游戏开始
每位玩家有1500元作为资产，包括：
1元纸币5张，5元、20元、50元纸币各1张，10元、500元纸币各2张，100元纸币4张
或
每位玩家有15000元作为资产，包括：
10元、50元、100元纸币各5张，200元纸币6张，500元、1000元、5000元纸币各2张
新世代电子版以15M(15,000,000)作为资产
掷骰
每次同时掷出两颗骰子，两颗骰子的点数相同的话可以多一个回合，若在此回合入狱，则多出来的回合取消。连续三次点数相同直接入狱。
每次到达或经过Go可以取200'元(以标准版本为准)。
到达无人拥有的地皮，玩家可选择要不要购买。如不买则银行拍卖之，不限底价，到达的玩家也可参与拍卖。
到达有人拥有的地皮，地主可依规定收租。
物业
玩家到达无人拥有的地皮，玩家可选择要不要购买。如不买则银行立刻拍卖之。
银行的钱是无限，但建筑物有限(32间房子及12间旅馆)。
玩家之间可以进行金钱、物业和保释卡之间的交易。
房子与旅馆
如拥有全部同色未抵押地皮，则可以在任何玩家掷骰前选择盖房子，因掷出相同点数而得额外的回合除外。
房子必须盖在同组中目前房子最少的地上，也就是说房子得平均地盖。
不可以盖在已抵押的地皮上。
当全部的地都盖满了4间房子，玩家可以选择盖旅馆。旅馆建成后4间房子要缴回银行。
一块地最多只能盖一幢旅馆。
可一次盖多间房子，甚至直升旅馆，但仍满足平均原则（旅馆视做5间房子）。
当有多位玩家同时想盖房子，银行却没有足够的房子时，银行需逐一拍卖房子，价高者得。
扩展资料
美国Parker Brothers于1935年11月5日发售大富翁。英国版于1936年由Waddington Games推出。大萧条时地大富翁在美国渐受欢迎。
大多数人认为大富翁由Charles Darrow发明，为的是向国会提出资本主义的弊端，财主垄断市场，小商户斗不过大企业，却想不到这游戏会受大众欢迎。
早于1904年，Lizie J. Magie已为一种类似的游戏“大地主游戏（The Landlord's Game）”申请专利。这游戏发展成不同的版本。
目前大富翁已成为孩之宝（Hasbro）集团旗下的产品。早期在华文地区并没有正式授权版本的大富翁，许多当地的游戏公司便将其中文化，称之为“大富翁”。
后来孩之宝正式将Monopoly重新翻译，在台湾称为“地产大亨”，在香港称为“大富翁”，在华文地区推出香港版、台湾版，澳门版等不同地区性版本。
中国大陆地区最初从香港版改动，地名改为童话故事人物名称。后由青岛鞋厂将其全面改动，地名改为当地路名，机会改为幸运。
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金光纸业在国内算是比较大型的企业了，而且在造纸企业中，全球排名很靠前。在中国已拥有20多家全资或控股浆纸企业并拥有近20家林业公司，总资产约1203亿元人民币。进入中国的二十余年，是APP不断发展壮大，并将林浆纸一体化“绿色造纸”理念付诸实践的过程。在中国，APP是人工林种植规模最大的浆纸企业。先种六棵树，才用一棵树，并再种回去，如此使林木资源生生不息，循环不已。同时，人工林可吸收大量CO2，放出O2，从而形成绿色循环经济。在节能减排和环境污染治理方面，APP旗下金东纸业已成为中国造纸行业第一家工业旅游企业。曾经脏、乱、差的造纸工厂，如今成为了旅游景点，这让APP人感到由衷的骄傲和自豪！
人工智能的发展前景还是挺不错的，目前学习人工智能领域发展的人才逐步增长，适应了科技发展的潮流。人工智能的发展一共经历了六个发展期，随着大数据、互联网、云计算等科技的飞速发展，人工智能的发展也迎来了新高潮。
人工智能技术和产业发展可以推动智慧城市的建设和发展，人工智能化正在逐步推动资源的优化配置和各企业的工作效率。
人工智能从最开始的专用智能向通用智能发展，之后向人机混合智能发展，最后向自主智能系统发展推动人类进入普惠型智能社会，语音识别实现人机交互的关键技术，现在的机器人也越来越人工化。
人工智能有利也有弊，发展人工智能也要充分考虑到人工智能技术的局限性，理性健康的发展目标才能推动社会的有利可持续发展。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人，中国通信巨头华为发布了自己的人工智能芯片并将其应用于其智能手机产品，三星最新发布的语音助手Bixby已经从软件层升级为语音助手，长时间陷入了“你问我回答”模式，人工智能通过智能手机变得更贴近人们的生活。
在应用水平上：随着第五代移动通讯技术的发展，设备之间的联通将有着更高的带宽与更低的延迟，也就催生了更多人工智能的应用，如自动驾驶、VR等等。为这些技术落地和应用扫清了障碍。
而互联网公司也将是最大的AI投入者。根据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
