湖南愤怒小鸟主题公园并未遭Rovio起诉反而建立合作

在中国长沙出现了一个真实版的愤怒的小鸟主题公园,玩家可以体验到将愤怒的小鸟发射出去的真实感受。虽然这个主题公园未经游戏开发商Rovio授权,但Rovio并未采取法律行动,反而希望与其建立合作关系。

愤怒的小鸟已经风靡全球, 相信拥有智能手机的朋友们一定都玩过愤怒的小鸟这款游戏。而在中国长沙,人们不仅仅爱玩愤怒的小鸟,有人还建立了一个真实版的愤怒的小鸟主题公园。毫无疑问从虚拟走到了现实的愤怒小鸟依然非常受欢迎,现在在该主题公园,到处都挤满了准备大展身手的玩家。

一个玩家称,“这是非常有趣的,这是真实的愤怒的小鸟,我们真实的感受到小鸟飞出去瞬间”

不过这一主题公园并没有经过Rovio(愤怒小鸟的开发公司)的授权。不过出乎意料的是这家主题公园并没有打算起诉这家主题公园,反而向他们伸出了橄榄枝,打算与他们建立一个长期合作的关系。Rovio的这一做法受到媒体的赞许,看来Rovio更懂得中国的国情。

李泰仙雷锋网专稿,转载请注明!)
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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