《【塔防】海岛奇兵_私服【GM 指令在邮箱里，不会用的聊天框里问】.apk 》| 简介：海岛奇兵私服版为玩家提供了独特的游戏体验

《【塔防】海岛奇兵_私服【GM 指令在邮箱里，不会用的聊天框里问】.apk 》| 简介：海岛奇兵私服版为玩家提供了独特的游戏体验，GM 指令在邮箱里方便玩家获取特殊权限。在游戏中，玩家要在海岛上建立自己的防御基地，建造各种防御建筑，如加农炮、狙击塔等，抵御其他玩家的进攻。同时，玩家也可以组建自己的军队，攻打其他玩家的海岛，掠夺资源。私服版本中的 GM 指令可以让玩家获得无限资源、瞬间升级建筑等特殊能力，帮助玩家快速发展基地。游戏支持玩家之间的互动交流，玩家可以在聊天框询问 GM 指令的使用方法，还能与其他玩家联盟，共同战斗，体验不一样的海岛塔防战斗乐趣 | 文件大小 NG | 链接： |标签：# 海岛奇兵 #塔防私服游戏 #GM 指令辅助 #海岛战斗互动

[更新]【沙盒SLG/H版暗黑地牢/动态】阿尔法地牢（Ero Dungeons）V1.20 官方中文【PC+安卓双端】

[更新]【沙盒SLG/H版暗黑地牢/动态】阿尔法地牢（Ero Dungeons）V1.20 官方中文【PC+安卓双端】 游戏介绍： 这次更新，新UI界面完善，mod大更新，具体就不剧透了mod比较好玩，需要注意先玩一下mod再用指令开全装备比较好，否则mod任务剧情会卡住。 更新日志： 主要更新： 精英+遭遇战及改进后的遇敌难度曲线。 新增种床boss和地牢。 新增10个Alraune/植物类敌人，约50个新的Alraune/植物类遭遇战。 新增8个已知机器（及技师）的mk2版本，约50个新的机器遭遇战。 新增11个新机器，每个都有抓取动作。 印记戒指，诅咒物品，会将佩戴者变成敌对职业。 新增22件装备。 所有装备现在都有描述。 平衡性调整： 暴露标记现在可以抵消闪避标记。一些进化物品（如兔子珠）现在在卸下时会退化到基础形态，感谢Haraberu！削弱了法师的火焰法术。小偷的面纱和变化标记现在更稀有。在达到标记上限时添加标记，现在会替换最旧的标记，而不是无所作为。双重和三重藤蔓现在有两轮和三轮。大Alraune的劈砍攻击不再比单次攻击更强。插头机现在向前移动而不是向后。史莱姆的近距离射击只能瞄准1号位。乳胶茧现在也允许等待，就像它们的非乳胶对应物一样。持续伤害现在计入造成和承受伤害目标。移除锁定怪癖的成本增加，且高级锁定已被移除。折磨强度现在始终为100，而不是在更高欲望时增加。囚犯的纹身现在减少耐久度伤害。按“类型”分类武器时，现在会按其类别排序。圣骑士的自虐不再需要体质豁免。胸部大小不再影响伤害和恢复。 生活质量改进： 一些工具提示现在带有解释标记或动作的子工具提示，感谢Haraberu！澄清了吸收治疗伤害和造成治疗伤害目标。敌人信息现在显示敌人的备用动作，包括解释。现在有一个所有徽章及其效果的概览。无陷阱和阳刚审查者现在分开了，感谢Princessity！未诅咒的装备现在在公会中始终堆叠，即使不是无限的，感谢Haraberu！预设现在有自己的图标框架，但Aura和Tomo不再被视为独特预设。当工作变为即时时，不再减少插槽，因此你仍然可以使用这些插槽完成目标。职业概览现在有冒险者和定时效果的工作效率信息。 次要更新： 五个新预设：Kaldea，Aster，Yu，Vian，和Ryona。地图覆盖图现在已清理干净。控制台命令：gear_viewer和enemy_viewer（可以将其视为某种画廊）。新增控制台命令combat_speed，它会改变战斗速度，目前处于实验阶段。进化物品和永久物品现在可以变成无限，并在物品目录中处理，感谢Haraberu！并非所有敌人都必须经常被杀死才能计入兽类图鉴。新增自定义规则，物品在2个时变为无限，而不是4个，感谢Haraberu！敌人现在有自定义备用动作，取代了放松。增加了新的折磨表情（带心形虹膜），同时移除了动摇表情。 翻译： 新增越南语翻译，感谢AER！如果你会说越南语，请前往Discord帮助他。更新并改进了中文翻译，感谢Roland3，Xe-No和Fishplate！新增泰语翻译，感谢Gainvictory和TranslatorGuys！更新了俄语翻译，感谢Hitmir！翻译现在可以通过模组导入器提取，也可以使用export_translations控制台命令（这也适用于非支持者）。 错误修复： 你可以在之前的开发日志中找到所有错误修复。无需用两页纸来填满所有内容。 #SLG #电脑 #安卓

