第一阶段：概念界定与研究框架确立

1. 核心概念辨析：

   • 初步探索“MinMax估值”的多重含义，明确其在“二人零和博弈算法”和“数据处理技术”两个主要方向上的区别。
   • 确立报告的研究范围，将分别对这两个概念进行独立且深入的分析。

2. 构建研究大纲：

   • 设计报告的整体结构，分为博弈论估值函数、数据科学标准化/量化、对比分析与总结三个核心部分。

第二阶段：博弈论中的MinMax估值函数研究

1. 原理与机制探索：

   • 深入研究MinMax算法（极大极小值算法）的基本工作流程，理解其在博弈树搜索中的决策过程。
   • 重点分析“估值函数”（Evaluation Function）在其中的核心作用：如何对非终局的游戏局面进行量化评分，以指导算法的“极小化”与“极大化”选择。

2. 设计与应用分析：

   • 调研估值函数的设计原则和常见策略，例如在棋类游戏中如何结合子力、位置、行动力等因素进行综合评估。
   • 通过图文形式，以井字棋（Tic-Tac-Toe）或一个简化的棋局为例，直观展示估值函数如何引导MinMax算法进行决策，并与其优化版本（如Alpha-Beta剪枝）相关联。

3. 信息源参考：

   • 查阅人工智能、计算机科学相关的学术网站（如arXiv.org）、大学课程资料（如MIT、Stanford的CS课程页面）以及权威的编程知识社区（如OI Wiki, GeeksforGeeks）。

第三阶段：数据科学中的Min-Max方法研究

1. Min-Max标准化（Normalization）：

   • 阐述其作为一种数据预处理技术的基本原理、数学公式及其目的（将数据线性映射到特定区间）。
   • 分析其优缺点，例如对异常值的敏感性，并与其他标准化方法（如Z-score）进行对比。

2. Min-Max量化（Quantization）：

   • 探索其在深度学习模型压缩和推理加速领域的应用。
   • 研究其如何将模型的浮点型参数（权重、激活值）转换为定点整数，并分析其对模型精度和性能的影响。

3. 信息源参考：

   • 查阅主流机器学习框架（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）的官方文档。
   • 参考深度学习和数据挖掘领域的专业技术博客（如CSDN, Cnblogs）和出版物。

第四阶段：综合对比与研究总结

1. 横向对比分析：

   • 从目的、原理、应用领域、处理对象等多个维度，对博弈论中的“估值”与数据科学中的“标准化/量化”进行比较。
   • 通过创建对比表格或摘要图的形式，清晰地呈现两者的异同点。

2. 研究结论与展望：

   • 总结MinMax估值在不同领域的核心价值与实践意义。
   • 基于现有研究，简要探讨其未来可能的发展方向或与其他技术的结合点。