邏輯矩陣，設計了一種使用s個二進位制輸入異或門來實現的硬體結構，實現每個時鐘週期內都會更新的隨機序列。
C. 高斯隨機數產生方法
採用Box-Muller演算法，以實現轉換。在硬體實現過程中，採用新增IP核來實現資料運算，利用最值分析法和靜態誤差法來確定各運算元的位寬，以保證資料的正確性和精度。根據“兩組相互獨立的高斯分佈隨機 數的平方和服從指數分佈“的原理，轉換過程可表示為：
計需求選取輸出位寬L，得到滿足ME (Maximally Equidistributed)條件的引數組合(L,kj,qj,sj)。需要指出的是，並不是所有的L都能找到滿足ME條件的(L,kj,qj,sj)引數組合。當沒有引數組 合可以滿足ME條件時，採取一個折中的辦法：假設l>L，且(L,kj,qj,sj)對應CT RNG滿足ME條件，那麼可以選取該Combined Tausworthe隨機數生成器輸出 中 的 L位作為新的輸出，構成L位輸出的RNG。
因此，在設計Combined Tausworthe隨機數生成器時，可以根據實際需求來選取合適的輸出位寬L，實現硬體設計的可配置性。
社羣通證
1. AIPoker通證經濟模型
AIPoker發行的社羣通證AIG是社羣經濟模型的支撐通證。AIG可在各大交易所流通。玩家可使用AIG和其他多種數字貨幣參與平臺遊戲。而平臺用AIG支付遊戲獎勵以及平臺貢獻者的獎勵。
傳統線上撲克遊戲的交易結算過程十分複雜，而區塊鏈技術的推廣給線上撲克介紹了一種快速、可信的結算方式。玩家參與遊戲時，並不需要將資金交由平臺管理，而是直接使用社羣通證參與遊戲，遊戲結束時，系統會自動分配獎勵。整個過程中，玩家不必囿於資金的轉賬時長、幣種等限制，相反，玩家還可以持有社羣通證作為升值投資。
AIPoker通證經濟的設計參考了數字貨幣經濟模型。理論上，數字貨幣交易市場上的通證價格與通證實際價值總是存在一定的偏差，導致這個偏差的核心是通證的供求關係。如果數字貨幣經濟模型側重於流通性（增放需求量），那麼數字通證會擁有更多的共識、該通證可能會有更快速的交易結算速度；更低廉的手續費用和更便捷的支付方式。但是，通證的流通性會帶給持有者“消費”的潛意識，他們會缺少長期持有此類通證的動力。
相反，如果通證經濟模型側重於持有性（控制供給量），那麼通證會更加保值更具有投資價值。但是，通證的持有性會使得使用者傾向於長期持有，而不是關注於買賣交易。那麼通證的流通性將會減弱。
因此，在通證經濟模型設計中，AIPoker團隊致力於設計出色的通證經濟模型，以平衡通證的價值流通體系。
平臺發行AIG作為社羣通證，用於參與平臺和社群的各項活動以及支付獎勵。平臺預留50%AIG成立社群權益保障基金，這50%AIG的權益保證金在區塊鏈上可供任何人隨時審計，以確保在任何時刻，平臺都有足夠的資產兌付使用者獎勵及他貢獻者獎勵。
AIPoker平臺提供非常有趣、獨特的遊戲鼓勵玩家積極參與遊戲，平臺回收一定數額的AIG作為服務費用，以形成正向的迴流通路。回收的AIG全部進入Grand Jackpot，用於回饋社羣。
AIPoker平臺內的遊戲場景和遊戲生態，能夠豐富AIG的使用場景，使AIG具備堅實的持有收益基礎。切實保障了社羣通證AIG作為投資型通證在外部市場具備流通價值，擁有廣泛強勁的升值潛力。
2. 通證用例
AIPoker平臺（AIG）中的原生加密實用性代幣是AIPoker平臺生態系統的主要組成部分，其設計用途是平臺的唯一主要代幣。AIG是不可退還的功能性實用性代幣，其用途是作為AIPoker平臺參與者之間的交換單位。推出AIG的目的是為在AIPoker平臺生態系統以內進行互動的參與者提供方便和安全的支付和結算模式。AIG不以任何方式代表基金會、經銷商及其關聯方或任何其他公司或企業的任何股權、參股、權利、所有權或權益，AIG亦不會向代幣持有人承諾任何費用、股息、收入、利潤或投資回報且不構成新加坡或任何相關司法管轄區定義的證券。AIG只能在AIPoker平臺上使用，除將AIG作為AIPoker平臺內部互動和交易手段以外AIG的所有權不附帶任何明示或默示權利。
社羣通證AIG是AIPoker社羣生態經濟系統中最為重要的社羣媒介，玩家和投資者可透過各大數字貨幣交易所獲得AIG。持有AIG的玩家進入AIPoker平臺後，可使用AIG支付遊戲費用，也可透過參與各類平臺社羣權益貢獻活動，獲取可兌換成AIG的貢獻值。平臺依據玩家所持有的AIG數量和玩家貢獻值劃分使用者等級，玩家則依據個人等級匹配參與相應級別的遊戲活動。
在AIPoker平臺中，玩家用AIG參與遊戲，用AIG支付遊戲服務費；平臺以AIG支付遊戲獎勵。玩家可以免費使用遊戲策略，但是使用策略所贏取的獎勵必須與策略作者分享。玩家在平臺社羣中的消費支付行為，均以AIG作為結算。
參與度不高的AIPoker平臺使用者和/或AIG持有者將不會獲得任何AIG獎勵。AIG是AIPoker平臺不可或缺的一部分，原因是沒有AIG使用者就沒有動力投入資源參與AIPoker平臺活動或為整個生態系統提供服務。
玩家在AIPoker平臺中的作出的各項貢獻均在區塊鏈上進行記錄，透明可查。玩家可依照個人的社羣貢獻值比例，定期參與分享平臺的Grand Jackpot。玩家也可隨時將所持有的AIG在交易所進行交易，或者提取到自己的錢包中保持。
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