關於 優化 隨機 森林 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

尊敬的連結者 您好：

【關於 試煉-夢境遠征的關卡獎勵調整】

1）夢境遠征於更新並同步其他區域版本後，各級第1～9級的獎勵變動，為原有獎勵加總後打散分配，以便連結者們可以更容易獲得獎勵。

2）因夢境遠征固定為每週一重置，為避免增加額外停機更新所造成連結者們的不便，或影響部分連結者趕在05:00前完成其它任務或獎勵兌換，故隨每週定期更新維護進行更新。未來社辦也儘可能地提早公佈並完善版本更新的相關說明。

造成您的不便，社辦將奉上小小心意：🍞體力*100、💎鑽石*200
還請各位連結者見諒！m(_ _)m

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已維護完畢並開放伺服器囉！

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為確保夢境世界的穩定運行，希德秘書處將於2020年3月31日(二)　07:00~09:00進行夢境通道的例行更新維護，維護期間將暫時無法進入夢境世界。如未能按時完成，則夢境通道開啟時間將會順延。造成各位連結者的不便，懇請包涵！

本週例行更新維護補償獎勵：💎 鑽石*100 💎


此次更新內容如下：

【新玩法/系統】
1）開放了試煉-秘境「幻境迴廊」關卡：通關完成後，可獲得大量失落之鏡、裝備和金幣。
2）開放了試煉-探索「黃泉之引」§4 黃泉宮殿：等級達到Lv.44即可解鎖。
3）開放了「SSR夥伴-赫茜」的入夢關卡。

【UP卡池：邪祟葬送】
✦ 開放時間：2020/4/1(三) 05:00~4/8(三) 04:59。
✦ UP角色：「SSR夥伴-菲妮貝絲」、「SSR夥伴-葉菲」在本UP卡池中，佔全部SSR取得機率的70%。

【商城更新】
起始時間：2020/3/31(二) 例行更新維護後～
1）日、週、月禮包全面更新：內容更新、提高部分禮包可購買次數。玩家於更新前可購買舊版禮包，更新後可購買次數將重置。
- a.小夜的決意禮包限時上架。上架時間：版本更新後～2020/4/7(二) 04:59止。
2）新人禮包內容更新：已購買舊版新人禮包之玩家亦可再次購買。
3）時裝商城：村咲小夜-夜鶯，特價推出（未獲得者：創角達36天者即可看到；已獲得者：版更後即會看到，但會顯示為"已購買"）。
註：更新不包含彌月禮包。

【3月W5活動】
1）成長之翼：
✦ 活動內容：角色創建第36天起，完成指定任務可以獲得時裝劵等豐富獎勵，最高可取得68張時裝券、鑽石、SR裝備寶箱、SR裝備升級道具….等。
✦ 活動條件：
- a. 角色創建滿36天。
- b. 角色滿Lv.30。
✦ 活動時間：角色創建滿36天起登入遊戲後開啟活動，期間維持10天。

2）合宿競技枕頭戰：
✦ 活動內容：參與夢競技場達到指定條件任務，即可獲得榮譽幣、鑽石、銀色夥伴石、召喚之證、SSR隨機裝備寶箱、突破材料等豐富獎勵。
✦ 活動時間：2020/4/1(三) 05:00~2020/4/8(三) 04:59。

【體驗優化】
1）優化了村咲小夜在主介面的動態顯示。
2）調整了試煉-夢境遠征的關卡獎勵，與其他區域版本同步。
3）提高了黃泉之引 §1 黃泉比良坂彩蛋任務的忍者觸發機率。
4）探索通關完成後，關卡目標增加介面提示「已完成」。
5）探索-黃泉之引 §1 黃泉比良坂，彩蛋任務「答對妖刀之魂的問題」，問題文本優化。
6）探索-黃泉之引 §1 黃泉比良坂，彩蛋任務「找到神秘忍者的真身並擊敗他」，忍者出現機率提升。
7）結社於更換社長時，原社長以及新社長皆會收到通知。
8）在背包內的福利活動道具，當對應的福利活動進行中，會切換到福利介面；反之，點擊使用會跳出「活動已結束」訊息。

