11、探秘升级系统:设施、人脉与人员的全面解析

探秘升级系统:设施、人脉与人员的全面解析

在游戏进程中,获取新装备是一个重要环节。不过,每个玩家角色在角色表上只能保留一件新获得的物品或武器。但游戏初始配备的装备、纪念品和日常用品不受此限制,玩家可一直保留。随着总部的升级扩建,它将具备存储额外装备的能力,还能奖励玩家免费物品,让玩家无需消耗资源就能将其用于探险。

升级类型

游戏中有三种升级类型:设施、人脉和人员。以下是详细介绍:
| 升级类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 设施 | 指在总部发现或建造的新房间或功能 |
| 人脉 | 能提供帮助的人员 |
| 人员 | 加入组织的仆人或新成员 |

所有升级都包含几个类别:先决条件、成本、功能和资产。先决条件是购买升级所需满足的条件,例如资源意味着至少有一名玩家角色需拥有指定数值的资源。成本是购买升级所需花费的发展点数。功能和资产共同说明了升级的目的及带来的效果。

每个升级在每个谜题中可使用一次其功能和资产,但医务室、小教堂和珍宝室除外,每个玩家角色都可使用一次,比如团队中的每个人都能推动物理或精神恢复掷骰。部分升级可多次购买,从而能多次使用。

设施升级

设施升级涵盖城堡内及城堡 grounds 的房间和功能。以下是一些常见设施升级的介绍:
1. 军械库
- 先决条件:资源 5 且拥有武器走廊
- 成本:5(最多可购买三次)
- 功能:在准备阶段,每一级允许玩家角色无需消耗资源携带一件可用性等级 2 的近战武器或护甲。
2. 蝴蝶屋

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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