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法務諮詢

巫〇姐

彰化縣田中鎮

問題類別：刑事相關

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1. 原告 2. 皆可討論 3. 沒有 4. 彰化縣,田中鎮

描述： 1. 律師您好：我目前有一個案件，內容涉及竊盜、恐嚇、強制等罪名，與我本身和靠行車行之間的債務糾紛有關。我是大車車主，目前已經開完偵查庭第一次，後續可能還會有偵查或法院審理階段。因為考量案件可能持續發展，我想請教貴所： 1. 如果委任律師在偵查庭階段全程代理，大約的費用範圍是多少？ 2. 若案件進入一審（地方法院審理），全程代理的費用大約是多少？ 3. 如果需要處理債務部分的民事案件，費用大概會如何計算？ 4. 是否提供初談諮詢？費用大概是多少？目前我的狀況比較困難，希望能先了解大概的行情與收費方式，再進一步評估是否能委任。謝謝您的回覆與協助。

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邱〇榮

新北市蘆洲區

顧客預算：沒有預算概念

交件時限：指定交件期限: 9/30

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1. 其他 2. Python 3. 只有想法 4. 聽從專家的建議 5. 沒有

描述： 1. 遊戲ai程式 2. 設計一個可以自動玩onebit adventure的ai程式 DQN.py：實作 Dueling Deep Q-Network (DQN) 的智能體，包含網路架構、經驗回放、訓練流程與 epsilon-greedy 策略。 virtual.py：自訂的虛擬環境，採用 12x11 的網格地圖，地圖中有主角（Hero）、目標（Target）與障礙物，Hero 可透過上下左右移動，並根據行為獲得獎勵或懲罰。 test.py：測試模組，用於載入訓練好的模型，讓智能體在環境中實際操作，並輸出地圖與分數。 ? 設計目的建立一個簡單可控的模擬環境，讓智能體能透過嘗試錯誤學習移動與達成目標。應用深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 技術，驗證 DQN 在自訂遊戲環境中的表現。分離環境 (virtual.py) 與演算法 (DQN.py)，使系統具備可擴充性與可維護性。 ? 期望目標學習效果：希望智能體能學會在地圖中找到並接觸目標，避免不必要的移動或過早結束遊戲。最佳化策略：透過 Dueling DQN，智能體不只依賴動作價值，也能評估當前狀態的重要性，提升策略穩定性。驗證系統：利用 test.py 測試已訓練好的模型，觀察 Hero 的決策行為，並評估其在多場遊戲中的平均表現。 3. 9/30

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