世界彈射物語叢云以及叢芃麥名字打分
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文章詳情介紹：
彈射世界日服：記錄一下二周年前夕入坑至今的游戲歷程
作者：NGA-賽賽賽爾號
一直對像素游戲沒有抵抗力的我，逛B站的時候，偶然間看到一款像素風的游戲，而且人物動作賊拉帥，毫不猶豫的預約了，查閱一番后，了解到這個游戲已經有日服和臺服了，但是當時感覺好麻煩就等的國服。
國服上線后，我的感受就是：已經很久沒有游戲讓我如此著迷，仿佛遇到了一見鐘情的妹子，有種“就是她了”的感覺，上一次有這種體驗還是玩牧羊人之心，但是前者中期上班一樣的游戲流程讓我只能默默離開。
正所謂舊的不去新的不來，這個游戲真的太戳我，養成，像素風，劇情也不錯，可肝可咸，這個游戲也是我見到過的二日留存率最高的，我玩過這么多年游戲，基本第一天加的好友一周之內至少一半離線，但是這個游戲我最開始關注的那一批，至少90%都離線不超過一天，足可以看出這個游戲的魅力。
咳咳，扯遠了，國服刷出叢云后，每天就等著新活動，這時候恰逢日服快要二周年，又聽說有大混池，免費井，買了三個石頭號，準備選出一個運氣好的開始在日服happyhappy。
同時外掛奏者，推圖很好用，刷素材也可以用(論壇看到過AKi分享的推圖隊，但是黑貓冰魔女都沒)，然后搖鈴鐺打超風，關注碰到的每一個人，某天早上碰到一個大佬和我互關了，十幾秒一把，成功刷滿了死皇書，這樣風隊也可以玩了。
古語有云，侵略如火，其徐如風，火隊和風隊給我的感覺就是，一個傷害高，一個回轉快，我當初打超風搖鈴鐺看到澤塔就開心，這玩意傷害爆炸，不愧是奧特曼，說回風隊，1.5周年的LCW真的太強了，四星天狗也很強，這倆人撐起風隊半邊天，剩下的缺生存就放風奶，缺打手就放星七小七四郎，二周年常駐送的畫伯，三星草藥師，風牛仔，都是我感覺很不錯的輔助，(風龍無音一套爆炸輸出看呆我了，可惜我都沒有)，LCW的牛逼之處在于有她可以打地獄本，地獄白虎是我打過的第一個地獄本，花了5分多鐘，但是確實很開心，因為這對六版全空，只有1.0超武的我確實不容易。
高強度的刷論壇的我，之前只是聽說有禮銃就可以玩暗隊，再到二周年第一彈卡池剛開就有人分享的暗面包，我一看BOX，我沒有0觸，但是我有死魚眼，沒有黑貓，但是有太母，一套無武器暗面包就出來了，雖然沒有六版沒有超狐杖，但是暗面包的恐怖傷害已經嶄露頭角，于是我又連忙組了一套能力光打超狐，用的活動掉落的光武器及珠子，平均一把4分鐘高強度坐牢，刷滿了超狐杖，瞬間感覺自己的暗隊天下無敵，打地獄本輕輕松松，這是我第二套感覺能打的隊伍。
有了這套暗面包，開始挑戰超蛇，剛開始用禮貓做隊長，基本打三把才能贏一把，翻車率極高，P2階段的PF任務一旦完不成，回轉速度大幅降低，后邊就是兵敗如山倒，當時論壇還有人問打超蛇最穩的隊伍，當時Aki好像回的還是火狼，我個人當時感覺也是遇到火狼隊長的隊伍基本翻車率就很低了，后來又看到別的大佬說暗面包打超蛇還是要禮銃做隊長，毛分雖然少了，但是可以做PF任務，果然我換了禮銃做隊長，十把超蛇能贏七八把，印象比較深的是帶龍騎士一刀三個頭的，還有三暗面包2分鐘快速結束的，刷滿了八咫鏡。
有了鏡子的火隊傷害果然更上一層樓，這時候就需要羈絆斧，高強度刷素材本，刷出斧子后，火技傷基本成型了，雖然同樣是六版全無，但是地獄本刷的比暗隊還快，火隊確實猛，星忍，澤塔，星船，火魔劍，火彈，打手隨便拉出一個都十分能打。
這時候要面對的就是雷隊和水隊了，由于有牛牛臟辮，看人家視頻里背水佬幾秒鐘秒boss我承認我心動了，沒有背水斧就用羈絆斧，沒有雷老王就用萬能的八咫鏡，興沖沖組了一套打boss，打了1/5就全員陣亡了，我這才看到有人說，沒點六版，沒背水斧，別碰背水，我還是老老實實玩雷FEVER吧，但是又沒有斬鐵，沒有泳裝奇術師，只能抄了一套帶倆化學家的樸實雷FEVER，居然也打過了超級+的螃蟹，不過地獄螃蟹依然還留著，我打算讓未來可期的李白出馬，畢竟不點六版想打地獄，還得是禮裝角色。
