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Creating appropriate challenge level game opponent by the use of dynamic difficulty adjustment., , , , , , und . ICNC, Seite 3897-3901. IEEE, (2010)Game Player Strategy Pattern Recognition by Using Radial Basis Function., , , , , , und . CSSE (1), Seite 937-940. IEEE Computer Society, (2008)To Create Intelligent Adaptive Neuro-Controller of Game Opponent from UCT-Created Data., , , , , , und . FSKD (2), Seite 445-449. IEEE Computer Society, (2009)Automatic AI design by the use of MCTS for the game Dead-End., , , , und . FSKD, Seite 2772-2776. IEEE, (2010)Strategy-Based Player Modeling during Interactive Entertainment Sessions by Using Bayesian Classification., , , , und . ICNC (4), Seite 255-261. IEEE Computer Society, (2008)Dynamic Difficulty Adjustment of Game AI by MCTS for the game Pac-Man., , , , , und . ICNC, Seite 3918-3922. IEEE, (2010)To Create Intelligent Adaptive Game Opponent by Using Monte-Carlo for the Game of Pac-Man., , , , , , und . ICNC (5), Seite 598-602. IEEE Computer Society, (2009)Creating Challengeable and Satisfactory Game Opponent by the Use of CI Approaches., , , , und . Int. J. Adv. Comp. Techn., 2 (1): 41-63 (2010)Game Player Strategy Pattern Recognition and How UCT Algorithms Apply Pre-knowledge of Player's Strategy to Improve Opponent AI., , , , , , , und . CIMCA/IAWTIC/ISE, Seite 1177-1181. IEEE Computer Society, (2008)To Create Adaptive Game Opponent by Using UCT., , , , , , , und . CIMCA/IAWTIC/ISE, Seite 67-70. IEEE Computer Society, (2008)