Узнать комплектацию машины по вин коду


Как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно

Все автомобили имеют уникальный код, или VIN-номер. Номер этот используется часто, и каждый владелец авто знает о его наличии.

Но мало кому известно, как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно и какие вообще сведения о машине могут быть зашифрованы в 17 символах.

Что такое ВИН-номер?

Присваивать каждому новому автомобилю уникальный номер начали давно, еще в 1980 году. В номере могут использоваться цифры от 0 до 9 и практически все буквы английского алфавита.

Не используются только несколько букв — O, Q и I, поскольку в печатном виде их можно легко перепутать с цифрами.

Какая информация содержится в ВИН-номере

  1. Первые три цифры содержат географическую информацию.
    В первую очередь это — страна производства транспортного средства. По этой причине первые цифры у большинства автомобилей внутри страны совпадают.
  2. Особенности производства компании, выпустивший автомобиль.
    Тут все зависит от конкретных особенностей и самой фирмы. К примеру, для небольших по размеру производств, выпускающих мелкосерийные партии моделей до 500 штук, третьим символов в номере должна быть цифра «9».
  3. На девятом месте по счету в ряде случаев ставится контрольная цифра, при помощи которой можно определить, не был ли каким-то образом VIN-номер автомобиля изменен.
    В зависимости от суммы цифр и некоторых других значений эту информацию можно проверить.
  4. Другие цифры содержат, в том числе, информацию о годе выпуска машины и некоторые ее технические характеристики.
    Именно этот момент важен для автомобилистов больше всего, так как при помощи этих цифр может быть проверена комплектация авто по вин коду.

Контрольную цифру принято использовать только у производителей из США и Китая, а вот японские марки и автомобильные компании из Европы подобную практику отвергают.

У таких машин на девятом месте стоит либо случайная цифра, либо она означает другую дополнительную информацию про авто.

Какую полезную информацию содержит VIN-номер

На данный момент комплектация авто по вин коду бесплатно может быть проверена в различных местах: на сайтах и сервисах в сети интернет, предлагающих проверку на бесплатной основе. Однако сначала следует уточнить, какую именно информацию там можно найти.

Информация, которую можно узнать:

  1. Точная дата выпуска автомобиля.
  2. Название марки и модели машины, а также модельный ряд.
  3. Тип кузова — седан, универсал, хэтчбек и далее по списку.
  4. Тип двигателя, его мощность и объем.
  5. Версия автомобиля (серия производства).
  6. Тип привода: передний, задний, полный.
  7. Тип трансмиссии и количество передач.
  8. Токсичность выхлопа в соответствии с международными нормами (4, 5 класс токсичности).
  9. Система кондиционирования воздуха (кондиционер или климат контроль, однозонный или двухзонный).
  10. Страна, для которой выпускался автомобиль (в виде буквенного кода, к примеру «RU»).
  11. Цвет и тип покраски машины снаружи, а также тип обивки салона.

Зачем это нужно

Как видно, полезной информации можно получить достаточно много. При покупке автомобиля с рук, к примеру, такая проверка позволяет узнать, действительно ли владелец продает то, что было произведено, либо машина претерпела существенные изменения или вообще не соответствует заявленному производителем.

В таком случае от покупки лучше или вообще отказаться, или искать причины разногласий реальности с VIN-номером и проверять все вдвойне тщательно.

Комплектация авто по ВИН коду бесплатно

Возможность узнать комплектацию любой машины по ее VIN-коду предлагается на большом количестве онлайн-сервисов.

  1. Онлайн-сервис на сайте Elcats.ru.

Шаг первый — выбираем производителя автомобиля из списка на главной странице сайта:

Шаг второй — вводим ВИН-номер машины. Сервис также предлагает еще больше уточнить область поиска, выбрав конкретную модель автомобиля, но в 99% случаев никакого смысла это не несет, информация и так отображается в полном объеме:

Шаг третий — после ввода номера появляется окно с достаточно подробными характеристиками автомобиля:

Шаг четвертый — нажимаем на ссылку «показать список опций» и получаем всю возможную информацию о комплектации машины:

Пожалуй, данный сервис лучше всех остальных отвечает на вопрос как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно. Однако, с учетом возможных ошибок и погрешностей, данные лучше сверять хотя бы из двух источников.

  1. Онлайн-сервис vinformer.su.

После ввода ВИН-номера, данный сервис предлагает ввести капчу в целях защиты от роботов, после чего уточнить тип двигателя в проверяемом автомобиле.

