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在 gnn意思產品中有9篇Facebook貼文，粉絲數超過281萬的網紅神魔之塔 Tower of Saviors，也在其Facebook貼文中提到， 各位召喚師大家好，我是小黑，《神魔之塔》與《假面騎士》的合作已於昨日 (6 月 21 日) 正式登場，各位召喚師喜歡這次的合作嗎? 我自己覺得是次合作的攻擊特效十分帥氣啊！今天我想跟大家分享有關這次合作背後的設計概念。2021 年 4 月 3 日，假面騎士系列迎來誕生 50 週年。神魔之塔很榮幸可以...

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  • 神魔之塔 Tower of Saviors

    gnn意思 在 神魔之塔 Tower of Saviors Facebook 的最佳貼文

    2021-06-22 18:00:07
    有 1,192 人按讚

    各位召喚師大家好，我是小黑，《神魔之塔》與《假面騎士》的合作已於昨日 (6 月 21 日) 正式登場，各位召喚師喜歡這次的合作嗎? 我自己覺得是次合作的攻擊特效十分帥氣啊！今天我想跟大家分享有關這次合作背後的設計概念。2021 年 4 月 3 日，假面騎士系列迎來誕生 50 週年。神魔之塔很榮幸可以在 50 週年這個重大日子與假面騎士合作，希望透過這次合作讓更多玩家可以了解及認識這部適合任何年齡層的經典作品。

    這次合作團隊決定利用「懷舊電視」的主題作為抽卡機。靈感源於創作團隊回憶起小時候與朋友一起圍在電視前觀看假面騎士系列作品，每次都會很期待英雄變身登場。希望此「懷舊電視」抽卡機能引起大家期待假面騎士出場的共鳴。我在此祝各位召喚師一抽入魂，順利入手你心目中最喜愛的假面騎士。

    除了抽卡機外，是次合作的技能設定、聲效及攻擊特效等，團隊也花了很多心思。以「Zero-One」和 「Decade」為例子：這次合作的大獎「Zero-One」 是木隊隊長，希望大家會喜愛他的必殺技 Rising Impact 的攻擊特效。此外，「Zero-One」發動龍刻能力時，可選擇 4 款不同形態轉換來應戰，龍刻的表現及形態選擇介面，都是參考作品內容再加入畫師的設計，希望能還原作品特色及增添額外的新鮮感； 而「Decade」是《假面騎士系列》的第 10 部平成系列作品，而「Decade」一字本來也有「十年」的意思，因此團隊在構思「Decade」的技能時也加入了 10 這個元素 - 包括 CD 數、變身後的 EP和隊伍技能中的延長移動符石時間等，都與 10 有關。此外，「Decade」作為隊長時，可以透過消除角色符石來獲得其他「假面騎士」角色技能。透過技能來還原「Decade」的特性，希望各位《假面騎士》粉絲喜歡喔。

    這次的《假面騎士》版本工程師花了很多努力去研究怎樣製作既華麗又能還原作品的攻擊特效。在上週的 GNN 中 (https://gnn.gamer.com.tw/detail.php?sn=216554)，我們曾提及「假面騎士 Zero-One」將會在合作期間將有更多變化，請大家期待。團隊會努力在未來繼續帶給大家更好的體驗及更多的驚喜！

    ===========================================

    其他項目的進度如下 (為顧及未看過舊「1800 神魔特別報告」的召喚師，部分曾提及的項目資訊會被重覆放置於下方。)

    - 登入畫面主題

    以黑化封王為主題的登入畫面已推出。

    - 未來排程推出的角色

    將會推出侵蝕封王，已推出「野望滅絕 ‧ 薩魯曼」，所有黑化封王系列角色卡都將會安排動態造型(推出日子待定)。而「幻變之花」「誓約之花」系列暫定在今年內推出及復刻，水火黑妍復刻時會上修。「美索不達米亞」會今年內解放。；未來版本會有一張妖精大獎，未來也會有純木光暗隊長；11封的新 5 主會在今年內推出。會復刻七十二柱魔神相關的 2 隻地獄級角色、「圓桌騎士」系列角色。

    - 短合作

    將來有可能會有其他玩法、或是有石抽卡

    - 關卡調整

    已調整黃金之日的資源關卡，召喚師可以透過新的難度的關卡入手更多金錢。亦會繼續研究「關卡雙倍王卡掉落」未來的安排 。此外，在接下來的版本，多隊戰將會能夠支援召喚師系統的角色。迎擊戰再次開放時會減短。正研究讓玩家消耗雙倍體力拿雙倍掉落物。

    - 龍刻

    之後會增加龍刻入手的方式。舊的地獄還是會有龍刻的，就新的不會再推出新龍刻。新世界的版本中會有更新龍刻分類方式。目前的排程於未來世界後的 2~3 個版本後推出龍刻背包及熔煉系統

    - 未來系統優化

    會於 4 月至 5 月期間的午夜 (香港時間 01:00 - 02:00) 進行 2- 3 次數據庫升級；計劃新增「一鍵升技」功能，亦希望在未來優化敵技圖標和技能描述方面的表現 (時間未定)。