【Bug修復】
1）探索-幻夢之境 §1 迷霧公園，NPC「彩虹朵朵」、「星月朵朵」描述不全已修復。
2）探索-幻夢之境 §2 糖果森林，精英怪「貪吃的湯姆.傑」、「貪吃的湯姆.傑」、「沈默的傑瑞.艾」，任務提示描述不全已修復 。
3）競技-好友對戰，隊伍總能量數字顯示疊字問題已修復。
4）維納斯陷阱-甜點推車，金幣累積儲存量高於儲存量上限問題已修復。
5）夥伴-石琥鏡階至三星、四星時，必殺技「虎狩」灼燒傷害數值顯示錯誤。


《夢境連結！Re:Connected》營運團隊 敬上

#夢境連結版本更新 #社辦公告

創新工場“AI蒙汗藥”入選NeurIPS 2019，3年VC+AI佈局進入科研收穫季

本文來自量子位微信公眾號
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NeurIPS 2019放榜，創新工場AI工程院論文在列。

名為“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”。

一作是創新工場南京國際AI研究院執行院長馮霽，二作是創新工場南京國際人工智慧研究院研究員蔡其志，南京大學AI大牛周志華教授也在作者列。

論文提出了一種高效生成對抗訓練樣本的方法DeepConfuse，通過微弱擾動資料庫的方式，徹底破壞對應的學習系統的性能，達到“資料下毒”的目的。

創新工場介紹稱，這一研究就並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅，還能協助針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案，推動AI安全攻防領域的發展。

NeurIPS，全稱神經資訊處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，自1987年誕生至今已有32年的歷史，一直以來備受學術界和產業界的高度關注，是AI學術領域的“華山論劍”。

作為AI領域頂會，NeurIPS也是最火爆的那個，去年會議門票在數分鐘內被搶光，而且在論文的投稿錄取上，競爭同樣激烈。

今年，NeurIPS會議的論文投稿量再創新高，共收到6743篇投稿，最終錄取1428篇論文,錄取率為21.2%。

▌“資料下毒”論文入選頂會NeurIPS

那這次創新工場AI工程院這篇入選論文，核心議題是什麼？

我們先拆解說說。

近年來，機器學習熱度不斷攀升，並逐漸在不同應用領域解決各式各樣的問題。不過，卻很少有人意識到，其實機器學習本身也很容易受到攻擊，模型並非想像中堅不可摧。

例如，在訓練(學習階段)或是預測(推理階段)這兩個過程中，機器學習模型就都有可能被對手攻擊，而攻擊的手段也是多種多樣。

創新工場AI工程院為此專門成立了AI安全實驗室，針對人工智慧系統的安全性進行了深入對評估和研究。

在被NeurIPS收錄的論文中，核心貢獻就是提出了高效生成對抗訓練資料的最先進方法之一——DeepConfuse。

▌給數據下毒

通過劫持神經網路的訓練過程，教會雜訊生成器為訓練樣本添加一個有界的擾動，使得該訓練樣本訓練得到的機器學習模型在面對測試樣本時的泛化能力盡可能地差，非常巧妙地實現了“資料下毒”。

顧名思義，“資料下毒”即讓訓練資料“中毒”，具體的攻擊策略是通過干擾模型的訓練過程，對其完整性造成影響，進而讓模型的後續預測過程出現偏差。

“資料下毒”與常見的“對抗樣本攻擊”是不同的攻擊手段，存在於不同的威脅場景：前者通過修改訓練資料讓模型“中毒”，後者通過修改待測試的樣本讓模型“受騙”。

舉例來說，假如一家從事機器人視覺技術開發的公司希望訓練機器人識別現實場景中的器物、人員、車輛等，卻不慎被入侵者利用論文中提及的方法篡改了訓練資料。

研發人員在目視檢查訓練資料時，通常不會感知到異常（因為使資料“中毒”的噪音資料在圖像層面很難被肉眼識別），訓練過程也一如既往地順利。

但這時訓練出來的深度學習模型在泛化能力上會大幅退化，用這樣的模型驅動的機器人在真實場景中會徹底“懵圈”，陷入什麼也認不出的尷尬境地。

更有甚者，攻擊者還可以精心調整“下毒”時所用的噪音資料，使得訓練出來的機器人視覺模型“故意認錯”某些東西，比如將障礙認成是通路，或將危險場景標記成安全場景等。

為了達成這一目的，這篇論文設計了一種可以生成對抗雜訊的自編碼器神經網路DeepConfuse。

通過觀察一個假想分類器的訓練過程更新自己的權重，產生“有毒性”的雜訊，從而為“受害的”分類器帶來最低下的泛化效率，而這個過程可以被歸結為一個具有非線性等式約束的非凸優化問題。