Второй шаг, в прочем, можно пропустить, после чего появится таблица с достаточно подробной информацией о машине, удобно представленной по пунктам и разложенной по полочкам.

Для некоторых машин сервис по каким-то причинам показывает только часть информации, в этом случае можно попробовать воспользоваться другими бесплатными инструментами.

Более того, данный сервис предлагает только три бесплатные проверки. В прочем, редко когда бывает нужно проверить большее количество машин за раз.

  1. Онлайн-сервис pogazam.ru.

Данный сервис позволяет сразу ввести ВИН-номер машины и узнать все основные подробности о конкретном транспортном средстве.

Однако подробная информация с точным списком опций в конкретной комплектации здесь не отображается.

Как узнать комплектацию автомобиля по vin бесплатно и с гарантией

Если нужна гарантированно точная информация о машине по её VIN-номеру, можно пойти еще двумя путями:

  1. Узнать, предлагает ли официальный сайт производителя проверку своих машин по коду. К примеру, у автопроизводителя Kia такая функция есть и находится по адресу https://www.kia.ru/service/decoding_vin/.
  2. Проверка на официальном сайте ГИБДД — https://www.gibdd.ru/check/auto/.

Во втором случае будет сообщена только общая информация о машине: год выпуска, тип двигателя и так далее.

Однако при этом проверяется и другая информация, которая необходима в сделках купли-продажи авто: информация о наличии машины в розыске, о старых постановках и снятии с учета, об авариях и наличии ограничений на машину.

Такой комплексной проверки будет достаточно, чтобы узнать об автомобиле практически всю его историю и характеристики, а затем сделать правильный выбор при покупке.

Читайте также:

Репозиторий машинного обучения UCI

: набор данных Wine

Характеристики набора данных:

многомерный

Количество экземпляров:

178

Площадь:

Физический

Атрибут Характеристики:

Integer, Real

Количество атрибутов:

13

Дата Пожертвование

1991-07-01

Связанные задачи:

классификация

Недостающие значения?

Количество веб-просмотров:

1456050

Источник:

Оригинальные Владельцы:

Форина, М.и другие, PARVUS -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, электронная почта: stefan '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатами химического анализа вин, выращенных в том же регионе в Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, найденных в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что исходный набор данных имел около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а. Я потерял его, и б.), Я бы не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (предоставлены Риккардо Лирди, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность пепла
5) Магний
6) Всего фенолов
7) Флаваноиды
8) Нефлаваноидные фенолы
9) Проантоцианины
10) Интенсивность цвета
11) Хюэ
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема со структурами классов с "хорошим поведением".Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибутах:

Все атрибуты являются непрерывными

Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ являются инвариантами масштаба)

ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
S. Aeberhard, D.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в больших измерениях,
Тех. № респ. 92-02, (1992), кафедра компьютерных наук и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука, Северный Квинсленд.
(также представлен Technometrics).

Данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы отделимы, хотя только RDA
достиг 100% правильной классификации.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(все результаты с использованием техники "оставь один")

(2)
S. Aeberhard, D. Coomans и O. de Vel,
"КЛАССИФИКАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ RDA"
Тех. № респ. 92-01, (1992), кафедра информатики и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука, Северный Квинсленд.
(также представлен в журнале Chemometrics).

Здесь данные использовались для иллюстрации превосходной производительности
использование новой функции оценки с RDA.


Документы, в которых цитируется этот набор данных 1 :

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочной матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для многоклассовых машин опорных векторов. 2005. [Просмотр контекста].

Стефан Муттер и Марк Холл и Эйб Франк. Использование классификации для оценки результатов разработки правила доверительной ассоциации.Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотр контекста].

Дженнифер Дж. Ди и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Посмотреть контекст].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Просмотр контекста].

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интегрирование ограничений и метрического обучения в кластерах под наблюдением.ICML. 2004. [Просмотр контекста].

Агапито Ледезма и Рикардо Алер, Арасели Санчи и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования. ICTAI. 2004. [Просмотр контекста].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. Вывод MML косых деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Просмотр контекста].

Сугато Басу. Полууправляемая кластеризация с ограниченными знаниями. AAAI. 2004. [Просмотр контекста].

Джереми Кубица и Эндрю Мур.Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Просмотр контекста].

Сугато Басу. Также появляется как технический отчет, UT-AI. PhD предложение. 2003. [Просмотр контекста].

