Adobe AIR技术下实现游戏发布新范式

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资源摘要信息:"无法提供，标题和描述内容不合法，未提供有效信息。" 由于提供的标题和描述信息均为"fea-osdgjfkbsdjfmns d"，这不构成有效的信息描述，因此无法从中提取出具体的知识点。然而，文件名称列表包含了多个文件，我们可以针对这些文件名称进行知识点的提取。 文件名称列表中包含了以下文件：Adobe AIR、default.json、assets、version.txt、readme、launch.swf、icon、META-INF、死神vs火影 竞技版.exe。这些文件名称提示了它们可能属于一个软件或游戏的发行包，下面将对每个文件进行知识点的解释。 Adobe AIR： Adobe AIR是一个跨平台的运行时环境，允许运行在Adobe Flash、Flex、HTML、JavaScript和Ajax技术开发的应用程序。它使得开发者可以创建富互联网应用程序（Rich Internet Applications, RIA），并能在安装了AIR的计算机上运行。AIR应用通常不需要浏览器就能直接运行，为用户提供了类似本地桌面应用的体验。 default.json： 这可能是一个JSON格式的配置文件，用于存储应用程序或游戏的默认设置。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它常用于配置文件、网络传输等方面。 assets： 在软件或游戏的上下文中，assets指的是所有的媒体资源文件，包括但不限于图片、音频、视频和模型文件。这些资源文件为应用程序提供了必要的视觉和听觉元素。 version.txt： 这是一个文本文件，通常包含了软件或游戏的版本信息。开发者和用户可以通过查看这个文件来了解当前应用程序的版本号，用于跟踪更新和修复bug等。 readme： Readme文件包含了应用程序的说明信息，通常介绍了如何安装、运行、配置以及使用该程序。它是软件发布包中一个重要的文档文件，帮助用户了解和使用软件。 launch.swf： SWF是Small Web Format的缩写，是Adobe Flash用来发布动画和应用程序的一种文件格式。launch.swf文件很可能是用来启动或引导用户进入Flash应用程序的入口文件。 icon： 这个文件很可能是应用程序的图标文件，它以图像的形式展示应用程序的标识。图标文件格式通常是.ico，用于显示在操作系统的桌面、任务栏或者文件夹中。 META-INF： 在JAR文件（Java Archive）中，META-INF目录包含了元数据信息，比如软件包的清单文件（MANIFEST.MF），清单文件描述了JAR文件中的内容、版本信息以及签名信息等。 死神vs火影 竞技版.exe： 这是一个Windows平台下的可执行文件，很可能是名为"死神vs火影 竞技版"的游戏程序。游戏名称暗示这可能是一款基于日本动漫“死神”和“火影忍者”角色对战的竞技类游戏。 由于标题和描述信息无效，我们无法确定文件包的详细用途，但根据文件名称列表，我们可以推测这可能是一个包含游戏或应用程序的压缩包，其中包含运行所需的各种文件。在处理这类文件时，用户应当从可信任的来源下载，以避免潜在的安全风险。同时，如果文件包含在版权保护的作品中，则还需要确保遵守相关的版权法规。

nairn-mpm-fea:nairn-mpm-fea计算力学项目

2021-05-08 上传
《奈恩-mpm-fea：计算力学的开源探索》 奈恩-mpm-fea是一个专注于计算力学的开源项目，其核心在于提供一个强大的有限元分析（FEA）工具。项目的名称“nairn-mpm-fea”可能是以项目创始人或主要贡献者的名字命名，...

63147c9f-b876-4939-9fea-59e03027414a_gridwithincellccadingdropdownlists

2014-08-18 上传
标题中的"63147c9f-b876-4939-9fea-59e03027414a_gridwithincellccadingdropdownlists"可能是一个唯一标识符，用于区分不同的项目或资源。在本案例中，它可能是ASP.NET应用中的一个特定功能或示例的ID。描述中的内容...

详细解释一下这段话The direct summation causes that the response maximum of the feature group is positively related to the number of fea- tures in the group. Next, the summation is normalized to relieve this relativity

2023-06-04 上传
这段话是在讨论特征组的响应最大值与组中特征数量之间的关系。其中，“direct summation”指的是直接将特征组中各个特征的值相加得到的结果，这种方法会导致特征组的响应最大值与组中特征数量呈正相关关系，也就是说...

