基于序列到序列结构的MOBA游戏局势趋势预测模型

多人在线战术竞技(MOBA)游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一,该类游戏涉及的知识领域相当复杂.随着电子竞技产业的飞速发展,数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大,在对该类游戏的实时局势进行评价时,一般是选择过程变量作为指标,例如经济差、经验差,但目前缺少趋势预测的相关研究.针对该问题,提出一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型(MOBA-Trend).在预处理阶段,针对该类游戏数据的特点,设计一种数据缩放算法体现数据间的重要度,并使用低通滤波器消除数据噪声;之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征,构建带有注意力机制的序列模型,同时预测经济差、经验差;最后将模型应用于Dota 2,构建并发布相关数据集.实验结果表明,所提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势.     

云制造环境中的虚拟制造单元

为实现云制造环境下制造资源的灵活配置和制造能力的按需匹配,提出云制造环境中的虚拟制造单元（VMU-CM）和云制造环境中的虚拟制造中心（VMC-CM）,基于VMC-CM给出了产品的制造过程。对云制造环境下制造资源、制造能力的特点进行分析,对制造资源和制造能力进行具体分类,给出了VMU-CM的结构和构造流程,根据制造任务设定VMU-CM的信息,构造从事各类制造活动的VMU-CM。通过生产过程、组织结构和对外服务信息,将各类VMU-CM整合起来构建VMC-CM。将VMC-CM的制造能力信息封装为制造服务接入制造服务中心,实现了＂制造资源—制造能力—制造服务＂的制造资源虚拟化过程。通过VMU-CM和VMC-CM的部分理论在面向集团企业的云制造平台的制造能力标准制定和制造服务中心构建中的应用,证明了所提理论的可行性。