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Enregistrement W2498596391 · doi:10.4018/978-1-60566-046-2.ch040

From Single to Multiplayer Mobile Bluetooth Gaming

2009· book-chapter· en· W2498596391 sur OpenAlexaff
Daniel C. Doolan, Kevin Duggan, Sabin Tabirca, Laurence T. Yang

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBluetooth and Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBluetoothMultimediaMobile phoneMobile deviceJavaVideo game developmentInterface (matter)PhoneImplementationWorld Wide WebTelecommunicationsWirelessGame designOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of mobile phone sales is phenomenal, with estimated sales for 2007/2008 expected to be approximately $1 billion. The majority of these devices are Java-enabled, giving rise to a huge market within the realm of computer games. Most of today’s mobile games are designed to execute on as many phones as possible. Thus, they focus on MIDP 1.0 technology; such devices have very limited resources compared to the top-of-the-line phones of today. The primary reason for this is to maximize profits by having the game reach as wide a potential market as possible. Mobile technology is ever advancing, and the capabilities of the lower-end devices will continue to improve. Perhaps in the not-too-distant future, we will see all of the lower-end mobiles Bluetooth-enabled and supporting more advanced Java implementations. This chapter examines the world of mobile gaming. In particular, it looks at what is needed to produce a single-player game and what elements are necessary to modify it to allow for multiplayer gaming over a Bluetooth network. A framework is presented to allow for the rapid transformation of a single-player to multiplayer game, along with a game engine that can be used for the development of the graphical elements, such as the background and sprites. The multiplayer framework makes use of the Mobile Message Passing Interface (MMPI) to simplify the creation of the network connections and interdevice communication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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