火隊這么強，我想讓他更強，所以地獄石頭人不得不打，但是沒有蕾姆長門龍拳的我，用系統送的5個彩鋼滿破了送的水老王，抄了一套水彈技傷盤，結果沒點六版根本活不下來，我又嘗試了帶水王子，小水龍，最后用兩個坦克兩個奶兩個輸出，一刀一刀掛死了石頭人，花了7分鐘，且第二次用同樣陣容通過率不足5成。看到論壇有人用星冰樂打過了，我也抄了一套水直擊，外加另一個老師配酒的陣容，用星冰樂換了水直擊的武器，這下可以穩定6分鐘以內打敗石頭人了。
火隊我第一個點六版的就是澤塔奧特曼，然后開始幸福的一套火技傷刷高級+所有boss，除了鯊魚兄弟，其他都是秒，這種感覺真的很爽。
我現在所有的龍都打過了，除了地獄螃蟹其他的地獄本也都打過了，但是沒有體驗過面包火，雷隊FEVER
混技傷，渾身水，水PF，技傷光(沒有圣女的光隊真的不行)，暗直擊，暗棺材，(暗面包出道即巔峰，導致我暗隊材料剩得也是最多)，火狼，光炮，雷警察，都沒有用到，都說星星要刷三四千，但是我石頭號自帶的不到一千星星換了70個羈絆證到現在也沒用完，估計各種活動也掉落了不少，但是真的一次深層都沒刷過。
最后總結一下吧，其實我感覺這游戲所有的本事，只要能打過就算成功，然后再去不斷優化，我打各種地獄本四處查帖子組自己的隊伍感覺真的很快樂，一邊對照WIKI查看武器效果，角色效果，一邊尋找自己BOX中可能可以替換的角色，打過之后感謝論壇大佬之余，也是滿滿的成就感和滿足感。我再把我心中的強力角色分一分，火隊技傷打手很多，星忍星船澤塔隨便找個人做隊長，SUB火魔劍，火彈這些，我感覺火隊MVP應該是點了六版的圣龍，畢竟目前彈射世界T0是技傷，而技傷最需要的又是回轉。
水隊渾身打手龍拳蕾姆，但是四星也有不少優秀的技傷角，水碳提供的全隊充能后來長門和星冰樂也有了，水隊優秀奶媽也很多，反正各類功能的角色都有幾個就能玩，無非就是打BOSS快慢，MVP我給星冰樂吧，其實感覺都差不多。風隊的必然是LCW，回轉之王，天狗也不錯，打手無音必然是當前最強。雷隊的果然還是里脊，獨一無二的技能體系，真的是完全找不到替代，集強大與泛用性于一體。技工也很強，但是大家都有，所以就沒有評價的意義。光隊，國服日服都沒有光王子，獨一無二的全隊無條件承傷，我真的感覺這游戲最稀有的就是這種獨一無二的角色，不像有的角色雖然強，但是也有很多下位替代，圣女，星奶，果然還是星奶，超高倍率的大招，還能全隊加100攻刃，戰陣打工去吧，MVP你的了。暗隊，暗銃，不解釋。
其實我感覺直擊真的好弱，PF相關的陣容也有很大的弊端，技傷YYDS，但是世界要保持多樣性才能有更好的生命力，期待彈射世界以后的發展，祝這個游戲前程似錦！
美媒曬NBA史上搶七大戰得分前五球員：詹姆斯兩度上榜
直播吧8月15日訊 NBA TV今日在官方Ins上曬出在NBA史上搶七大戰得分排名前五的球員名單，分別為多米尼克-威爾金斯（47分）、薩姆-瓊斯（47分）、凱文-約翰遜（46分）和勒布朗-詹姆斯（兩次45分）。
以下為具體情況：
1.多米尼克-威爾金斯（47分）：1988年5月22日，在季后賽第二輪亞特蘭大老鷹對陣波士頓凱爾特人的搶七大戰中，威爾金斯出戰43分鐘，得到47分5籃板3助攻，最終老鷹116：118惜敗于凱爾特人。
2.薩姆-瓊斯（47分）：1963年4月10日，在季后賽東部決賽波士頓凱爾特人對陣辛辛那提皇家隊的搶七大戰中，薩姆-瓊斯27投18中砍下47分，幫助凱爾特人淘汰對手，成功殺進總決賽，而薩姆-瓊斯在這個系列賽前6場比賽場均僅17分。
3.凱文-約翰遜（46分）：1995年5月20日，在季后賽第二輪菲尼克斯太陽對陣休斯頓火箭的搶七大戰中，凱文-約翰遜出戰42分鐘，得到46分10籃板3助攻，最終太陽114:115惜敗于火箭。