▌下毒無痕，毒性不小

從實驗資料可以發現，在MNIST、CIFAR-10以及縮減版的IMAGENET這些不同資料集上，使用“未被下毒”的訓練資料集和“中毒”的訓練資料集所訓練的系統模型在分類精度上存在較大的差異，效果非常可觀。

與此同時，從實驗結果來看，該方法生成的對抗雜訊具有通用性，即便是在隨機森林和支援向量機這些非神經網路上也有較好表現。

其中，藍色為使用“未被下毒”的訓練資料訓練出的模型在泛化能力上的測試表現，橙色為使用“中毒”訓練資料訓練出的模型的在泛化能力上的測試表現。

在CIFAR和IMAGENET資料集上的表現也具有相似效果，證明該方法所產生的對抗訓練樣本在不同的網路結構上具有很高的遷移能力。

此外，論文中提出的方法還能有效擴展至針對特定標籤的情形下，即攻擊者希望通過一些預先指定的規則使模型分類錯誤，例如將“貓”錯誤分類成“狗”，讓模型按照攻擊者計畫，定向發生錯誤。

例如，下圖為MINIST資料集上，不同場景下測試集上混淆矩陣的表現，分別為乾淨訓練資料集、無特定標籤的訓練資料集、以及有特定標籤的訓練資料集。

實驗結果有力證明，為有特定標籤的訓練資料集做相應設置的有效性，未來有機會通過修改設置以實現更多特定的任務。

對資料“下毒”技術的研究並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅，更重要的是，只有深入研究相關的入侵或攻擊技術，才能有針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案。

隨著AI演算法、AI系統在國計民生相關的領域逐漸得到普及與推廣，科研人員必須透徹地掌握AI安全攻防的前沿技術，並有針對性地為自動駕駛、AI輔助醫療、AI輔助投資等涉及生命安全、財富安全的領域研發最有效的防護手段。

▌還關注聯邦學習

除了安全問題之外，人工智慧應用的資料隱私問題，也是創新工場AI安全實驗室重點關注的議題之一。

近年來，隨著人工智慧技術的高速發展，社會各界對隱私保護及資料安全的需求加強，聯邦學習技術應運而生，並開始越來越多地受到學術界和工業界的關注。

具體而言，聯邦學習系統是一個分散式的具有多個參與者的機器學習框架，每一個聯邦學習的參與者不需要與其餘幾方共用自己的訓練資料，但仍然能利用其餘幾方參與者提供的資訊更好的訓練聯合模型。

換言之，各方可以在在不共用資料的情況下，共用資料產生的知識，達到共贏。

創新工場AI工程院也十分看好聯邦學習技術的巨大應用潛力。

今年3月，“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”論文的作者、創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席，著手推進制定AI協同及大資料安全領域首個國際標準。

創新工場也將成為聯邦學習這一技術“立法”的直接參與者。

▌創新工場AI工程院科研成績單

創新工場憑藉獨特的VC+AI（風險投資與AI研發相結合）的架構，致力於扮演前沿科研與AI商業化之間的橋樑角色。

創新工場2019年廣泛開展科研合作，與其他國際科研機構合作的論文，入選多項國際頂級會議，除上述介紹的“資料下毒”論文入選NeurlPS之外，還有8篇收錄至五大學術頂會，涉及影像處理、自動駕駛、自然語言處理、金融AI和區塊鏈等方向。

┃兩篇論文入選ICCV

Disentangling Propagation and Generation for Video Prediction
https://arxiv.org/abs/1812.00452

這篇論文的主要工作圍繞一個視頻預測的任務展開，即在一個視頻中，給定前幾幀的圖片預測接下來的一幀或多幀的圖片。

Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
https://arxiv.org/abs/1811.10742

