游戏数据的处理方法及装置、计算机可读取存储介质制造方法及图纸

技术编号:40712419 阅读:33 留言:0更新日期:2024-03-22 11:14
本发明专利技术涉及一种游戏数据的处理方法及装置、计算机可读取存储介质。其中,该方法包括:神经网络模型的输入层获取游戏数据,其中,神经网络模型运行在边缘计算设备上,游戏数据至少包括:游戏操作数据以及游戏历史数据;神经网络模型的特征提取层对游戏数据进行特征提取;神经网络模型的深度神经网络层获取特征提取层提取的特征,并对特征进行学习,以确定游戏操作对象的行为信息和需求信息;神经网络模型的输出层根据游戏操作对象的行为信息和需求信息确定对游戏进行调整的调整信息。本发明专利技术解决了边缘计算技术在云游戏中的应用仅限于简单的数据处理,用户的游戏体验有待进一步提升的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云游戏,特别是指一种游戏数据的处理方法及装置、计算机可读取存储介质


技术介绍

1、边缘计算技术是解决云游戏延迟问题的一种潜在方法。边缘计算是一种计算模型,它将数据处理从远程数据中心移到距离终端用户更近的边缘设备或边缘服务器。这种模型的优势在于它可以减少数据传输的时间和延迟,因为数据不必穿越长距离的互联网连接,而可以在物理上更接近用户的地方进行处理。

2、在云游戏的背景下,边缘计算技术的应用可以通过将游戏数据处理和渲染推向更接近终端用户的位置来减少延迟。这意味着边缘服务器可以在距离玩家更近的位置执行游戏渲染,从而减少从服务器到玩家设备的数据传输时间。

3、但是,目前边缘计算技术在云游戏中的应用仅限于简单的数据处理,用户的游戏体验有待进一步提升。


技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的边缘计算技术在云游戏中的应用仅限于简单的数据处理,用户的游戏体验有待进一步提升的技术问题,本专利技术实施例提供了一种游戏数据的处理方法及装置、计算机可读取存储介质。所述技术方案如下:

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【技术保护点】

1.一种游戏数据的处理方法,其特征在于,所述方法应用于边缘计算设备,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的特征提取层对所述游戏数据进行特征提取,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述深度神经网络层包含多个隐藏层,每个隐藏层都包含多个神经元。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的输出层根据所述游戏操作对象的行为信息和需求信息确定对游戏进行调整的调整信息,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型...

【技术特征摘要】

1.一种游戏数据的处理方法,其特征在于,所述方法应用于边缘计算设备,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的特征提取层对所述游戏数据进行特征提取,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述深度神经网络层包含多个隐藏层,每个隐藏层都包含多个神经元。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型的输出层根据所述游戏操作对象的行为信息和需求信息确定对游戏进行调整的调整信息,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神...

【专利技术属性】
技术研发人员:龚玉娴
申请(专利权)人:北京蔚领时代科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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