11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
利用社交网络推广产品,H5 游戏是一个低投入高回报的选择。这篇文章的作者结合自己的经验告诉我们该怎么做 H5 游戏运营,并且指出了运营过程中的注意事项。作者钟展(微信号:zhongzhan1001),食货 app CMO。PS:食货是一个专注美食UGC分享的app,团队来自杭州,拥有资深的社区运营经验。
新鲜感带来的火爆难以持久。除了新鲜感的减弱外,小咖秀还要面对留存用户数、功能单一、社交属性弱等问题。曾经的围住神经猫、脸萌、足迹都已成为火一把就死的现象级产品,那么,小咖秀还能走多远呢?
最有名的极简游戏当属《俄罗斯方块》,只是那时还没出现移动社交,但并不妨碍玩家在等人、等车的时间里玩游戏;更多的玩家还会拿出游戏机在朋友面前炫耀分数,瞬间满足感“爆棚”。
我叫秦川,07年东南大学毕业,一直在育儿网工作,大概有四五年的游戏开发经验,神经猫是我们在微信上做的一个尝试,近期因为它的火爆,有些大的平台和合作商主动找到我们,也有些媒体报道,有了点小名吧,但是我还是比较喜欢低调生活,做做产品,然后大家在网上进行一些讨论的日子。
不知道近期到底是刮起了什么风,不管是微信游戏中的天天系列还是全民系列仿佛都已经不再是众多玩家渴望的对象,反而是那些名不见经传的网页嵌入式游戏。此前,在朋友圈中疯狂出镜的“围住神经猫”就是最好的例子,紧接着,另外一个名为“看你有多色”的游戏也出现在我们的面前,而它与一夜爆红的神经猫一样,被众多开发者制作出了单机的版本。
上线3天访问次数超1亿,同一时间段的独立用户数超过500万,这组惊人的数据,让一款名为“围住神经猫”的手游迅速走红。这只傲娇的“神经猫”是如何承载住瞬间爆发的高并发访问量,并为遍布全国各地的玩家提供畅爽体验的?
我想过HTML5会火,没想到一款神经猫会将我们引爆。但是从这一点可以看出,移动端的页游会像端游像PC端页游方向发展一样,成为大势所趋。
“当我的同事告诉我,《围住神经猫》的点击量已经超过1亿的时候,我的感觉是蒙的。那只猫的确是挺嘚瑟的,让人想虐它,我不怀疑会有很多人愿意玩儿,但没想过会变成这样”,陈书艺说。
围猫游戏的一夜走红比起脸萌有过之而无不及,其短短三天的火爆现象引来业内不少围观者评论,多数人一致认为围猫就是另一个脸萌,一款火一把就死的游戏,果真如此吗?
这两日,不少人的微信朋友圈都被一只“猫”刷屏,如今这只猫已经“入侵”PC端,7月25日,百度浏览器率先上线《围住神经猫》,用户在电脑上可以尽享欢乐一夏。
《围住神经猫》游戏上线48小时以来,玩家数量迅速突破241万人!三天时间内游戏访问次数已经超过一亿次,并在各大社交平台迅速成为热门话题。你可以没听过小苹果,但不能不玩《围住神经猫》。
7月22日,一款名为《围住神经猫》小游戏在微信朋友圈上疯传,不知逼疯了多少“精神病院长”。那只自从得了精神病,整个人都精神多了的猫恣意逃窜,并迅速刷屏朋友圈!
社交的力量在社区、贴吧时代已经开始显山露水。随着微博的出现,这种力量被进一步发掘,而到了移动互联网时代,已经没有人忽视社交传播的力量了,不少人开始刻意制造和迎合,希望自己能够赶上那个偶然得不能再偶然的社交爆炸的奇点。利用微信朋友圈进行传播的Html5小游戏就是这一时代的典型现象。
——纵深推进本地化,以“中国芯”为“中国速度”加速2024年4月24日,北京——第十八届北京车展期间,致力于使出行更安全、更绿色、更互联的全球科技公司安波福推出针对中国本土市场需求开发的新一代全栈式软硬件平台和产品,以业界独有汽车“大脑“和”神经系统”全系统解决方案,助力整车厂商加速将“软件定义汽车”转变为现实。安波福中国及亚太区总裁杨晓明博士分享安波福中国战略安波福中国及亚太区总裁杨晓明博士表示:“中国在汽车电气化和智能化方面已经领先全世界,中国汽车市场的演进速度、厂商和消费者对新技术的适应速度和接受意愿在全球各大市场中都是独一无二的。安波福市场领先的高压系统解决方案能够优化成本、系统复杂度和重量,满足OEM对更高的性能、更远的续航历程、更快的充电时间和更长的电池寿命的需求。
NeuralNetworkDiffusion是由新加坡国立大学高性能计算与人工智能实验室开发的神经网络扩散模型。该模型利用扩散过程生成高质量的图像,适用于图像生成和修复等任务。要了解更多关于NeuralNetworkDiffusion的信息并开始创作,欢迎访问官方网站。
精神疾病和肥胖,看似八竿子打不着的两种状态,近日却因一篇报道紧密地联系了起来。据“中新网”1月8日报道称,中国医学专家基于大规模生物医学数据库与大数据统计建模方法,对英国生物样本库队列的逾43.8万人进行纵向分析后发现,体重及变化可影响脑健康。肥胖人群想要保持身心健康,请从科学管理体重开始吧!
