《B站再度扩展游戏业务 两款新游戏登陆Steam平台》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
其中《漫展模拟器》是一款模拟经营类游戏，玩家将在游戏中扮演展会的主办方，通过举办漫展来拯救正在经历的经济危机，并且击败竞争对手成为最成功的漫展主办者...
游戏中使用的音乐多达上百首，而且均是由各地知名作曲家谱写而成，游戏还将加入卡牌系统，不过具体玩法并没有公开，游戏中还存在竞技模式，可以与其他玩家进行比拼，胜者还将有额外奖励...
两款游戏依然是走的二次元路线，这也与B站的整体路线十分契合，近些年二次元游戏人气越来越高，不知这两款游戏能够脱颖而出...
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独立游戏开发商NguyenZ近日发布了新作《逻辑逃脱》的试玩版本。本作已确认将于11月3日在Steam平台上正式发布。让我们期待即将到来的新版本《逻辑逃脱》！
谢尔盖加林金本是流浪至塞浦路斯的乌克兰人，他在那里为网游开发商Wargaming效力。自2015年创立SteamSpy数据分析网站后声名鹊起，被Epic相中成为东欧发行主管，后擢升为发行战略总监：许多人获悉SteamSpy幕后大佬居然是Epic的人都觉得不可思议，Epic以激进的分成比例试图将居于统治地位的Steam拉下马，后者一直按行业惯例以三七开从平台销售收入中抽成。Alina本人并未就此回应有关游戏本的问题，比如她平常玩哪款游戏，玩的时候懂王是不是也驻足旁观。
V社设计师Pierre-LoupGriffais否认传说中的Galileo/Sephiroth设备是新款掌机或串流设备，Valve品牌VR独立头显横空出世的可能性很大。现款ValveIndex头戴装置仍需宿主计算机，对轻量应用及休闲用户来说门槛太高，考虑到移动设备SoC一日千里，适时推出无线头显追赶同行的脚步刻不容缓但这一点不适用于V社旗下的掌上游戏机，尽管该领域竞争更为激烈。同时要强调的是，SteamDeck在性能方面原地踏步并不意味着不会中期改款动力单元可以不变，但中控可以升级，改一改包围与外饰件更无伤大雅，对于掌机来说就是电池与屏幕。
一款备受期待的宝可梦衍生游戏《名侦探皮卡丘：闪电回归》正式在Switch平台上发售。侦探皮卡丘将再次出现，以经典的侦探打扮回归。玩家需要与各种宝可梦世界中的奇妙生物进行互动，当遇到疑难问题时，需要收集各类线索，并运用智慧进行合理推理，最终成功解决难题。
微软正在开发一款手机游戏应用商店，以与iOS应用商店和谷歌Play商店竞争。根据欧盟数字市场法案的要求，苹果必须在2024年3月6日之前开放侧载功能，允许其他应用商店登陆其设备。因此可以推测，如果微软成功开发出手机游戏应用商店并吸引大量开发者入驻，那么它就有机会在移动市场上取得一定的优势。
9月Steam硬件调查报告准时出炉，RTX3060在Steam数据中占据了6.27%的份额，位列第一，环比增长1.4%，增长趋势明显，依然是市面上最甜品的显卡。排名靠前的RTX40显卡仅有RTX4060Laptop这一款，占据份额1.71%，仅有0.14%的环比增长。本月仅有38.61%的玩家选择了Windows11，排名第二，不过1.98%的环比下降，与Windows10形成了鲜明的对比。
诺基亚与德国i.safeMOBILEGmbH公司合作，推出两款坚固型手机：诺基亚HHRA501x和诺基亚IS540.1。这两款手机主要适用于石油、天然气、采矿和化工等工业环境，经过严格的耐用性测试，已获得相关证书，适合在全球范围内使用。该手机配备了8GB内存、128GB存储、自动对焦4800万像素摄像头、500万像素前摄和4400mAh容量电池。
两款小米5G手机，型号分别为2311FRAFDC、2312CRAD3C，通过了3C认证。这两款手机可能是RedmiNote13R系列的新款。预计RedmiNote13R系列的配置将有所提升，预计近期将上市。
2022年11月，RX7900系列发布的同时，AMD还宣布了FSR3，对标NVIDIADLSS3，但是足足10个月过去了，它终于靴子落地了!AMD发布了一款技术预览版驱动，专门用于开启FSR3的核心技术AFMF”，也就是AMDFluidMotionFrames”。它和DLSS3一样基于帧生成原理，可在现有的每两帧画面之间插入AI生成的一帧，理论上性能翻倍。-推荐1080p帧率不低于55FPS、2K/4K帧率不低于70FPS的游戏开启。
华为千元新机入网：一款后置神似P609月28日，有数码博主爆料称，华为在千元机型中推出两款新产品，其中一款后置外观神似P60。这两款新品属于畅享系列，是华为售价最低的产品系列之一。华为将在10月份推出新畅享系列和新nova系列，对此感兴趣的消费者不妨期待一下。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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