Майкл Л. Рэймер и Трэвис Э. Дум и Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Открытие знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. Транзакции IEEE по системам, человеку и кибернетике, часть B, 33. 2003. [Посмотреть контекст].

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипы.Использование соединения значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Просмотр контекста].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен и Петри Мюллюмаки и Томи Силандер и Генри Тирри. Процессы предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Комплекс вычислительных систем (CoSCo). 1999. [Посмотреть контекст].

Этем Алпайдин. Голосование за нескольких ближайших соседей.Artif. Интелл. Rev, 11. 1997. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная настройка весов, скорости обучения и усиления. E S E A R C H R E P R O R T I D I A P. 1997. [Просмотр контекста].

Педро Домингос. Объединение Индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотр контекста].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Уменьшение ошибок путем изучения нескольких описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP Инициализация высокого порядка и многослойного персептрона. IEEE Транзакции. 1994. [Просмотр контекста].

Абдельхамид Баучахия. Сети RBF для обучения на основе частично помеченных данных. Кафедра информатики, Университет Клагенфурта. [Просмотр контекста].

К. А. Дж. Доэрти и Рольф Адамс и Нил Дэйви. Обучение без учителя с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Хартфордширский университет. [Просмотр контекста].

Эрин Я. Бреденштайнер и Кристин П.Беннет. Классификация по категориям по машинам опорных векторов. Факультет математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард и О. де Вель и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация высших порядков и многослойных персептронов. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар.Техника синтеза шаблонов, чтобы уменьшить проклятие эффекта размерности. Эл. адрес. [Просмотр контекста].

Чжи-Вэй Сюй и Чэн-Ру Лин. Сравнение методов для многоклассовых машин опорных векторов. Кафедра компьютерных наук и информатики Национального Тайваньского университета. [Просмотр контекста].

Петри Контканен и Юсси Лахтинен и Петри Мюллюмаки и Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Комплекс вычислительных систем (CoSCo).[Просмотр контекста].

Перри Мёрлэнд, Э. Фислер и И. Убарретсена-Беландия. Включение LCLV-нелинейностей в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в Applied Optics. [Просмотр контекста].

Матиас Шерф и В. Брауэр. Выбор признаков посредством подхода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр по окружающей среде и охране здоровья. [Просмотр контекста].

Wl / odzisl / aw Duch. Окрашивание черных ящиков: визуализация нейронных сетевых решений.Школа компьютерной инженерии, Наньянский технологический университет. [Просмотр контекста].

H. Алтайский Гвенир. Классификационный алгоритм обучения, устойчивый к несущественным признакам. Билкентский университет, факультет вычислительной техники и информатики. [Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе. Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронной сети. Исследовательская группа по нейронным сетям и нечетким системам, кафедра обработки знаний и языковой инженерии, Школа информатики, Университет Отто-фон-Герике в Магдебурге.[Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с помощью дискретных байесовских сетевых классификаторов. Лаборатория интеллектуальных систем программ принятия решений Университета Питтсбурга. [Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Формулировки конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации. [Просмотр контекста].

Айнур Акку и Х. Алтай Гвенир. Весовые характеристики в k Классификация ближайших соседей для проекций объектов. Кафедра вычислительной техники и информатики Билькентского университета.[Просмотр контекста].

C. Титус Браун и Гарри В. Буллен и Шон П. Келли и Роберт К. Сяо и Стивен Дж. Саттерфилд, Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: Летний проект 2003. [Контекст просмотра].

Стефан Эберхард и Дэнни Куманс и Де Вель. ЭФФЕКТИВНОСТЬ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО РИСУНКА В ВЫСОКИХ ИЗМЕРЕНИЯХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванат и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар.Техника синтеза паттернов на основе секций с эффективными алгоритмами классификации ближайших соседей. Отдел компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и У. Ник Стрит. Пакетирование с адаптивными затратами. Факультет наук управления Университет Айовы, Айова Сити. [Просмотр контекста].

Даичи Мотихаши и Ген-Ичиро Кикуи и Кэндзи Кита. Изучение неструктурной дистанционной метрики по минимальным искажениям кластера. Исследовательские лаборатории ATR Spoken Language Translation.[Просмотр контекста].

прогнозов винных рейтингов с использованием машинного обучения | Olivier Goutay Image from wall2born.com

Не было ни одного дня, чтобы я не слышал «Машинное обучение», «Глубокое обучение» или «Искусственный интеллект» от коллеги, хакерских новостей и т.д.