這篇論文提出了一種全新的線上三維車輛檢測與跟蹤的聯合框架，不僅能隨著時間關聯車輛的檢測結果，同時可以利用單目攝像機獲取的二維移動資訊估計三維的車輛資訊。

┃一篇論文入選IROS

Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
http://arxiv.org/abs/1905.06937

針對端到端的控制學習問題提出了一個對當前觀察的視角轉換，將其稱之為規劃視角，它把將當前的觀察視角轉化至一個鳥瞰視角。具體的，在自動駕駛的問題下，在第一人稱視角中檢測行人和車輛並將其投影至一個俯瞰視角。

┃三篇論文入選EMNLP

Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition

提出了一種multiplex詞向量模型。在該模型中，對於每個詞而言，其向量包含兩部分，主向量和關係向量，其中主向量代表總體語義，關係向量用於表達這個詞在不同關係上的特徵，每個詞的最終向量由這兩種向量融合得到。

What You See is What You Get: Visual Pronoun Coreference Resolution in Dialogues
https://assert.pub/papers/1909.00421

提出了一個新模型（VisCoref）及一個配套資料集（VisPro），用以研究如何將代詞指代與視覺資訊進行整合。

Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization

人類通過閱讀進行文本語義的摘要總結大體上可以分為兩個階段：1）通過粗略地閱讀獲取文本的概要資訊，2）進而進行細緻的閱讀選取關鍵句子形成摘要。

本文提出一種新的抽取式摘要方法來模擬以上兩個階段，該方法將文檔抽取式摘要形式化為一個帶有上下文的多臂老虎機問題，並採用策略梯度方法來求解。

┃一篇論文入選IEEE TVCG

sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31443006

主要是對於金融市場中的投資組合和多因數模型進行可視分析的研究。通過三個方面的分析任務來幫助投資者進行日常分析並升決策準確性。

並提出了一個全新的視覺化分析系統sPortfolio，它允許使用者根據持倉，因數和歷史策略來觀察投資組合的市場。sPortfolio提供了四個良好協調的視圖。

┃一篇論文入選NSDI

Monoxide: Scale Out Blockchain with Asynchronized Consensus Zones
https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-wang-jiaping.pdf

提出了一種名為非同步共識組 Monoxide 的區塊鏈擴容方案，可以在由 4.8 萬個全球節點組成的測試環境中，實現比比特幣網路高出 1000 倍的每秒交易處理量，以及 2000 倍的狀態記憶體容量，有望打破“不可能三角”這個長期困擾區塊鏈性能的瓶頸。

▌獨特的“科研助推商業”思路

國內VC，發表論文都很少見，為什麼創新工場如此做？

這背後在於其“VC+AI”模式。

最獨特之處在于，創新工場的AI工程院可以通過廣泛的科研合作以及自身的科研團隊，密切跟蹤前沿科研領域裡最有可能轉變為未來商業價值的科研方向。

這種“科研助推商業”的思路力圖儘早發現有未來商業價值的學術研究，然後在保護各方智慧財產權和商業利益的前提下積極與相關科研方開展合作。

同時，由AI工程院的產品研發團隊嘗試該項技術在不同商業場景裡可能的產品方向、研發產品原型，並由商務拓展團隊推動產品在真實商業領域的落地測試，繼而可以為創新工場的風險投資團隊帶來早期識別、投資高價值賽道的寶貴機會。

“科研助推商業”並不是簡單地尋找有前景的科研專案，而是將技術跟蹤、人才跟蹤、實驗室合作、智慧財產權合作、技術轉化、原型產品快速反覆運算、商務拓展、財務投資等多維度的工作整合在一個統一的資源體系內，用市場價值為導向，有計劃地銜接學術科研與商業實踐。

以AI為代表的高新技術目前正進入商業落地優先的深入發展期，產業大環境亟需前沿科研技術與實際商業場景的有機結合。

創新工場憑藉在風險投資領域積累的豐富經驗，以及在創辦AI工程院的過程中積累的技術人才優勢，特別適合扮演科研與商業化之間的橋樑角色。

於是，創新工場AI工程院也就順勢而生。

創新工場人工智慧工程院成立於2016年9月，以“科研+工程實驗室”模式，規劃研發方向，組建研發團隊。

目前已經設有醫療AI、機器人、機器學習理論、計算金融、電腦感知等面向前沿科技與應用方向的研發實驗室，還先後設立了創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場大灣區人工智慧研究院。