建筑工地成无人车噩梦 Waymo栽跟头多到被约谈

建筑工地成无人车噩梦 Waymo栽跟头多到被约谈 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 发生了什么大概3个月内，Waymo积累上报了22起事故，引起了美国国家公路交通安全管理局的注意。根据NHTSA的文件显示，这些事故包括Waymo无人车和静止和半静止物体（比如门）相撞、与停放车辆相撞以及违反交通安全控制装置的情况。其中“违反交通安全控制装置”官方特别说明是一个重点调查方向，一个典型场景就是自动驾驶系统对交通锥/雪糕筒的检测识别能力。这个点比较罕见。因为这次上报的22起事故中，很多都涉及同一种场景建筑工地。比如上个月，6辆编队行驶的Waymo Robotaxi，下班收工回停车场，结果遇到了施工现场临时交通管制，直接卡死在雪糕筒围成的临时通行区，造成了大约半个小时交通拥堵。有本地生活经验的网友立刻就认出来，这是旧金山 Potrero 大道 101 号匝道，Waymo无人车卡死的地方，刚好是高速入口。最后，是路上的司机老哥直接下车手动挪开雪糕筒，后面的车队依次绕过几辆“瘫痪”的无人车。Waymo方面出了一个简单声明，大意是30分钟内就派人去现场挪车了，没有造成任何伤亡和财产损失，后续会配合调查。不过在凤凰城的建筑工地，就没这么幸运了。同样一辆Waymo无人车，无视了雪糕筒围出的施工区域，直接冲进了建筑工地。幸好速度不快没撞到人，不过车辆本身、工地现场都有不同程度损失。类似这样的事故很多，每次无人车“冲进工地”的小视频，都会在网络上疯传。网友总结的很生动：交通锥就是Robotaxi的氪石（kryptonite），现在再神通广大的自动驾驶，遇到封闭道路的交通锥，都得完蛋。咦？好像跟Waymo官方秀出的视频不太一样呀。为什么建筑工地难？Waymo第五代自动驾驶系统绕行施工区，曾被当做技术亮点专门解析过。官方的Demo中，无人车面对的场景更加复杂，除了交通锥、不规则区域，还有来回走动的工人。Waymo无人车当然是毫不费力完成了一系列避让、绕行动作，顺利通过了施工区域：这里面让人啧啧称奇的是，Waymo无人车似乎能够看懂人类指挥交通的肢体语言，让停就停，让走就走，而不仅仅以路面条件作为依据。怎么做到的？Waymo负责预测算法的工程师Maya Kabkab简要解释了一下，大意是第五代技术中，Waymo加强了对不同物体目标的理解能力，以及对可通行区域的识别能力，这两项使得系统能更好规划通行路线。核心是用全新模型VectorNet替代CNN，提取传感器和高精地图信息。简单的说，是将高精地图和传感器输入信息表示为点、多边形或曲线，VectorNet则将所有道路特征和其他对象的轨迹表示为相应的向量。基于这个简化的视图，VectorNet可以提取每个向量的信息以及学习不同向量之间的关系。好处是VectorNet比CNN占用计算资源更少，出结果的速度更快，理论上也能更加清晰的提取出关键场景信息。但VectorNet仍然没有解决“建筑工地”难题的核心“建筑工地”本身是高精地图的例外，不可能同步更新，只能靠传感器实时感知。但传感器的数据在不同子模型之间依次传递，信息损失难以完全避免。Robotaxi频繁出现被建筑工地卡死，直接原因是对交通锥、异形物的错检漏检。而深层原因，是传统自动驾驶技术范式存在能力的上限、天花板，难以覆盖路上所有的corner case。所以能不能顺利避让建筑工地，成了一种概率事件：官方Demo精雕细琢反复测试，那没问题；单上路实测，就只能看天吃饭了。