20、探索过去:多款游戏案例分析

探索过去:多款游戏案例分析

在当今的游戏世界中,有不少游戏以过去的历史文化为背景,为玩家带来了独特的体验,同时也在一定程度上展示了虚拟遗产的魅力。下面将为大家介绍几款具有代表性的游戏。

《遗忘之城》

这是一款RPG游戏,背景设定为虚构的罗马世界。开发公司咨询了顶尖的古典专家,如菲利普·马蒂萨克博士和索菲·海博士。游戏基于黄金法则,若玩家犯错,人们会变成金色雕像,玩家就得重新开始当天的游戏。不过,游戏需要平衡或避免犯错,其场景给人一种更具“生活气息”且暴力元素较少的感觉,与大多数RPG游戏不同。这表明游戏的修改不仅能带来其他成功的结果,对于数字遗产体验的设计师来说,这款获得英国电影学院奖提名的游戏也有很多值得借鉴之处。

《天堂之穹》

这是一款商业游戏,设定在一个另类宇宙中。它拥有一个受古代语言启发的巧妙书写/书法系统,玩家在将符号与线索匹配时可以犯错,很久之后才会知道自己是否正确。游戏中还会发现文物并将其作为线索。虽然角色是2D的,但景观、内外场景是3D的,对话基于该公司自己的交互式小说写作软件inkle(一款免费且广泛可用的交互式写作应用程序)。

游戏玩法包括在非玩家角色(NPC)基于文本的对话辅助下,收集和解读一种古代象形文字语言(有时还能听到主角的声音)。游戏的语言、背景和神话都是虚构的,有科幻甚至蒸汽朋克的元素,但显然也受到了古代文明和文字的启发。

这款游戏受到了玩家和评论家的认可,但也有一些批评性的评价。有人认为游戏在提供一种更现实的电子游戏考古视角以及鼓励玩家解读和学习语言方面具有创新性和启发性,但整体体验较为平淡,如果玩家不接受其虚构设定,就没有太大动力去深入探索其世界。不过,它聚焦于考古实地工作,将解读

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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