Прочитав несколько книг, статей, учебных пособий по МЛ, я хотел окончить этот начальный уровень теории. Мне нужно было экспериментировать на примере из жизни.
Это всегда работало лучше, когда предмет - что-то, что увлекает меня.Поэтому для этой практики я выбрал вино (> <).
Вино потрясающее, я должен это сказать! Могу я это сказать? Ну, это круто!

В течение всех этих лет, когда я пил вина, перед покупкой бутылки я всегда искал одну вещь: рейтинги. Во всех формах: точки, описания и т. Д.

Была поставлена ​​простая цель: возможно ли с помощью машинного обучения предсказать рейтинг вина (в баллах) на основе его описания?
Некоторые люди называют это анализом настроения или анализом текста. Давайте начнем!

Хорошо, я должен признать, я был ленив.Я не хотел писать скребок для винного журнала, такого как Роберт Паркер, WineSpectactor…
К счастью, после нескольких поисков в Google, на серебряной тарелке был обнаружен провиденциальный набор данных: коллекция из 130 тыс. Вин (с их рейтингами, описаниями). , цены, чтобы назвать несколько) от WineMag.

Кстати, спасибо zackthoutt за этот потрясающий набор данных.

Как обычно с набором данных, я научился удалять дубликаты и значения NaN (нулевые данные):

У нас осталось 92k обзоров вин, чего вполне достаточно, чтобы поиграть!
Давайте теперь посмотрим на распределение нашего набора данных.В нашем случае это будет количество вин на баллы:

Много вин от 83 до 93 баллов. Что также соответствует рынку (не много отличных вин).

Как забавное замечание, просто прочитав некоторые данные, я обнаружил, что чем лучше вино, тем длиннее описание. Логично, что люди будут стремиться оставить более длинный комментарий к вину, который они действительно ценят, но я не думал, что это будет настолько значительным в данных:

Похоже, у нашего набора данных слишком много возможностей.Это, вероятно, обременительно для прогнозов. Вино в 90 баллов ничем не отличается от вина в 91 балл, так что описание, вероятно, не так уж и отличается.

Давайте попробуем упростить модель с 5 различными значениями:
1 -> баллы от 80 до 84 (вина ниже среднего)
2 -> баллы от 84 до 88 (вина среднего уровня)
3 -> очки от 88 до 92 (хорошие вина)
4 -> Баллы с 92 по 96 (Очень хорошие вина)
5 -> Баллы с 96 по 100 (Отличные вина)

Теперь давайте посмотрим на наш новый дистрибутив:

Один из самых простых методов для классификации текстов с ML в настоящее время называется мешок слов или векторизация.

По сути, вы хотите представить свои тексты в векторном пространстве, связанном с весами (количество вхождений и т. Д.), Чтобы ваш алгоритм классификации мог его интерпретировать.

Имеется несколько алгоритмов векторизации, наиболее известным (насколько мне известно):
- CountVectorizer: просто взвешивается путем подсчета слов, как указано в его названии
- TF-IDF Vectorizer: вес увеличивается пропорционально счету, но смещается по частоте слова в общем корпусе.Это называется IDF (Inverse Document Frequency). Это позволяет векторизатору корректировать веса с помощью таких часто используемых слов, как «the», «a» и т. Д.

В машинном обучении это последняя часть ваших тестов.
Вы хотите обучить вашу модель процентам от вашего набора данных, а затем проверить ее точность, сравнив оставшуюся часть вашего набора данных с прогнозами.

В этом эксперименте 90% набора данных будет использовано для обучения (около 80 тыс. Вин). 10% набора данных будет использовано для тестирования (около 9 тыс. Вин).

Классификатор, который мы будем использовать, - это RandomForestClassifier (RFC), потому что он классный и хорошо работает во многих ситуациях (> <).
Если серьезно, то RFC не так эффективен (по памяти и процессорам), как некоторые другие классификаторы, но я всегда считал его очень эффективным с небольшими наборами данных.