4.勒布朗-詹姆斯（45分）：2018年4月29日，在季后賽第一輪克利夫蘭騎士對陣印第安納步行者的搶七大戰中，詹姆斯出戰43分鐘，得到45分8籃板7助攻，最終騎士105:101淘汰步行者。
5.勒布朗-詹姆斯（45分）：2008年5月18日，在季后賽第二輪克利夫蘭騎士對陣波士頓凱爾特人的搶七大戰中，詹姆斯出戰47分鐘，得到45分5籃板6助攻，最終騎士92:97不敵凱爾特人。
（芃）
有了人工智能幫忙 這屆世界杯的越位判罰將更快、更準
近日，國際足聯在其官方網站宣布，今年冬天舉行的國際足聯卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位判罰技術，該技術將利用人工智能來輔助主裁判做出更精準的越位判罰，最大程度降低越位誤判情況的出現。
在以往的足球比賽中，人們最擔心的問題之一就是裁判誤判越位，因為哪怕是一個輕微的失誤判決都可能影響整場比賽的結果。不過現在好了，足球裁判將迎來一個強大的助手——人工智能。近日，國際足聯在其官方網站宣布，今年冬天舉行的國際足聯卡塔爾世界杯將首次正式使用半自動越位判罰技術，該技術將利用人工智能來輔助主裁判做出更精準的越位判罰，最大程度降低越位誤判情況的出現。
人類僅靠雙眼很難準確判定越位
越位規則說起來并不復雜，拋開一些特殊情況不談，通常來講，其要求進攻方隊員在傳出最后一腳球的同時，最后一個接球的進攻隊員的身體有效部位不得超過防守方距離本方球門倒數第二遠的隊員的身體。
雖然說起來僅是短短幾句話，但在實際的比賽判罰中，要想準確無誤地判斷越位，無疑是件挺困難的事。根據北京體育大學中國足球運動學院教師、國際級足球裁判員艾堃介紹，要想做出一個準確的越位判罰，裁判要在最后一腳傳球的一瞬間，厘清傳球隊員、接球隊員和防守隊員三者身體之間的位置關系。“球員時刻都在不停地運動，要在傳球的一瞬間同時定位多名隊員之間的位置關系，這對于人眼來說是很有挑戰性的。”艾堃說，因此為了能夠更加清楚地判斷球員是否越位，足球比賽中會在兩條邊線外各設有一名助理裁判，以便其可以利用最佳觀察視角，在瞬間做出準確的越位判罰。
但隨著足球運動水平的不斷提高，比賽節奏不斷加快，進攻方式也越來越多樣，即使助理裁判有著絕佳的觀察位置和鷹一般敏銳的雙眼，想要單純依靠人眼做出總是完全準確的越位判罰，已經越來越難。而隨著視頻轉播技術的快速發展，尤其是高速攝像機的廣泛應用，能夠反復回放的轉播畫面不僅提升了比賽的公平性，也給利用視頻技術輔助判罰提供了可能，VAR視頻助理裁判（以下簡稱VAR）便應運而生。
艾堃向記者介紹，主辦方通過布置在球場內的10—30個攝像機，來實現對比賽的實時記錄，當出現影響比賽的關鍵節點時，VAR便會通過回放視頻畫面為場上主裁提供判罰參考。具體到越位判罰，艾堃表示，裁判首先要利用VAR進行“打點”，即通過逐幀回放，確定進攻隊員傳出最后一腳球的時間。隨后再以打點確定的時間為依據進行“畫線”，確定接球的進攻隊員和防守方距離本方球門倒數第二遠的隊員之間的相對位置，畫出2D和3D的越位線。雖然相比人眼，VAR有著更精準的觀察方式，但其動輒長達數分鐘的判罰時間、吹毛求疵的判罰尺度等，仍然屢遭球迷詬病。而在艾堃看來，“雖然目前VAR并不完美，但它確實為包括越位在內的判罰提供了真實客觀的事實依據。”
AI助裁判實現對越位的“一鍵判罰”
面對VAR稱不上完美的表現，國際足聯決定再進一步，引入人工智能技術來輔助越位判罰。相比VAR仍然依靠裁判員手動打點、畫線，此次卡塔爾世界杯中即將應用的半自動越位判罰技術，則將這一過程完全交給人工智能系統，幫助裁判員實現對越位的“一鍵判罰”。