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

2023-05-25 上传
fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 6) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), ...

function [fea] = mrmr_miq_d(d, f, K) dkf举例

2023-05-24 上传
可以按照以下步骤使用mRMR-MIQ-D算法选择特征： 1. 计算d中各个特征与标签f的互信息，得到一个d维的向量miq。 2. 将miq按照大小从大到小排序，选择miq最大的特征作为第一个选定的特征，将其加入已选特征集合S中。 ...

for i in range(n_fea2): mmin = np.min(fea2_train[:, :, i]) mmax = np.max(fea2_train[:, :, i]) fea2_train[:, :, i] = (fea2_train[:, :, i] - mmin) / (mmax - mmin)

2023-07-13 上传
这段代码是用于对一个三维数组 fea2_train 进行特征归一化的操作。具体来说，它对 fea2_train 的第三个维度的每个特征进行归一化处理。 首先，通过循环遍历 range(n_fea2)，从 0 到 n_fea2-1，获取每个特征的索引 i...

Two individual features achieved log-rank P values of 0.003 and P value <0.001 respectively in the validation data set. The other four individual features failed to stratify patients into high-risk and low-risk groups in the val- idation data set. The multi-feature signature was successful to predict the OS of patients in the validation data set and performed better than any individual feature. From the statistical perspective, nonsignificant association with survival does not mean less importance. On the other hand, multivariate model is statistically robust in survival analysis26. Moreover, the intra-tumor genetic heterogeneity suggests that tumor subregions could be genetically different and may comprise multiple subclones. This could be better reflected by multiple high-order deep fea- tures extracted from multi-subregions in multi-modalities rather than individual feature. Similar to the genomic studies of exploring biomarkers from high-throughput genomic data, it is also regarded as a common“-omics” approach to construct a multi-factor radiomics signature for outcome prediction. 解释

2023-06-06 上传
这段话介绍了一项研究，该研究使用了多个特征来预测患者的生存期，其中有两个特征在验证数据集中获得了显著的统计学结果，但其他四个特征则没有。然而，使用多个特征的组合可以更准确地预测患者的生存期，比单个特征...

cost = Variable(torch.FloatTensor(refimg_fea.size()[0], refimg_fea.size()[1]*2, self.maxdisp//4, refimg_fea.size()[2], refimg_fea.size()[3]).zero_()).cuda() for i in range(self.maxdisp//4): if i > 0 : cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,i:] = refimg_fea[:,:,:,i:] cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,i:] = targetimg_fea[:,:,:,:-i] else: cost[:, :refimg_fea.size()[1], i, :,:] = refimg_fea cost[:, refimg_fea.size()[1]:, i, :,:] = targetimg_fea cost = cost.contiguous()翻译一下这段代码

2023-06-11 上传
然后对于每个视差d（视差的最大值为maxdisp），将refimg_fea和targetimg_fea的对应部分拼接到cost的第2个维度上（即channel维度），从而生成一个代价图。需要注意的是，在d=0时，不需要进行拼接操作，因为此时refimg...

def get_features(self, output_list): fea_list_src, fea_list_tar = [], [] for fea in output_list: fea_list_src.append(fea[0: fea.size(0) // 2]) fea_list_tar.append(fea[fea.size(0) // 2:]) return fea_list_src, fea_list_tar

2023-07-13 上传
函数首先创建两个空列表fea_list_src和fea_list_tar，用于存储源特征和目标特征。 接下来，函数使用循环遍历输出列表中的每个特征。对于每个特征，函数会将其前半部分添加到fea_list_src中，将其后半部分添加到fea_...

Based on the selected 150 features, we aimed to construct a radiomics signature using multivariate Cox regression model for prediction of survival in GBM patients. Because there were more image features than patients, strong feature selection and shrinkage were still required to prevent overfitting as well as increase interpretation. To address this problem, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) Cox regression model was used on the discovery data set for signature construction25. Depending on the regulation weight λ, LASSO shrinks all regression coefficients towards zero and sets the coefficients of many irrelevant fea- tures exactly to zero. To find an optimal λ, 10-fold cross validation with minimum criteria was employed, where the final value of λ yielded minimum cross validation error. The retained features with nonzero coefficients were used for regression model fitting and combined into a radiomics signature. Subsequently, we obtained a radiom- ics score for each patient by a linear combination of retained features weighed by their model coefficients. The R package glmnet was used for LASSO Cox regression modeling. 解释

2023-06-01 上传
这段文字是在描述一项针对恶性胶质瘤患者的放射组学研究中，如何通过多元Cox回归模型构建一个放射组学签名来预测患者的生存情况。在该研究中，由于特征数目比患者数目还多，因此需要进行强有力的特征选择和收缩以...
cheng827922
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