目標是培養人工智慧高端科研與工程人才，研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術，並同各行業領域相結合，為行業場景提供一流的產品和解決方案。

而且， 創新工場還與國內外著名的科研機構廣泛開展科研合作。

例如，今年3月20日，香港科技大學和創新工場宣佈成立電腦感知與智慧控制聯合實驗室（Computer Perception and Intelligent Control Lab）。

此外，創新工場也積極參與了國際相關的技術標準制定工作。例如，今年8月，第28屆國際人工智慧聯合會議（IJCAI）在中國澳門隆重舉辦，期間召開了IEEE P3652.1（聯邦學習基礎架構與應用）標準工作組第三次會議。

IEEE聯邦學習標準由微眾銀行發起，創新工場等數十家國際和國內科技公司參與，是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的專案。

創新工場表示，自身的科研團隊將深度參與到聯邦學習標準的制定過程中，希望為AI技術在真實場景下的安全性、可用性以及保護資料安全、保護使用者隱私貢獻自己的力量。

■9月12日 追加說明
開服後發生下述情況，目前已經修復完成，請陰陽師大人們重登確認即可。
1. 好友協戰式神未正確顯示情況。
-因為好友系統進行調整，需要等到好友上線後，才可選擇該好友的協戰式神，而無法選取式神的問題已經修正。

2. 相同作業系統（iOS、Android）無法正常贈送外觀問題。

另外，目前確認到操作「結界寄養」邀請時，點選好友介面在滑動時會消失已選擇項目、上一輪邀請過的好友無法提示..等情況，寮辦已掌握到此狀況為畫面顯示異常，實際上還是有選擇到好友，請大人們選定後直接發出邀請，而後續修正後將會在維護公告內說明，處理期間造成陰陽師大人的不便，敬請見諒。

#陰陽師
【寮辦公告】
親愛的陰陽師大人：
　　為了給大家帶來更好的遊戲體驗，伺服器將於9月12日（週三）6:30~9:30進行停服維護，如未能按時完成，則開服時間將會順延。具體更新詳情請留意稍後更新公告，或維護結束後至遊戲登入介面查看。
　　維護期間將暫時無法進入遊戲，造成各位陰陽師大人的不便，還請諒解，非常感謝大家一如既往的支持！（鞠躬）

========改版更新內容========
1.『鬼燈的冷徹』×『陰陽師Onmyoji』聯動再次來襲！
重要說明：與《鬼燈的冷徹》的聯動活動，自原定的兩彈聯動活動最終確認增加至三彈。
《陰陽師Onmyoji》x《鬼燈的冷徹》聯動再次來襲！鬼燈聯動活動總計三彈，本次為聯動活動第二彈。

　・ 活動時間：9月12日維護後 – 9月18日23:59
　・ 活動內容：活動期間，使用神秘的符咒、勾玉、現世符咒召喚，即有機會獲得鬼燈、阿香碎片，收集滿50個鬼燈碎片即可合成絕版限定SSR鬼燈！收集滿40個阿香碎片即可合成絕版限定SR阿香！

神龕上新！
　・ 活動時間：9月12日維護後 – 9月19日12:00
　・ 活動內容：活動期間，絕版限定R階角色蜜桃&芥子將上架神龕，大人們可使用御札進行兌換，兌換數量不限。

溫馨提醒：
　・ 鬼燈、阿香只能通過碎片合成，無法通過召喚直接獲得。
　・ 等級≥40級的陰陽師大人可以在陰陽寮中祈願和捐贈鬼燈、阿香的碎片。
　・ 本次鬼燈、阿香召喚活動，所有等級≥15級的陰陽師大人皆可參與。
　・ 鬼燈、阿香、蜜桃&芥子不計入式神圖鑑。
　・ 召喚時獲得的鬼燈和阿香碎片為獨立掉落，獲得機率互不影響。
　・ 召喚的說明頁面中新增了本次聯動活動的獎勵匯總，方便大人們進行查看。

