2025无畏契约巴黎冠军赛:G2 2-0横扫DRG晋级
2025无畏契约巴黎全球冠军赛D组战报:G2完胜DRG晋级下一轮
在2025无畏契约巴黎全球冠军赛D组败者组对决中,G2 Esports以2-0的比分干净利落地击败CN赛区的Dragon Ranger Gaming。接下来G2将与韩国劲旅T1争夺D组最后一个出线名额。

【图一 莲华古城】 G2 13:7 DRG
比赛开局DRG率先赢下手枪局,但G2很快完成经济翻盘。上半场中段DRG在Zhang Haoran(ID:Akeman)精彩的1v4残局带领下打出一波5比0的小高潮。关键时刻,G2"蜂刺大队"强攻C点成功破局,将比分追平至6-6。
易边再战后G2掌控比赛节奏,在Jacob Batio(ID:valyn)的出色发挥下连续得分,最终以13-7拿下图一。值得注意的是,替补出战的Max Mazanov(ID:Demon1)虽在关键回合惜败,但整体表现可圈可点。

【图二 幽邃地窟】 G2 13:7 DRG
第二张地图上G2开局连下四城。DRG在Demon1的三杀带领下找回状态,一度将比分扳平。转折点出现在下半场手枪局,DRG在3v1优势局面下被Alexander Mor(ID:jawgemo)完成惊天四杀逆转。
此后DRG经济全面崩溃,长枪局储备严重不足。G2抓住机会连拿五分,最终以同样比分13-7再下一城。CN战队DRG遗憾落败,赛后将参加升降级赛为保留VCT顶级联赛席位而战。

虽然DRG止步小组赛,但作为替补选手的Demon1的表现赢得了众多CN观众的认可。G2则将面对T1的挑战,争夺晋级淘汰赛的最后机会。
相关攻略
在《无畏契约》的世界里,一个心仪的账号确实能让你的游戏之旅起点更高、体验更畅快。但问题来了,到底去哪里买号才靠谱呢?这恐怕是不少玩家,尤其是新入坑的朋友们最关心的事。今天,我们就来系统地梳理一下几个主要的渠道,帮你理清思路,做出更安全的选择。 正规大型游戏交易平台 首先,最稳妥的路径无疑是那些背靠大
五一假期临近,对于《无畏契约:源能行动》(以下简称《无畏契约手游》)的玩家而言,这个假期注定不会平淡。游戏围绕节日推出了一系列主题活动,福利阵容堪称豪华:累计可得50R点、免费戍卫枪皮、双倍排位加分卡,还有人气极高的限定“钱蛇”卡面等。无论是想轻松休闲还是冲击段位,这套组合拳都能让你在假期的对局中,
提到“打瓦”,许多玩家立刻会联想到拳头游戏(Riot Games)旗下那款火爆全球的5V5战术射击游戏《VALORANT》。而今天我们要深入探讨的,是其备受期待的移动端版本——《无畏契约》手游。这绝非一次简单的移植或复制,而是一款专为移动平台深度定制、拥有独立设计与灵魂的全新战术射击体验。 那么,这
《无畏契约》官方发布最新公告,宣布一项紧急调整。由于特工“霓虹”的招牌技能“高速通道”在PC版本中存在一个可能破坏竞技公平性的视觉漏洞,为确保所有玩家体验一致,开发团队决定暂时在PC端禁用该特工。此项禁用预计将持续至12 09版本更新上线。 官方明确表示,该技能漏洞将在12 09版本中彻底修复。不仅
VCT美洲赛区第一阶段小组赛的激烈争夺已正式落下帷幕。当全球其他主要赛区陆续进入季后赛收官阶段时,美洲赛区的八支顶尖战队才刚刚决出晋级名额。他们即将在季后赛的残酷舞台上,为唯一一张直通伦敦大师赛的珍贵门票展开终极对决。 让我们快速复盘收官周的几场决定性战役: KRÜ Esports 2-1 Evil
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展,由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计,配备液态金属蓝涂装与2+2座舱,设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统,百公里加速约2秒,设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU,与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构,核心规格相同,仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力,为OEM提供灵活配置,加速笔记本产品布局,更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54,售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板,具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz,高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元,同比增长8 1%;净利润13 61亿元,同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%,毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性,并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能,其背后都离不开人工智能(AI)技术的驱动。通常,AI模型的训练逻辑是:向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据,让它学习如何将前者转化为后者。然而,天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究(arXiv:2604 08172)揭





