游戏或将成为元宇宙新的突破口

2022年NFT市场降温之际,元宇宙游戏凭借其虚拟属性和游戏与元宇宙的天然契合,强势增长,占据94%的元宇宙营收。VR游戏、社交属性和全球市场的快速发展使其成为新焦点,巨头如微软、Meta推动行业发展。

自进入2022年以来,以 NFT 为核心的艺术、收藏类生态开始降温,逐渐去除在2021年爆火带来的市场泡沫。尽管从更长远的角度来看,这一次市场降温能够在一定程度上消除 NFT 中普遍 的价值虚高现象,但也在短期内对元宇宙的市场发展带来了一定的影响。

而在这样一股略显颓势的环境下,游戏领域异军突起,成为了一股在元宇宙中的全新推动力。据游戏产业分析机构 Sensor Tower 近期的一篇报告指出,2022年元宇宙应用营收为6.5亿美元,而其中元宇宙游戏占比高达 94%。另外,在2022上半年,元宇宙应用的下载次数超过1.7亿次,元宇宙游戏则高达1.1亿次,占比为67.3%。

元宇宙中的游戏产业之所以能强势崛起,其核心在于游戏本身所具备的虚拟属性,在如今的业界,普遍公认的最接近元宇宙的就是游戏领域,这也让游戏产业和元宇宙有天然的契合度。

2021年 NFT 市场的火热,掩盖了元宇宙游戏发展的光辉,也让很多资本、用户等都对元宇宙游戏关注度较少。今年 NFT 市场的下行,让更多的资本开始探索元宇宙新的突破口,此时,元宇宙游戏就再度进入了人们的视野。

IDC 有过预测,在2022年许多游戏公司都会从线上、线下等各个角度进行联动,推出场景更加真实的游戏内容,加强虚拟与现实的联动。事实上也是如此,目前以 VR 游戏为核心的高沉浸感游戏被当成了元宇宙的入口之一,得到了良好的发展,据了解,在今年,Meta、苹果等企业将推出新一代的 VR 头显设备,通过对光学技术的升级,设备终端变得更加轻薄,性能更加强大。

随着元宇宙游戏的进一步开发,由其衍生出来的社交属性也成为了它一个强力的“武器”。目前元宇宙游戏中有87%是模拟类的游戏,而在这其中,又有97%的市场份额属于沙盒类的游戏,高度自由的社交属性在这些沙盒类游戏中得到充分展现。

当前,已经有很多国家和地区的元宇宙游戏产业都在不断拓展。其中以美国的市场对元宇宙接受度最高,这主要是因为微软、Meta、苹果等都是元宇宙产业中的主力军,这为美国的元宇宙发展带来了很多机会。此外,韩国、日本、巴西,以及我国国内的元宇宙游戏产业也同样在快速提升。国内的阿里、腾讯等互联网巨头在各方面都对元宇宙进行布局,为元宇宙游戏的建设打下了一个坚实的基础。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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