2.鬼燈副本開啟！
　・ 活動時間：9月12日維護後 – 9月18日23:59
　・ 活動內容：活動期間，陰陽師大人們透過探索副本即有機率出現鬼燈副本，通關副本後即有機率獲得鬼燈碎片、阿香外觀碎片、蜜桃&芥子外觀碎片。
　・ ※註、每日獲得上限：鬼燈碎片1片，外觀碎片各3片。

3.外觀商店更新！
　・ 阿香外觀「蛇獄卒」（絕版限定）、蜜桃&芥子外觀「煉乳桃醬」（絕版限定）、黑童子「水紋墨鱗」、山兔「平韻」上架外觀商店！絕版限定外觀可透過收集對應的外觀碎片進行兌換。
　・ 9月12日維護後 - 9月19日12:00，逢魔之時參與集結首領玩法、通關鬼燈妖氣副本均可額外獲得阿香和蜜桃&芥子的外觀碎片。
　・ 9月12日維護後 - 9月19日12:00 ，有機率可在探索地圖的神秘商人處購買到阿香和蜜桃&芥子的外觀碎片。
　・ 收集滿50個外觀碎片可前往外觀屋中兌換對應的絕版限定外觀。
　・ 黑童子「水紋墨鱗」、山兔「平韻」上架第一週享有8折優惠。

4.全新狩獵戰！六星麒麟來襲
　・ 新增狩獵戰六星麒麟，擊敗六星麒麟將獲得豐富獎勵，趕快召集寮中的夥伴們一起戰鬥吧。
　・ 新增狩獵戰六星麒麟相關成就，完成後可獲得豐富獎勵。
　・ 狩獵戰開始後，增加了共飲士氣之釀的集結階段，飲用後可獲得隨機獎勵以及狩獵戰中攻擊力加成的效果。同時，根據在場的寮友數量，可獲得一定的陰陽寮勳章和金幣加成獎勵。
　・ 大幅度調降一至四星麒麟分裂出的小麒麟血量，減少遇到小麒麟時就退出重進帶來的不良體驗。

5.插畫功能全新上線
　・ 陰陽師大人可以進入商店→秘卷屋購買插畫。
　・ 購買後的插畫可以到圖鑑→插畫圖鑑處進行查看，陰陽師大人點擊啟用後，插畫將會作為載入時的過場背景使用。
　・ 為使陰陽師大人更好的體驗插畫功能，更新維護後會每位陰陽師大人都將獲得寮辦贈送的4張插畫，可進入插畫圖鑑中進行查看。
　・ 寮辦贈送的插畫會根據不同時節不定時替換。

6.外觀商店贈送功能開啟！
　・ 新增外觀贈送功能，大人們可以在外觀屋的贈送列表，贈送禮物給自己的好朋友。
　・ 等級≥11級且互為好友的陰陽師才可以進行外觀互送。（注意：無法贈送給不同伺服器的好友）
　・ 注意！不同作業系統（iOS、Android）的陰陽師大人無法互相贈送外觀。
　・ 新增對應外觀贈送可獲得的成就。

7.活動：大江山之羈絆！
　・ 活動時間：9月12日維護後 – 9月25日23:59
　・ 活動內容：活動期間，鬼切、酒吞童子、茨木童子的外觀在外觀屋的贈送商城享有7.5折優惠。
　・ 贈送好友鬼切、酒吞童子、茨木童子的任何一款外觀，即可獲得限定頭像框－「大江山」！
　・ 受贈方需要在活動期間內成功領取外觀，贈與方才可獲得獎勵頭像框。

8.金幣大作戰
　・　活動時間：9月13日00:00 – 9月25日 23:59
　・　活動內容：活動期間，完成指定任務即可領取金幣獎勵，累計完成任務次數達到一定數量，還可領取額外金幣獎勵！