    - 大改版

    改版內容已分批推出。「遊戲界面更新」、「素材效果調整」及「獨立卡匣抽卡設定調整」，會於未來世界改版時推出。 （已推出「異彩史萊姆」、「角色符石」系統﹚

    最新未來版本資訊整理 (https://www.facebook.com/tos.zh/posts/4194656193958201)

    「異彩史萊姆」安排 (**https://www.facebook.com/tos.zh/posts/3921971184560038**)

    - 公佈狂歡命運儀的獎項清單

    團隊會在未來版本加入這部份的資訊，公佈時間待定

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    其他曾提及而近期完成了/運作中的項目：

    - 支援 60 Hz 以上畫面更新頻率
    - 10 連抽表現的速度提升 及 加入稀有卡片表現
    - BGM 清單 已加入原版的「日照間的旅程」和「夜幕下的旅途」
    - 會於每一週檢視是否推出修復版本，加快各個修復版本的推出時間
    - 以後每個版本的內容將會繼續以往提早一週時間給測試人員、測試伺服器測試進行測試
    - 內部已開展神魔男將計劃中
    - 已於 2021-02-01 於女將考核中要求女將使用 2 隊以上隊伍三成就零石通關地獄級
    - 已製作增加 7、8 星角色分類功能，現正測試中。待版本大更新後，將會加入更多舊角色系列的分類
    - 不死及劍靈系列的相關故事不會在短期內更新，龍使的異轉故事已全部更新。虛影世界故事已於 4 月下旬會推出新的內容
    - 已調整「竈門炭治郎」的變身條件、「竈門炭治郎」隊長技、 「火之神 ‧ 竈門炭治郎」隊長技。追加「竈門炭治郎」與「竈門禰豆子」隊伍技能，提升「鬼滅之刃」角色語音音量。
    - 已推出「天竺鼠車車」短期合作，活動為期 2 週
    - 為紀念召喚師 Zeo Huang，已於5月17日 (至6月20日) 登入送由他設計的兩個角色造型「豪拳相送 ‧ 本多忠勝」 及 「傾杯悼念 ‧ 酒吞童子」，以延續他對神魔之塔的熱愛。
    - 已於健檢中心推出新功能

  • 貓兜兜Ｄｏｌｌｙ

    gnn意思 在 貓兜兜Ｄｏｌｌｙ Facebook 的最佳解答

    2021-06-20 21:52:15
    有 188 人按讚

    【貓兜Dolly實況】6/20 [神魔之塔]

    小開(不是很有錢的意思
    50嵐刷完版本就收工(o

    辣個8託歡迎大家可以的話多多來看台聊天
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  • 台灣人工智慧學校

    gnn意思 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳解答

    2020-10-13 11:37:51
    有 149 人按讚

    【免費活動】10/22 (四) 南部小聚!!

    連假後第一波人工智慧小聚🤣😍讓您一次體驗兩個最有趣最有意思的人工智慧主題：「神經網路搜索與圖神經網路」👍👍👍對人工智慧有興趣的你千萬不要錯過！！

    活動日期：2020/ 10/ 22 (四)
    活動地點：台南市東區北門路二段16號 台南文化創意產業園區 4樓B區(富貴文創講堂)
    活動時間：19:00-21:30
    報到時間：18:30起
    👉報名網址：https://forms.gle/vaV6AYeGbp3jjAbQ6
    👉活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/
    #免費報名參加 #最多不同產業人才的聚會

    【講題：一次就好嗎？ One-shot Neural Architecture Search介紹！】
    神經網路搜索(Neural Architecture Search, NAS)在現今因為 Edge AI 的發展也越來越受大家重視。然而最一開始的NAS進行一次搜索是需要非常大量的資源的，直到One-shot NAS 出來之後才大幅度的減少 NAS 的搜索成本，但是究竟One-shot NAS究竟是透過什麼樣的方式達到 One-shot 同時又兼顧搜索品質的目的呢？本次將會詳細的與大家介紹 One-shot NAS！

    【講題： 圖神經網路(Graph Neural Network)初探】
    由奇美實業的AI工程師黃慧瑜，現就讀於交大智慧計算與科技研究所。深度學習發展至今已可以在結構化資料上被很好的應用，例如圖像、語音、文本等，也有大量相關的應用例如人臉識別、語音助理、機器翻譯等。然而，圖(Graph)形式的數據卻難以在早期的深度學習模型框架(例如CNN、RNN)下被很好的應用，這樣形式的數據多出現在例如電子商務、社交網路、化學和生物製藥等，近年也被應用在視覺推理和3D點雲數據的學習。與傳統的結構化資料不同，圖(Graph)是一種具有全適性(ubiquitous)的資料結構，透過節點「標籤（表示）」和「連結方向」來構成，可以表達絕大部分的實體關聯性。講者將在本次meetup與大家介紹圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)此一深度學習的子領域，旨在增進大眾對圖神經網路的了解和研究興趣，並會分享講者將GNN應用在關鍵點偵測的實作案例。也歡迎現場參與的朋友一同交流！

    #提供輕食餐點不讓你餓 #加入小聚行列

    活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/

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