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義守大學 資訊工程學系 吳傳春所指導 李怡和的 演化法則下的資訊評估法於人工智慧發展 （2021），提出Docs harmony one關鍵因素是什麼，來自於資訊增益、粒子群最佳化、相對熵、熵。
而第二篇論文國立政治大學 亞太研究英語碩士學位學程(IMAS) 冷則剛所指導 陳維倫的 未來技術與未來競爭：人工智能在中美關係中的作用 （2020），提出因為有 中美關係、人工智能、太空競賽、冷戰、全球化、大國競爭的重點而找出了 Docs harmony one的解答。
演化法則下的資訊評估法於人工智慧發展
為了解決Docs harmony one 的問題，作者李怡和 這樣論述：
AI是人在自我的理解下所做的發展。研究AI使得我們得到更多自我思考模式和評估的知識，在追尋自我的思考脈絡時，能更理解其自身在環境中的定位角色。現在的人工智慧的發展是基於在新的科學領域不斷出現下和對生物有更深入和廣大的研究成果而開始有比較可能性的創作，從對一些簡單的動物社群研究到人類的社群行為研究，從這些研究卻都可以找出人和動物社群有相似的地方。在比較過人和動物的社會性結構後，可以理解到什麼是必然的優式現象會發生在一個較為先進的群體。早期的人工智慧有評估人性行為、數學決策系統、潛意識、行為心理學和粒子群最佳化，這些知識背景幫助我們整理出我們的思考邏輯並做為程式的設計，然而這些背後的哲學都引領出
一個關鍵的主題”什麼是合理的反應” 。 我們本身會觀察環境資料並且在一個混亂的環境中找出什麼資料和行為是相關的。簡而言之，當我們遇到特定事件時,我們會認得該資料和此事件的相關性，最後我們會建立起因果關係。然而如何分辦出環境中的大量資料之間的相關性,我們使用Information entropy來量測事件和資料的關係，這樣的關係是一種邏輯思考層，引導我們如何做出合理的反應。本研究發展出一個程式來表達這樣的關係，該程式是由粒子群最佳化(PSO)結合ENTROPY，我們利用PSO中的群體修正方式做為我們學習或建模的資料，當中的為了達到這個效果，我們使用MAX ENTROPY的概念做為PSO中的群體修
正方式，並利用 Kullback–Leibler divergence數學式定義了事件和環境資料的相關性。
未來技術與未來競爭：人工智能在中美關係中的作用
為了解決Docs harmony one 的問題，作者陳維倫 這樣論述：
過去大國之間的技術競爭被用來檢驗大國的意識形態優勢，同時也創造了一個非軍事領域的競爭。 雖然太空競賽是最著名的科技競賽，但美國和中國目前正在進行一項新的競賽：人工智能競賽。 正在進行的 人工智能競賽 與 太空競賽 有許多相似之處。 本文通過比較兩種競爭來探討全球化如何影響技術競爭，發現新參與者的加入是技術競爭中最顯著的轉變。