星际2的质疑

本文作者分享了试玩星际2的体验,指出游戏存在的一些不合理之处,如飞行器在同一高度、步兵能击落飞行器等问题,并对比了其他游戏,认为星际2在追求种族平衡的同时牺牲了真实性。

简体中文版还没有出来,于是试玩了盗版星际2,剧情不错,最后漫天的霞光下,英雄抱着美女看天上的飞虫。好浪漫啊。不过一玩对战就觉得有问题,一些常识问题:

1.所有飞行器都在同一高度

2.冲锋枪可以打到巨型战舰

3.有些兵种只能对空,有些只能对地。不会吧,就算给你一把,也没有这个限制,顶多是打的中打不中的问题。这样太胡扯了。

4.剧情篇里面打火车那一节,我方武器因为能够边移动边开火,所以打火车很容易。可是,难道我们现在弄个人站在牛车上都能够扔石头,未来的科技居然只有少数武器才能做到这点。

5.核弹居然还要特工人工定位,好像美国人的科技更牛点,用GPS什么的都能导航了。

6.飞行器太脆弱,随便几十个步兵都能轰下来,换成现在,我也不要什么先进的,弄个枭龙你步兵打打看。

胡扯的太多,不真实。我们玩科幻不玩魔幻,不就是因为毕竟这个科幻还能够符合理性逻辑,终有那么一天,当科技发展到很高水平,我们可以跨越星际,然后去打虫虫...

虽然我一直玩的绝命时刻,将军是3D即时战略的第一代游戏,可是我还是觉得人家的东西靠谱。

面对一片叫好声,我只是觉得星际2无趣,因为过于荒诞的逻辑,为了三族平衡,就不顾真实性了么?那我去玩魔兽好了,起码心里没有疙瘩。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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