21、城市健身游戏:融合运动与城市环境的创新玩法

城市健身游戏:融合运动与城市环境的创新玩法

在当今社会,人们对于健康和娱乐的需求日益增长。城市健身游戏(Urban Exergames)作为一种新兴的概念,巧妙地将城市规划、健康科学与严肃游戏研究相结合,为人们带来了全新的运动和娱乐体验。

德国达姆施塔特工业大学新成立的“城市健康游戏”研究小组,致力于研究建筑环境在物理、社会和文化等多维度对健康的促进作用,并探索如何通过情境敏感的数字游戏进一步挖掘和增强这些效果。该小组隶属于建筑系,并与多媒体通信实验室合作,成员们与严肃游戏研究团队密切互动。

城市健身游戏的概念与目标

城市健身游戏旨在设计与玩家所处建筑环境相互作用的移动健身游戏。通过利用城市环境对人们活动和运动模式的影响知识,我们可以开发出激励玩家探索和与城市互动的数字游戏,从而提高玩家的整体身体活动水平,这对于健康和满足的生活方式至关重要。同时,玩家的体验将反馈给城市规划专家,帮助他们设计促进人们健康和幸福的“活跃”建筑环境。

影响城市健身游戏的因素

城市健身游戏是一个高度跨学科的概念,其根源涉及建筑与城市规划、健康科学和严肃游戏研究等多个领域。以下是一些主要影响因素:
1. 移动健身游戏
- Wii Sports :任天堂的Wii Sports是一款广受欢迎的运动模拟游戏,截至2013年年中,销量近8200万份,证明了公众对健身游戏的兴趣。无论玩家购买此类游戏是出于好奇、娱乐还是健身目的,只要游戏设计能让玩家保持定期游玩的动力,就能达到改善健康和幸福的预期效果。
- Zombies, Run! :这是一

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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