6、技能与天赋全解析

技能与天赋全解析

1. 技能介绍

技能在各种情境中发挥着关键作用,不同的技能适用于不同的场景。以下是详细介绍:
|技能名称|所属类别|技能描述|额外成功的用途|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|AGILITY(敏捷)|PHYSIQUE(体格)|能够快速奔跑、灵活移动并跳出危险。在逃跑、追逐、跳跃或攀爬时进行测试。多人执行相同动作时可转移成功次数。| - 与敌人交换先手卡
- 使敌人产生精神状态
- 移动到离敌人一个区域外
- 迫使敌人处于区域特定位置
- 躲避敌人时执行其他动作|
|CLOSE COMBAT(近身战斗)|PHYSIQUE(体格)|使用近战武器战斗时使用。| - 增加1点伤害(可多次选择)
- 与敌人交换先手卡
- 攻击造成精神状态而非物理伤害
- 将敌人推到另一个区域或所在区域特定位置
- 使敌人掉落武器或物品|
|FORCE(力量)|PHYSIQUE(体格)|使用蛮力举起重物、忍受痛苦和艰难时进行测试,能让人在无食物和水的情况下生存,有时可用于修理物品。在近身搏斗或摔跤时使用。| - 增加1点伤害(可多次选择)
- 与敌人交换先手卡
- 攻击造成精神状态而非物理伤害
- 将敌人推到另一个区域或所在区域特定位置
- 使敌人掉落武器或物品
- 抓住敌人,敌人需成功进行对抗掷骰才能挣脱|
|MEDICINE(医疗)|PRECISION(精准)|利用专业知识帮助受伤的人,提供解剖学、疾病和损伤方面的知识。|成功通过技能测试可使受伤角色不再“破碎”,每个额外成功治愈一个物理状态。每天治疗进行测试

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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