Launchpad Toys:打造iPad上的新一代早教玩具

LaunchpadToys:将经典玩具带入数码时代的新教育工具

Y Combinator下63家企业中的一个新创业公司今天出来鸟,名字叫做Launchpad Toys,他们认为平板电脑是一个非常有效的早教工具。

说白一点就是他们想要将玩具也带入数码时代。该公司在iPad上面创建了一套应用,让小孩们创造,学习和分享他们在玩的过程中的好点子。该公司是要把一些经典的玩具都带入iPad中,但因为要跟教育挂钩,所有必须符合国际上的教育标准。

Launchpad的第一件玩意就是Toontastic,一月份的游戏,让小孩们创建他们自己的卡通故事,然后通过根据屏幕给他们的声音来利用触摸屏来移动文字。目的是帮助孩子学会讲故事的艺术,并且于家人朋友一起分享自己的动漫,甚至获得奖励。

Toontastic自从发布上线已上了4次苹果的专题,最近又被加入到苹果appstore中的名人堂。不要奇怪,小孩们很喜欢玩这个。

但Launchpad没有渐渐将其限制在一个单独的应用上,所以他们团队打造了ToonTube,一个全球性的讲故事平台,允许小孩们在上面和超过 100个国家的小孩一起分享他们创造的故事。用户可以在这个应用内打开,给他们最喜欢的应用投票,并且和其他小朋友一起互动。如果某个动漫获得超过8次喜 欢,其创建者就可以获得一个徽章,每个徽章又可以在他们的故事中解锁新的字符。

Launchpad的团队,领头的联合创始人Andy Russell 和Thushan Amarasiriwardena说他们已经在试图采用一些新的教育题材,希望可以寓教于乐。

谈到他们未来的蓝图,其创始人称他们会继续打造各种应用,并且会拓展到其他一些垂直的领域去。他们也计划接下来实施应用内付费。该公司是希望可以借助iPad来打造新一代的早教玩具项目。目前看来,他们已经有了一个良好的开端。

viatechcrunch

benimaru雷锋网专稿,转载请注明!)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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