在BeatBox模拟环境中研究了2006十个Tusscher-Panfilov人心室肌细胞模型在周期性激发脉冲的影响下的行为。 心肌细胞模型对强制性高频激发节律的敏感性有限。 可以通过逐渐增加激励脉冲的频率来强制高频激励节奏。 除颤脉冲冲击的机制可能包括延长心肌细胞的难治性,这在很长一段时间内削弱了它们对强迫性高频率心律性颤动的敏感性,因此它们阻碍了颤动波的传播。 这是在仿真过程中确定的唯一除颤机制。 延长心肌细胞的耐性的去极化除纤颤脉冲的阈值能量在宽范围内(相对于最小值超过数千倍)相对于激励脉冲(激励周期相位)的延迟而变化。 结果表明,在激励脉冲和单相除颤脉冲之间,对心肌细胞的影响机制有所不同。
2025-04-27 13:56:26 2.59MB 跨膜电位 动作电位
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《神魔征途》是一款基于Unity3D引擎开发的动作格斗手游,其完整源码的提供为开发者提供了深入学习和研究3D游戏开发的机会。Unity3D是业界广泛使用的跨平台游戏开发工具,以其强大的图形渲染能力和高效的游戏开发流程而闻名。通过分析这款游戏的源码,我们可以了解到许多关于Unity3D在动作游戏开发中的应用和实现技巧。 1. **Unity3D引擎基础**:Unity3D引擎支持C#编程语言,允许开发者创建复杂的交互式3D场景。在《神魔征途》中,源码可能包含了场景构建、角色建模、光照处理、动画系统等内容,这些都是Unity3D的基本要素。 2. **动作格斗系统**:动作格斗游戏的核心在于角色的移动、攻击、防御等动作控制。源码中应包含角色控制器、技能释放逻辑、碰撞检测等模块。这些都需要精确的物理模拟和动画融合来实现流畅的动作体验。 3. **新手引导与BOSS设计**:游戏的新手引导是引导玩家快速上手的关键,通常通过脚本控制一系列交互事件。BOSS设计则考验游戏的难度平衡和战斗策略,源码可能包含BOSS的特殊技能、AI行为模式等。 4. **关卡解锁与场景选择**:游戏的进度管理通常涉及到关卡解锁机制,这需要数据库或文件系统来存储玩家进度。场景选择则是游戏世界的一部分,源码会展示如何加载和切换不同的3D环境。 5. **画面风格与打击感**:良好的画面风格可以提升游戏的视觉吸引力,Unity3D支持各种美术资源的导入和渲染,包括模型、贴图、粒子效果等。打击感的实现则需要精细的音效配合、特效展示以及反馈机制,源码中可能有对这些元素的处理。 6. **性能优化**:在移动端运行时,性能优化至关重要。源码可能包含针对移动设备的优化策略,如降低多边形数量、使用LOD(Level of Detail)技术、缓存复用等。 7. **网络同步**:作为多人在线游戏,网络同步也是关键部分。源码可能涉及网络通信协议、同步算法,以及如何处理玩家间的交互和数据交换。 通过深入研究《神魔征途》的源码,开发者不仅能掌握Unity3D在动作格斗游戏开发中的应用,还能学习到游戏设计的诸多细节,包括游戏逻辑、用户体验、性能优化等多个方面,这对于提升自身游戏开发能力有着极大的帮助。
2025-04-12 21:35:41 493.64MB unity3D
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西门子S7-200SMART PLC与RS485通讯实现恒压供水一拖二程序案例详解:含PLC+触摸屏与ABB变频器通讯、PID控制、动作说明、参数设置及电路图纸,西门子S7-200SMART_PLC基于RS485通讯恒压供水一拖二程序样例,采样PLC+smart700触摸屏与ABB变频器MdbusRTU_rs485通讯,执行变频器PID实现恒压供水,程序为实际项目案例,程序带有注释说明,恒压供水动作说明,ABB变频器参数设置说明,施工用电路图纸。 ,关键词:西门子S7-200SMART_PLC;RS485通讯;恒压供水;一拖二程序样例;PLC+smart700触摸屏;ABB变频器MdbusRTU;MdbusRTU_rs485通讯;变频器PID;程序注释说明;动作说明;参数设置;施工电路图纸。,"西门子S7-200SMART PLC恒压供水一拖二程序样例:RS485通讯与ABB变频器PID控制详解"
2025-04-05 22:31:27 507KB
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Fighter Pack (Can be used with My other Packs)战斗动画集Unity游戏动作动画插件资源unitypackage 版本1.41 支持Unity版本2019.4.0或更高 该软件包提供用于 RPG 制作的角色动画。 战斗机动画由约 445 种关键动画组成。 这个包实际上可以像强力剑包的武士刀一样使用。 例如,如果您扮演剑,则可以使用此包扮演战士。 所有动画包含。(战斗机) Total : 445 运动根:27 运动到位:26 转入位置根:34 就地转弯:34 蹲伏根:10 蹲伏就地:10 空闲到 Move_Root : 2 空闲到移动_就地:2 移至 Idle_Root :3 移至 Idle_Inplace :3 Skills_Root : 19 Skills_Inplace : 20 攻击根:56 原地攻击:56 Blocking : 2 Dodge_Root : 6 Dodge_Inplace : 6 跳转根:4 Jump_Inplace(ZeroHeight) : 8 跳跃攻击根:3 就地跳跃攻击(零高度):6 双跳_根:4 二段跳_就地