英伟达官方盘点2023年10大研究,从CV到AI,从智能体到生成式AI。英伟达不但现实世界中用GPU收割全世界,也在虚拟世界中用一项项匪夷所思的技术展开了一场革命。在这个框架中,研究人员训练了一组专家降噪器,专门用于在生成过程的不同间隔中进行降噪,从提高合成能力。
亚马逊的研究人员在一篇论文中介绍了一种创新方法,旨在增强神经网络处理复杂表格数据时的性能。表格数据通常由行和列组成,看似简单,但当这些列在性质和统计特征上差异巨大时,就会变得复杂起来。这项研究为神经网络在处理复杂表格数据时的改进提供了新的思路和方法,有望在实际应用中取得更好的效果。
三星作为科技企业的领军者已连续17年稳居全球电视销冠,本年度发布的多款重磅新品受到了消费市场的高度认可。NeoQLED8K电视QN990Z更是将超高清显示技术与98英寸超大屏相结合,将高端化、大屏化的新趋势融入电视的创新理念中,为产品进化与消费者体验的提升开辟出宽广的增长空间。三星将持续发力新产品和新技术,以更优质的芯片为技术核心,探索更先进的显示方案,引领客厅智慧生活浪潮,使电视真正成为家庭娱乐的中枢。
【新智元导读】剑桥大学最新研究显示,AI模型和人脑神经结构有不少相似,也许未来会成为AI模型设计的关键。人脑作为地球上最复杂的智能载体,一个最大的特点就是能高能效地产生智能。这项研究得到了医学研究委员会、盖茨剑桥大学、JamesSMcDonnell基金会、Templeton世界慈善基金会和谷歌DeepMind的资金资助,相信未来这项研究会在脑科学和AI领域都产生重大影响。
近期发表在JAMANetworkOpen期刊的一项研究中,研究人员评估了两个ChatGPT大型语言模型在回答美国精神病学和神经学委员会问题库的问题时的表现。他们比较了这两个模型在低阶和高阶问题上的结果与人类神经学生的表现。值得注意的是,这些模型没有针对神经学目的进行调整,也没有允许它们访问不断更新的在线资源,这两者都可能进一步提高它们与人类创作者之间的性能差距�
LiquidAI,一家由MIT孵化的新兴公司,近日成功完成了一轮接近4千万美元的种子轮融资,其目标是构建一种全新类型的人工智能,被称为液态神经网络。这一创新性的技术基于液态神经网络架构,旨在提供更为精简、可解释且动态适应的人工智能系统。该公司希望通过商业化液态神经网络技术,竞争构建GPT模型的基础模型公司,致力于打造超越传统GPT的最佳新型Liquid基础模型。
今天,苹果分享了一个温馨的广告,展示了其新推出的「个人声音」辅助功能,该功能适用于iPhone、iPad和Mac。图片来自Apple苹果公司在iOS17.iPadOS17和macOSSonoma中引入的个人声音功能允许那些面临失去语言能力风险的用户创建一个类似于他们实际声音的合成语音,以便他们能继续与他人交流。通过个人声音功能,苹果能够完全在设备端训练神经网络,从在保护用户隐私的同时提升语言辅助功能。
ETHZurich的研究人员成功推出了一项创新性的技术——UltraFastBERT,该技术通过在推理过程中仅使用0.3%的神经元,实现了与其他类似BERT模型相当的性能水平。这一创新主要通过引入快速前馈网络来解决在推理过程中减少神经元数量的问题,相较于基准实现,取得了显著的速度提升。未来的工作可能着重于在流行框架如PyTorch或TensorFlow中实现可重现的模型,并进行广泛的基准测试,以评估UltraFastBERT及类似高效语言模型的性能和实际影响。
马里兰&NYU合力解剖神经网络,推出一种新的类反转方法,称为"Plug-InInversion",用于生成神经网络模型的可解释图像。在神经网络训练中,一些神经元可能永远输出0,被称为"死节点"这些节点可以通过优化算法生成诡异和恐怖的图像。PII方法为神经网络模型的解释提供了新的工具和途径,有望加深对模型内部行为的理解,进一步推动神经网络研究的发展。
最新研究表明,卷积神经网络在大规模数据集上能够与视觉变换器媲美,挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。在计算机视觉领域,ConvNets一直以来都是在各种基准测试中取得卓越性能的标准。这些结果突显了同时扩展计算和数据资源的重要性,为计算机视觉研究的未来带来了新的启示。
10月27日,全球顶级机器人开发商波士顿动力在官网展示了一项新的研究,通过将ChatGPT、Spot以及其他AI模型相结合,开发了一种会说话的导游机器狗。该机器狗能够根据文字、语音提示与人类进行交谈,同时提供了视觉问答功能,可以分析摄像头拍摄的画面,自动生成图像说明。波士顿动力以开发高度先进、灵活且具有实用性的机器人闻名,其产品在工业、研究和消费领域都有
35年来,认知科学、人工智能、语言学和哲学领域的研究人员一直在争论神经网络是否能实现类似人类的系统泛化。人们一直认为,AI无法像人类一样具有「系统泛化」能力,不能对没有经过训练的知识做到「举一反三」,几十年来这一直被认为是AI的最大局限之一。我们正一步步接近未来:机器不仅能理解人类的的语言能掌握细微的差别和语义,从促进更加无缝和直观的人机交互未来。
DeepSparse是一种突破性的CPU推理运行时,采用了复杂的稀疏性技术,从实现了神经网络推理的加速。稀疏性是指神经网络中存在许多连接权重为零的情况。多层次API:提供引擎、管道和服务器等多层次的API,以满足不同应用场景的需求。
SALMONN是一个多模态神经网络,能够直接处理和理解包括语音、音频事件和音乐在内的一般音频输入,并在多种语音和音频任务上取得竞争性表现。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.13289v1.pdfSALMONN采用了两个互补的音频编码器,一个用于处理语音,另一个用于处理非语音音频事件,以实现对各种音频任务的优越性能。这一研究有望推动具有通用听觉能力的人工智能的发展。