3、移动游戏与成就系统的发展历程

移动游戏与成就系统的发展历程

1. 移动游戏的崛起与生态系统

移动游戏的快速传播不仅仅局限于在线化,它为更广泛的人群提供了新的机会,具有普遍性、个性化以及社交和情境感知等特点。21世纪初,人们开始能够下载休闲游戏来打发时间。2006 - 2007年,智能手机具备了更高的计算能力、存储容量和音视频功能,同时移动宽带采用了固定数据费率,这使得移动游戏得以迅速普及。

1.1 移动游戏生态系统

移动游戏的生态系统提供了三种基本的交付和消费机制:
- 通过移动电信网络;
- 通过短距离无线系统(情境交付);
- 通过固定的“互联网接入”,后来还有侧载方式。

应用商店和支持它们的平台成为了移动游戏的新途径,绕过了运营商的主导,为开发者提供了直接面向消费者的渠道。游戏开发者无需再适应运营商平台的条件,用户也无需连接到运营商平台和零售商网站来寻找适合其特定设备或操作系统的游戏。应用商店不仅为市场发展开辟了新路径,还极大地影响了用户对移动内容价值和体验的认知。

从移动游戏开发的角度来看,新平台和应用商店的影响显著。开发和营销一款主机或PC游戏的成本可能高达数百万欧元,而在平台出现之前,移动游戏的成本通常在数十万欧元,有时甚至更低。在新平台上,这些成本可能会降低一个数量级。低进入门槛催生了众多小型移动游戏软件开发公司,也为潜在的小众游戏玩家群体提供了机会。同时,随着能力的提升,移动软件开发者比以往任何时候都更需要营销帮助,无论是通过传统的发行模式还是新平台。

1.2 领先平台

在移动领域,游戏软件通常是为特定平台开发的,以下是几个主要平台:
|平台|组成部分|特点|

【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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