2024-12-29 14:12:08 114.23MB unity unitypackage 游戏开发
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文件名:ARPG Project v1.1.1.unitypackage ARPG Project 是一个专为 Unity 开发的角色扮演游戏(ARPG)框架,旨在为开发者提供一个全面的基础,以便快速构建和迭代他们的动作角色扮演游戏。该插件整合了多种功能和工具,使得游戏开发过程更加高效和灵活,适合各种风格的 ARPG 项目。 主要功能 角色控制: 提供全面的角色控制系统,包括移动、跳跃、攻击、技能释放等,支持多种输入方式(如键盘、手柄)。 战斗系统: 内置动态战斗机制,包括近战和远程攻击,技能冷却、组合攻击、状态效果等,支持丰富的战斗风格和策略。 技能系统: 开发者可以轻松创建和管理各种技能,支持技能树和升级机制,玩家可以根据个人风格定制角色能力。 敌人 AI: 包含基本的敌人 AI 行为系统,支持巡逻、追击、攻击、逃跑等多种行为模式,能够创建多样化的敌人挑战。 物品和装备系统: 提供物品管理系统,包括道具、装备、材料等,支持装备和物品的属性、效果和组合,方便玩家收集和使用。 任务和剧情系统: 集成任务管理功能,支持主线和支线任务,玩家可以通过完成任务来获得
2024-11-12 21:11:36 45.59MB Unity插件
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XMLib 动作游戏开发套件.zip XMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zipXMLib 动作游戏开发套件.zip
2024-10-24 19:26:18 408KB 游戏开发
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文件名:Unity Asset ANIMSET CREATURE v1.5.unitypackage ANIMSET: CREATURE 是一个针对人类和类人生物的 Unity 动画资源包,主要用于表现人类角色的各种动作和行为。此插件提供了详细的动作动画,可以轻松整合到角色控制器和游戏项目中,适用于各种类型的游戏场景。 主要特点: 针对人类的动画:专注于人类和类人角色的动画,如行走、奔跑、跳跃、攻击、防御、受伤等。 丰富的动作类型:提供不同的战斗动作、静止状态和移动方式,帮助开发者实现更逼真的角色行为。 高兼容性:与 Unity 内置的角色控制系统兼容,可以无缝集成到现有的项目中。 易于使用和自定义:开发者可以根据项目需求对动画进行调整,适用于 RPG、动作冒险类游戏等。 这个插件非常适合开发需要复杂角色控制和战斗系统的游戏项目,为角色动画节省了大量的开发时间。
2024-10-23 13:11:57 142.92MB Unity插件 角色动画
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针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。
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stable diffusion绘图时,需要限定图片的姿势,自己找图生成姿势图过于麻烦,直接使用线现成的姿势参考图,可以大大提升出图效率。拖入controlNet插件中即可使用。
2024-06-18 01:01:40 204.34MB 人工智能 controlNet
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LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术,它可以通过分析人脸的表情和动作,来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法,对人脸图像进行处理和分析,从而准确地识别人的情感状态,包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析,LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面,它可以应用于人机交互和情感计算领域,例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中,通过识别用户的情绪状态,提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面,LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应,从而改进产品设计和市场营销策略。 此外,LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应,可以评估广告的效果和吸引力,为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域,LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估,帮助医生更好地了解患者的情感状态。
2024-05-29 12:12:51 65.02MB 人工智能 机器学习
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