Sugoiiii! Это потрясающие результаты! 97% времени мы смогли правильно предсказать качество вина, основываясь только на его описании.
Давайте быстро рассмотрим эти числа и их значения:
- Точность: 0.97 -> у нас не было много ложных срабатываний
- Напомним: 0,97 -> у нас не было много ложных отрицательных результатов
(оценка F1 с учетом точности и отзыва)

Эти результаты довольно удивительны, но мы могли бы определенно улучшите его:
- Все данные (обучение и тесты) взяты из WineMag. Наличие рейтингов других винных журналов улучшило бы модель и сделало бы ее более общей
- RFC - отличный классификатор, но с довольно большой памятью и нагрузкой на процессор. Может быть, с большим набором данных Multinomial Naive Bayes был бы таким же хорошим и более производительным
- Мы не слишком много смотрели на другие столбцы (регионы, цены и т. Д.).Мы могли бы преобразовать в двоичную форму / кодировать их для классификации.
- Публикация кода в виде API-интерфейса Flask или Django была бы полезна -supervised-ml

До скорой встречи на винодельне! (> <)

.

WineHQ - база данных приложений для вина

Guild Wars Все версии Guild Wars - это эпизодическая серия многопользовательских ролевых онлайн-игр, созданная ArenaNet, студией по разработке игр в Сиэтле и дочерней компанией южнокорейского издателя игр NCsoft.
Посмотреть / Отправить Скриншот
Ведьмак 1.х Розничная торговля Ведьмак следует истории Геральта, человека, который становится "ведьмаком", путешествующим охотником на монстров, нанятым с неестественными способностями. Скриншот
Left 4 Dead Full (Steam) Left 4 Dead - многопользовательская игра-шутер от первого лица с участием ужасов выживания от Valve Corporation. Игра была построена с использованием движка Source от Valve. Скриншот
32-разрядный клиент Guild Wars 2 ÂGuild Wars 2 - это многопользовательская ролевая онлайн-игра, разрабатываемая ArenaNet. Расположенная в фэнтезийном мире Тирии, игра следует за возрождением Destiny's Edge, расформированной гильдии, посвященной борьбе со Старшими Драконами, разновидностью Лавкрафтов, которая захватила контроль над Тирией со времени первых Войн Гильдий.Действие игры разворачивается в постоянном мире, история которого развивается в инстанцированной среде. Скриншот
Deus Ex: Human Revolution 1.4.651.0 Deus Ex: Human Revolution - это игра в жанре стелс-ролевых игр, разработанная Eidos Montrél и опубликованная во всем мире компанией Square Enix в августе 2011 года. является третьей игрой в серии Deus Ex и приквелом к ​​оригинальному Deus Ex. Игровой процесс, сочетающий элементы шутера от первого лица, стелс и ролевые элементы, включает в себя исследования и сражения в средах, связанных с несколькими городскими центрами.кроме того, есть квесты, которые дают опыт и позволяют настраивать способности главного героя с помощью предметов, называемых Praxis Kits.
Посмотреть / Отправить Скриншот
Final Fantasy XIV Heavensward (Официальный клиент) MMORPG от Square Enix. Скриншот
Command & Conquer 3: Tiberium Wars 1.x Command & Conquer 3 - это стратегическая видеоигра в реальном времени. Скриншот
Supreme Commander SC 1.x.3xxx Supreme Commander, сокращенно SupCom, представляет собой стратегическую компьютерную игру в реальном времени, разработанную Крисом Тейлором и разработанную его компанией Gas Powered Games. Игра считается духовным преемником игры Тейлора 1997 года Total Annihilation. Впервые анонсированная в журнале PC Gamer в августе 2005 года, игра была выпущена 16 февраля 2007 года в Европе и 20 февраля 2007 года в Северной Америке.Автономное расширение, Supreme Commander: Forged Alliance, было выпущено 6 ноября того же года. Скриншот
Выпуск Sid Meier's Civilization IV Complete Франшиза Civilization продолжается в этом четвертом выпуске, впервые демонстрируя трехмерный ландшафт. Скриншот
Allods Online 5.x Allods Online - бесплатная многопользовательская ролевая онлайн-игра, которая в настоящее время разрабатывается российским разработчиком онлайн-игр Astrum Nival.Основанная на популярной серии игр «Аллоды» (известная во всем мире как «Ярость магов») и включающая в себя восемь игровых классов персонажей, шесть рас и обширный и захватывающий мир, она должна завоевать сердца геймеров во всем мире. Уникальное место в названии включает волшебные острова, называемые аллодами, которые плавают в живом веществе, известном как Астрал. Allods Online предлагает жестокую игру против игрока, игрока и игрока против окружающей среды, а также эпические битвы между астральными кораблями. Он предлагает традиционную фэнтезийную MMORPG игру с новым поворотом в научной фантастике.

Нет снимка экрана


Отправить снимок экрана
.

Смотрите также

Автопрофи, г. Екатеринбург, ул. Таватуйская, 20.