9.更新劇情·番外「風神之佑」
黑暗的森林中，一盞一盞明燈亮起，人們來到宏偉的神社，向神明祈禱，實現自己的願望。
不知發生什麼事，人們漸漸離開了，神社終於變成一片荒蕪。
曾經的盛況已經無處尋覓，昔日的神明卻依然守護在長滿青苔的廢墟中。
堅守著溫柔的誓言，卻到了必須做出選擇的時刻…
　・　陰陽師大人可在探索中的平安百物語處體驗番外「風神之佑」。

10.秘聞競速 - 紅葉的羈絆！
　・ 第一輪次開啟時間：9月17日 9:00~9月23日 23:59
　・ 第二輪次開啟時間：9月24日 9:00~9月30日 23:59
　・ 開啟條件：通關原紅葉的羈絆第十層
　・ 全通關後，獎勵將會全面更新並升級為難度提升的競速挑戰版本，系統將記錄所有參與挑戰的陰陽師大人總時間進行排名，名次高者將獲得限時特典表情等獎勵，歡迎您來挑戰！

11.新增御饌津主題結界外觀「狐狩之界」，各位陰陽師大人可前往結界進行購買。

12.夏末秋初、商城禮包上新！
「夏末小禮」
　・ 售價：30魂玉
　・ 販售時間：9月12日維護後 – 9月25日 23:59
　・ 禮包內容：外觀券*35、金幣*30,000、勾玉*50
　・ 限購次數：5次

「白露祝福禮」
　・ 售價：196魂玉
　・ 販售時間：9月12日維護後 – 9月25日 23:59
　・ 禮包內容：外觀券*220、金幣*150,000、3星奉為達摩*2
　・ 限購次數：3次

「鶺鴒鳴回饋禮包」
　・ 售價：68魂玉
　・ 販售時間：9月12日維護後 – 9月25日 23:59
　・ 禮包內容：御魂掉落加成/1小時
　・ 連續6日，每日可獲得：外觀券*25、體力*20
　・ 限購次數：1次

13.鬼燈[掌控]技能效果調整
　・ 對敵方造成傷害時，有22％機率使其眩暈1回合。回合結束後，攻擊帶有控制效果的隨機友方目標2次，每次造成攻擊10%傷害，驅散或解除其帶有的所有控制效果，並增加其30%行動條。
　・ 覺醒保留原效果：對眩暈的敵方必定暴擊。
　・ 該技能無法升級。

14.特別提醒：大江山鬼王來襲活動入口的關閉時間
　・ 活動「兌換」入口仍將在9月12日維護後關閉，請大人們儘快在戰功商店兌換獎勵。

========體驗優化========
1. 御魂預設方案的可保存數量上限由40個調整為100個。
2. 在秘卷屋中，御魂[狂骨]、[幽谷響]將可透過【樸素的御魂禮盒】和【華麗的御魂禮盒】兌換獲得。
3. 黑名單功能優化，更新後各位大人將不會接收到黑名單中陰陽師大人所發送的組隊邀請。
4. 面靈氣追憶繪捲進入往期收錄，各位陰陽師大人可以點擊庭院的櫻花樹進行流覽回顧。
5. 好友福袋贈送規則變更。更新後，相同作業系統（iOS、Android）的好友才可以贈送好友福袋。
6. 優化地圖上陰陽寮彈跳視窗部分資訊顯示樣式，補給按鈕並增加了不同狀態下的按鈕樣式顯示。
7. 優化發現式神碎片副本出現時的效果，增加了畫面移動和紅點提示，並修改調整了式神碎片副本規則說明。
8. 優化調整了御魂整理、陰陽寮搜索、陰陽寮合併等介面的部分按鈕樣式，使其與遊戲其他介面風格一致。
9. 優化逢魔•終極之巔印記顯示特效。

========問題修復========
1. 修復了擁有相同呱太式神時，部分呱太傳記無法解鎖的問題。
2. 修正了煙煙羅「撲朔迷離」的變形效果，在某些情況下無法藉由普通攻擊觸發的問題。同時修正當對同一目標重複觸發變形效果時，變形持續回合不會疊加的問題。
3. 修正了荒在被控制時，「星辰之境」無法召喚幻境的問題。
4. 修正了彼岸花在配戴御魂猙時，觸發反擊會導致花海削減1層的問題。
5. 修正了彼岸花施放「血之花海」時，會觸發小松丸「膽怯」的問題。