人们一直担心隐私和数据挖掘之间的明显冲突。这并没有内在的冲突，因为大多数类型的数据挖掘都会产生汇总结果，而不会显示个人信息。游戏机数据挖掘过程可能会使用私人数据，从而导致隐私泄露。安全多方计算表明，可以在不透露用于生成结果的数据的情况下生成结果。问题是，用于安全多方计算的一般技术不能扩展到数据挖掘大小的计算。本文提出了一种安全确定集合交集大小的有效协议，并展示了如何使用该协议来生成关联规则，其中多个参与者具有关于同一个人集合的不同（和私有）信息。由Justin Barrows Swore Fletcher博士，华盛顿州立大学1994年8月主席：Zoran Obradovic人工智能定位器分类系统主要基于从样本数据中提取知识（机器学习）和以机器可解释形式表示现有人类知识（专家系统）的概念。

     当前的神经网络方法提供了机器学习，但在神经架构的设计中需要大量的人工交互。如果架构太小，水果机则无法了解问题。如果它太大，架构可能会过度填充样本数据，从而导致较差的泛化。构造性神经网络算法构建特定于问题的体系结构，并学习手头的问题。在此，提出了一种新的构造性并行学习算法。该算法由三个阶段组成：通过示例搜索决策边界附近的点；生成bo的候选超平面池。以下是我们根据第240节提出的监管建议摘要。对于所有配置的游戏机：•对于所有类别的游戏机，单人游戏中可存入机器的最大金额为20英镑，D类除外，其中最大金额为2英镑；•所有类型的机器都可以接受所有形式的支付（现金、硬币、智能卡），但以下情况除外：o信用卡和借记卡不能直接插入机器；o禁止通过信用卡购买现金替代品（智能卡或类似产品）；•机器不得在无现金操作机器上保留任何残留物（GC技术标准）；•将允许在现金操作机器上使用残留物，但须遵守赌博委员会关于残留物限制和残留物使用的规定（GC技术标准）任何机器上的最小赌注为1p；•某些遥控器信息必须显示在所有类别的机器上；•机器必须在获奖时交付奖品，或通知获奖者，并协助领奖。

    只有D类机器可以提供非金钱奖品，零售商向18岁以下儿童出售或供应这些奖品不得违法；•关于捕鱼机随机操作的规则将由赌博委员会技术标准制定，而不是第240条规定；•对于展期，将不设置任何特殊规则——所有赌注和奖品必须符合第236条（游戏机类别）规定的最高限额。此外，对于从承诺资金中提取赌注的机器：•一个玩家动作中可能承诺的最大金额为：o£10–A类、B1、B2、B3 o£5–B4类£2–C类和D类•奖品必须在获胜时收集或记入存款；不得直接记入承诺资金；•自动游戏功能将受到赌博委员会技术标准的监管。或者，对于从存款中提取股份的机器：•不允许在机器上进行自动播放。每一次赌博都必须由玩家发起；•获胜后，必须在将获胜记入存入资金之前，为游戏提供收集获胜的选项；•对于A类和B2类机器，将为累积股份设定10英镑的最高付款金额。需要一个新的球员行动来建立总股份中每10英镑的部分。1.19.以下是我们根据第235（5）节提出的监管建议摘要：•为个人赌博而设计或调整的游戏机周围的玩家位置数量将决定该设备代表多少游戏机；•一个玩家位置=一台游戏机。1.20.以下是我们根据第241节提出的建议摘要：•禁止供应或安装任何设计或改装为允许通过信用卡直接或间接付款的机器；•禁止上分器供应或安装任何设计或改装为允许通过借记卡直接或间接付款的机器。1.21.本咨询文件A和B节对这些建议进行了更详细的概述