《和平精英》今日更新:新增DBS霰弹枪,无人机跟极寒模式太好玩!

《和平精英》于12月18日进行大版本更新,新增圣诞模式、极寒模式及特种作战模式,引入DBS霰弹枪,优化游戏体验并修复BUG。极寒模式的回归受到玩家欢迎。

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《和平精英》12月18日更新了哪些内容?今天,《和平精英》更新了一次大版本,不仅上线了限时玩法的圣诞模式、极寒模式跟特种作战模式,可以装除八倍镜以外的各种瞄具和侧瞄准镜、近战爆发力强的全新武器DBS霰弹枪也正是跟玩家见面:

 

 

完整更新内容如下:

 

 

 

 

 

 

 

以下是更新版本赠送的限时主题背景-傲霜斗雪,看着还行:

 

 

 

话说除了更新以上内容还进行了不少优化和BUG修复,这里就不细说了。不过毕竟有情怀的是“极寒模式”重新上线了:

 

用TC Games电脑玩《和平精英》匹配手机

 

尤记得上次上线“极寒模式”还是在《和平精英》还是《刺激战场》、大概今年3月份的时候,当初《刺激战场》在同一天也是上线了新武器野牛冲锋枪跟侧面瞄准镜:

 

 

 

虽然,《刺激战场》国服已经没有快半年了,但是还是让人无比怀念吃鸡曾今的打击感跟红色鲜血。有没有人跟我一样现在大部分时间都泡在国际服里面,《和平精英》只是偶尔玩玩的?

 

用TC Games电脑玩《刺激战场》国际服匹配手机

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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