【高酬劳+署名】招募Unity/H5开发者合作互动游戏项目(五子棋)

weixin_55157701 2024-12-19 02:16:04

项目背景

我们正在研发一款结合脑科学EEG技术与互动游戏的创新项目,旨在通过脑波监测技术,提升学习者的参与度与学习效率。该项目在教育与脑科学领域具备突破性研究前景,成果有望应用于个性化学习和互动式教育领域。


需求说明

  • 开发方向:互动五子棋游戏开发(支持Unity或H5皆可)
  • 主要功能
    • 单人/双人模式,简单直观的交互设计
    • 数据采集模块(后续配合EEG设备)
  • 要求
    • Unity或H5游戏开发经验
    • 具备团队合作精神,有过竞赛获奖或项目经验者优先

项目亮点

  • 前沿创新:结合EEG脑科学技术与互动游戏设计,探索学习效率与大脑参与度之间的联系。
  • 合作回报
    • 合理酬劳(按开发进度结算)
    • 项目完成后署名研究作者开发贡献者
  • 高效协作:沟通高效、周期明确,成果可参与后续学术发表或商业化推广。

联系方式

有意者请联系:36544223@qq.com
邮件标题请注明:“合作申请-姓名/团队名-游戏开发经验”
请附上个人或团队的背景、项目经验及联系方式。


合作形式

  • 开发周期:预计1个月内完成原型测试
  • 沟通方式:线上远程协作,定期同步进度

期待与你一起完成这项创新且具有影响力的项目!

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软件技术NINI 2024-12-19
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这是一篇高质量的好文,深度理解和清晰的表达方式使复杂的技术概念变得容易理解,值得收藏点赞。

数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
PaddleOCR 与YOLO目标检测 HTTP 服务。 项目通过 PaddleOCROnnx 原生库集成 OnnxRuntime加速能力,围绕 ONNX 模型部署, 以统一接口提供图像文字识别、YOLO 目标检测和 Tensor 数据输出。 功能概览 文字识别:支持图片 Base64、multipart/form-data 上传,以及文本和 JSON 结果。 目标检测:支持 YOLO 图片检测,返回检测框 JSON 或原始 Tensor。 浏览器演示:访问服务根地址,上传图片并切换 OCR、YOLO 模式。 健康检查:通过 /health 查看服务及 OCR、YOLO 引擎初始化状态。 并发处理:通过 OCR 引擎实例池处理并发请求,可调整实例数量。 体验与调用 启动后访问: 入口 地址 浏览器演示 http://localhost:5000/ 健康检查 http://localhost:5000/health 原生依赖 Windows:优先从 runtimes/win-x64/native/ 加载原生 DLL;该目录没有 PaddleOCROnnx.dll 时,尝试从可执行文件所在目录加载。主 DLL 与对应后端依赖应放在同一原生目录中,不要将同一组依赖分散到多个目录。 Linux:原生运行时位于 runtimes/linux-x64/native/,程序使用相对于可执行文件的运行时搜索路径查找随包部署的依赖。 后端选择:CoreOCROnnx 支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT 后端。请使用与平台、进程架构、硬件和后端匹配的一整套运行时,不要混用不同后端或版本的依赖。

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