端到端能解吗？“遇事不决量子力学”，是一句调侃。但在自动驾驶领域，遇事不决，的确都可以“端到端”一下。所谓“端到端”是针对传统技术范式而言的，其中自动驾驶的感知、决策、规控等等互相独立。传感器采集到的数据，需要通过这一系列不同的算法模块，最终才能“变成”操作指令。每个独立模块之间的信息是逐级传递的，在这个过程中必然会存在信息的丢失和误差，而且前一个模块的误差会影响到下一个，多个模块之间的信息误差会不断累积，进而影响到自动驾驶方案的整体效果。无论是纯视觉感知，还是融合感知，“错检漏检”的根源就在这里。当然也有对应的解决办法，那就是通过人手写的规则，尽量打补丁提高感知识别的可靠性。比如能识别车、人，但识别不了“人站在车前”，那好办，直接将这类目标单独建一个数据集拿来训练模型不就行了？这就是所谓感知“白名单”机制。但问题是，很难穷举所有种类的交通目标和场景，这次解决了“人在车前”的问题，但如果车从乘用车变成大卡车呢？或者一个人变成大人牵小孩呢？对于Robotaxi的建筑工地难题来说也是一样，工地可能临时出现，随机刷新，不会限定区域限定时间，而每家工地的搭建、施工路障都不一样…所以从感知开始就实现信息的无损传递，让系统真正理解环境，需要有一个全新的算法范式端到端算法模型。两个端分别指数据输入端和指令输出端，中间不再分成几个相互独立的模块。端到端模型能够通过完全数据驱动的模式，将其学到的能力和技巧迁移泛化到其他场景当中，自主且高效解决行泊场景中新出现的各类长尾问题，具备更快的迭代效率，有效降低开城成本。通俗的说，就是让AI司学习人类成熟驾驶行为，看到一种场景，做出相应对策。实际上“端到端”已经摸到了AGI的门槛。2016年端到端模型由英伟达首次提出。但真正得到量产实践这两年才开始。目前只有特斯拉的FSD和中国AI玩家的CVPR 2023最佳论文UniAD。智能车参考也分别就Waymo遇到的工地难题询问了这两家国内自动驾驶头部玩家的看法。地平线从工程实践角度出发，认为：自动驾驶的工地难题和端到端技术范式并不是绑定的。理论上讲，感知能力足够强、感知白名单足够丰富也是能解决问题的。但显然，端到端的自主学习能力、类人思考会更大规模更高效率的解决这个问题。而商汤的看法更加从“第一性原理”出发，绝影智驾相关技术专家相关认为：不对具体的case进行评价。但基于规则的传统智驾方案的感知还是人为定义要素，并对感知信息进行抽象提取，这就会导致信息传递过程的损失和遗漏，让感知决策模块难以作出正确的决策。而端到端是在一个神经网络中，将外部环境的信息无损输入和传递，更准确和完整地理解外部交通环境，并作出规划和决策。规则方案可以通过增加规则、添加补丁解决一个场景。但是这样的场景不会只有一个，是无限的。而足够多的数据进行学习训练之后，端到端方案可以像人一样思考、开车，自己解决更多类似的corner case。总结一下，地平线和商汤表述不同，但核心一样，都认可端到端是解决Robotaxi工地难题最有效的方法。同时还是解决自动驾驶各类长尾问题的最高效途径。对了多说一句，提出UniAD的CVPR 2023最佳论文，地平线和商汤的学者都参与了撰写。端到端对传统技术范式革新，给了所有玩家新的机遇：更好的智驾体验、更低的维护、泛化成本，以及更有竞争力的自动驾驶方案成本。但代价是以往模块化的、规则驱动主导的技术体系，必须推倒重构。昔日自动驾驶绝对领军者Waymo，如今陷入“建筑工地”困境中，更加证明自动驾驶这条赛道“水无常形，兵无常势”：老牌明星可能会优势归零重置，“后来者”也会获得领先优势。 ... PC版： 手机版：