申请/专利权人：索尼互动娱乐股份有限公司

申请日：2022-09-10

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117916747A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00

优先权：["20210912 US 17/472,650"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：机器学习ML210模型用于基于包括活动、器械、参与者、统计数据以及区域或位置的聚合游戏元数据来识别400计算机游戏中的成功结果。策略包括玩家如何随着时间的推移使用角色参与者来采用一个或多个器械武器、车辆以在计算机游戏中的不同区域或位置中执行各种活动，其中根据成功程度对策略进行评分。然后，通过例如建议玩家在游戏中寻找更好的位置、基于所述玩家的角色所在的游戏区域来采用不同的器械诸如采用不同的汽车或汽车配置、采用飞机、特定武器等，向后来的玩家呈现504好的策略。

主权项：1.一种系统，所述系统包括：至少一个计算机介质，其不是瞬态信号并且包括指令，所述指令可由至少一个处理器执行以：针对多个计算机游戏策略训练至少第一机器学习ML模型，所述策略中的至少一些策略包括至少一个计算机游戏角色，所述至少一个计算机游戏角色在至少一个计算机游戏位置中使用至少一个器械执行至少一项活动，所述策略中的所述至少一些策略与真实结果相关联；在训练之后，将当前游戏信息输入到所述ML模型；使用所述ML模型向计算机游戏玩家输出建议，生成涉及改变计算机游戏角色、器械、位置、活动中的一者或多者的所述当前游戏信息；并且在至少一个计算机显示器上呈现所述建议。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 索尼互动娱乐股份有限公司 使用来自游戏元数据系统的数据来创建可行的游戏内决策

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