但面對資深球迷都不容易講清楚的越位規則，人工智能真的可以理解嗎？事實上，對于人工智能來說，是否真正理解什么是越位并不重要，它要做的只是對收集到的各類數據進行對比、判斷，進而得出客觀結果。其系統的運行路徑可以拆分為兩個關鍵步驟。首先，要確定進攻隊員最后一腳傳球的時間。這一方面主要依賴于本屆卡塔爾世界杯的官方比賽用球Al Rihla。其內置的慣性測量單元（IMU）傳感器在數個柔軟支架的支撐下被放置在了皮球內部的正中心，能夠以每秒500次的頻率向決策中心發送皮球的運行數據。國際足聯技術與創新總監約翰內斯·霍茲米勒表示，該傳感器可以實時發送皮球在多方向運行上的加速度信息，系統將根據皮球加速度的變化，自動判斷出皮球離開進攻隊員腳部的精準時間。
在最為關鍵的畫越位線環節，該系統主要依賴于布置在體育場屋頂下方的12個專用跟蹤攝像頭。它們將運用視頻動作捕捉技術，跟蹤每個球員身體上的29個相關部位，形成29個數據點，以每秒50次的頻率，將包含位置、時間等信息的數據發送至決策中心。最后系統會將皮球傳回的時間信息和攝像頭跟蹤得到的球員肢體位置信息進行整合、計算，得出最終的結果。
雖然聽起來有些復雜，但整個過程只需要3到4秒，裁判就可以得到一個由系統計算出的精確結果。而如果最終主裁判決定采納該結果，系統就會通過運動員身體上29個數據點采集到的數據，借助3D人體姿態重建技術，自動生成一段3D動畫，該動畫將以最佳視角詳細畫出越位線的位置以及越位球員在接球時身體各部位的位置，并在體育場的巨型屏幕上及轉播畫面中播放，讓球迷們看得“心服口服”。
既然人工智能如此強大，那么是否能夠直接取代主裁判做出最終的越位判罰？國際足聯裁判委員會主席皮耶路易吉·科里納反復強調，該方案之所以命名為“半自動越位判罰技術”，便是因為其只能為主裁判提供是否越位的參考結果，而無法做出最終判罰。艾堃也表示，在進行越位判罰時，助理裁判員不僅要根據客觀事實做出判罰，在一些特殊情況下，還需要其根據規則對比賽發生的事實進行主觀判斷，“比如處在越位位置的進攻隊員雖然沒有接球，但其是否干擾了對方隊員、是否參與了進攻、有沒有通過移動來干擾對方隊員處理球等，這些判罰涉及到對于比賽的深入理解，機器暫時無法做出完全準確的判斷。”艾堃說。
AI技術已在多個體育項目中得到應用
雖然目前該越位判罰技術尚未在所有足球比賽中普及，但與其采用相似的動作捕捉技術、3D人體姿態重建技術的人工智能系統已在多項體育賽事、訓練中廣泛應用。在2021年進行的東京奧運會上，中國跳水“夢之隊”表現堪稱完美，拿下7金5銀的優秀成績，人工智能教練便是幕后功臣之一。
該教練系統由中國國家跳水隊與百度共同推出，是國內首個“3D+AI”跳水訓練系統。根據參與該項目的百度資深研發工程師盧飛翔博士介紹，該系統通過高速攝像機捕捉運動員自踏上跳板至完全入水之間的2D高清畫面，隨后通過大腦3D視覺技術以及深度神經網絡技術估算出運動員的三維姿態，并獲得每個關節的三維角度。隨后再通過人體三維重建技術，將跳水全過程進行三維再現，在此基礎上，還可以實現對跳水動作精準的量化評估，模擬裁判打分。
不只是輔助訓練，人工智能在體育賽事中的應用已經越來越多。在2021年2月舉辦的北京冬奧測試賽中，由小冰公司研發的人工智能裁判與教練系統“觀君”便擔任了空中技巧項目唯一的競賽裁判。成功完成了個人預決賽、超級決賽、團體預決賽共44人次執裁，獲得了國際雪聯、國家體育總局冬季運動管理中心的一致認可，而這也是人類歷史上首次在無人工干預的情況下，由人工智能獨立完成大賽的執裁任務。
根據小冰公司CEO李笛介紹，“觀君”解決了運動員動作姿態識別難題，并在訓練數據非常稀少的情況下構建起了冰雪運動分析模型，能夠對空中技巧運動員的運動軌跡、身體姿態、出臺角度、高遠度等多維度指標進行分析，學習、模擬國際大賽的裁判打分標準。對于這一系統的未來應用，李笛表示，目前所展示的技術往往是階段性的開始，他相信未來人工智能在體育訓練等方面的應用將很快普及到尋常百姓家。（都 芃）
來源：科技日報
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