亚马逊云科技向你发出召唤——游戏开发者,集合!

亚马逊云开发者
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2022-06-09 17:59:40

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世界上90%的大型游戏公司

都在使用的技术是什么?

 

在解答这个问题之前,

我们想请作为游戏开发者的您先回答几个问题:

上述问题,

亚马逊云科技都可以帮您解决!

想要简化繁复的流程,迅速构建游戏?

没问题!

 

亚马逊云科技提供的虚拟工作站、共享云存储和云渲染的能力可以帮您加速实现伟大创意,您还可以使用亚马逊开源游戏引擎Open 3D Engine打造画面精美绝伦的大型3D游戏。

 

既要保障玩家体验,

又要降低游戏运行维护成本?

没问题!

 

亚马逊云科技遍布全球的基础设施可以为世界各地的玩家提供低延迟、不间断的游戏体验,同时还内置了Shield Advance能力,以保障运营安全。亚马逊云科技还提供了Local Zone、Outposts和Wavelength等不同层次的计算服务,高弹性、低成本,并且进一步提升了玩家游戏体验。

 

想要玩转推广,让游戏增长一飞冲天?

没问题!

无论是利用亚马逊Twitch给更多“云玩家”带来沉浸感,还是利用亚马逊云游戏平台Luna真正让玩家在云上开启体验,亚马逊云科技都为游戏增长提供了更多可能性。

想要玩转数据,

让游戏得到持续稳定的增长?

没问题!

 

在亚马逊全球生态中,还有诸如TapTap、网易易盾、数数科技、行者AI这样的客户与合作伙伴,可以提供强大的游戏分析、大数据、AI、机器学习、实时运营等能力,帮助您更加轻松地理解、发展和保留玩家。

 

总而言之,从游戏的构建、运行到增长,亚马逊云科技与我们的生态合作伙伴可以为全游戏生命周期提供助力,而这也正是全球90%大型游戏公司的选择。

 


您是否想成为他们中的一员呢?

 

6月16日

一年一度的亚马逊云科技游戏开发者大会即将在线上举办。

 

届时,亚马逊云科技将携手Twitch、FunPlus、心动网络、哈比游戏、念力科技、金科文化、GKD游戏工作室、TapTap、数数科技、网易易盾、汇量科技以及行者AI等诸多业内知名公司的专家,通过一场主题演讲、三场分论坛、十五场专题演讲,围绕构建、运行、增长的全游戏生命周期,深度解读伟大游戏背后的技术源动力。

 

扫描下方二维码,即可立刻报名活动!

↓↓↓↓↓↓

 

 

2022 亚马逊云科技

游戏开发者大会亮点抢先看

 

 

活动具体议程如下

 


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探索更多亚马逊云科技游戏开发者大会内容

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内容概要:本文针对传统三电平并网逆变器存在的谐波含量高、电网不平衡工况适应性差及动态响应滞后等问题,提出了一种基于有源中点箝位(ANPC)三电平逆变器的高性能并网控制策略。该策略融合了双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相技术和电网电压前馈控制,构建了“精准同步-扰动补偿-优质调制”的一体化控制体系。通过Simulink搭建仿真模型,在稳态对称、电网不平衡及动态扰动等多种工况下进行验证,结果表明该复合控制策略能显著降低并网电流谐波,提升锁相精度,有效抑制功率波动,并大幅缩短系统动态调节时间,增强了逆变器在复杂电网环境下的稳定性与适应性。; 适合人群:从事电力电子、新能源并网、智能电网等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备一定MATLAB/Simulink仿真基础、专注于并网逆变器控制策略研究的研发人员; 使用场景及目标:①用于提升大功率并网逆变器在电网电压不平衡、骤升骤降等非理想工况下的运行性能;②为ANPC拓扑结构与先进控制算法(如DPWMA、前馈-反馈复合控制)的协同优化提供仿真依据和技术参考;③适用于新能源发电系统、工业变流装置等对电能质量和动态响应要求较高的应用场景; 阅读建议:建议读者结合文中提出的控制架构图与仿真模型逐步复现,重点关注DPWMA调制实现、正负序分离锁相环设计及前馈补偿环节的参数整定,同时通过多工况仿真对比分析各项性能指标,深入理解各模块间的协同作用机制。
内容概要:本文以ANPC三电平并网逆变器为研究对象,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相与电网电压前馈控制的高性能并网控制策略。通过对ANPC拓扑结构的分析,阐明其在开关损耗均衡、中点电位稳定和低输出谐波方面的硬件优势,为高质量并网奠定基础。在此基础上,DPWMA调制策略有效提升输出波形的等效开关频率,显著降低谐波含量;正负序分离锁相技术可精准提取电网正序分量,克服电网不平衡导致的锁相失真与电流不对称问题;电网电压前馈控制则增强系统对动态扰动的响应能力,缩短调节时间。文章构建了“信号采集—核心控制—调制驱动”的三层协同控制架构,并通过多工况仿真验证了该策略在稳态、不平衡及动态扰动条件下的优越性能,结果表明系统具备优异的电能质量、运行稳定性与抗扰能力。; 适合人群:电力电子、新能源并网、自动控制等相关领域的科研人员、研究生及从事逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 提升大功率并网逆变器在复杂电网环境下的运行稳定性与电能质量;② 解决电网电压不平衡、谐波畸变、电压骤变等工况下的锁相失真与电流不对称问题;③ 优化动态响应性能,应用于新能源发电、工业变流器等高可靠性要求场景; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink仿真平台,复现文中控制策略与仿真模型,重点理解DPWMA调制实现方法、正负序分离锁相环设计及前馈-反馈复合控制结构的协同机制,并通过不同扰动工况测试系统鲁棒性。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升水下机器人在复杂、非线性及动态变化海洋环境中的控制精度与自适应能力。通过将强化学习算法与传统PID控制深度融合,构建了一种能够在线自主调整PID参数的智能控制框架,有效克服了传统PID控制器在面对模型不确定性、外部干扰和时变系统特性时适应性不足的问题。研究详细阐述了AUV的动力学建模过程,并精心设计了Q-Learning算法的状态空间、动作空间与奖励函数,使其能在Matlab仿真环境中通过不断的交互试错进行学习与优化,最终实现对航向角、深度等关键运动姿态的高精度、强鲁棒性控制。仿真结果充分验证了该方法在响应速度、稳态精度和抗干扰性能方面相较于传统方法的显著优越性,为智能水下装备的自主决策与控制提供了重要的理论依据和技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习初步知识及MATLAB编程能力的研究生、科研人员及从事智能机器人、无人系统控制开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂动态系统的智能控制设计;②解决传统PID控制器参数整定困难、环境适应性差和鲁棒性不足的关键问题;③推动强化学习等人工智能技术在实际工程控制系统中的落地应用、性能优化与可靠性验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注Q-Learning与PID的耦合机制、状态量与奖励函数的设计原则,深入理解智能控制策略的训练收敛过程、超参数敏感性及其在不同工况下的性能表现。

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