Hogyan gazdálkodjunk a neurális szenzorokkal a Warframe - helyszíneken (2020)?

A Digital Extremes, a Warframe ingyenesen játszható online multiplayer RPG-je rendkívül erős a játékban már hét éve siker, köszönhetően a fejlesztők kitartásának és hűségének rajongók. Eredetileg a Microsoft Windows számára 2013-ban jelent meg, majd később a PlayStation 4, az Xbox One és a Nintendo Switch rendszerbe került. Emellett a PlayStation 5 és az Xbox Series X-hez is kiadásra kerül a megjelenésükkor. A Warframe több mint 50 millió aktív játékossal büszkélkedhet 2019-től, és lehetővé teszi a játékos számára, hogy legendás tenói harcos szerepét töltse be különféle izgalmas, többjátékos mérkőzéseken.

Nyilvánvalóan vannak olyan fontos tárgyak, amelyekre a játékosnak szüksége van a játék során. Köztük a Neural Sensors, nehezen megtalálható elemek, amelyek elengedhetetlenek a játék több nagyobb tárgyának felépítéséhez. Megköveteli tőlük, hogy készítsenek számos fegyvert, valamint sok Warframe Neuroptics alkatrészét.

Idegrendszeri szenzorok megtalálhatók a Jupiteren a Warframe elején, később pedig a Kuva erődben. Könnyedén bármikor megvásárolhatja őket a piacról, de azt tanácsoljuk, hogy ne költsön értékes Platinum egységeket számukra. Sokkal egyszerűbb módszer a gazdálkodás révén. Útmutatót hozunk Önnek, amely segít megismerni azokat a helyeket, ahol könnyen gazdálkodhat a neurális érzékelők számára a Warframe-ben.

Hogyan gazdálkodjunk a neurális érzékelőkkel a Warframe-ben?

A Jupiter ideális hely a neurális érzékelők gyűjtésére a játék korai szakaszában. Ezeket szinte bármelyik csomópontban cseppenként kaphatja meg különféle ellenségektől. Egyes csomópontok valószínűleg jobban termelik a neurális érzékelőket, ezért legyenek figyelmesek. Például a Cameria on Jupiter + 20% erőforrás-csökkenési aránya sötét Sector. Ettől eltekintve túlélési küldetést tartalmaz a fertőzöttekkel szemben. Ez kiváló lehetőséget nyújt a neurális érzékelők hatékony gazdálkodására. Könnyedén leselkedhet a fertőzöttek egy egész csoportjára, ha a térképen egy bejárattal helyet választ.

Bizonyos Warframe-ekkel történő futtatással javíthatja a neurális érzékelők zsákmánycseppjeit is. Néhány jó: Khora a Pilfering Strangledome-val és a Hyroid a Pilfering Swarm-mal. Ha Nekrost vezet egy csapatnál, akkor használhatja a Megszentsége képességét a megölt ellenfelek zsákmánytábláinak alaphelyzetbe állítására. Ez megnöveli a megszerzett neurális érzékelők számát. Megfontolhatja azt is, hogy megkérjen egy szövetségest, hogy vigyen magával egy lopakodó keretet. Így elmehetnek a szobából. Alapot használ, és életellátó kapszulákat szerez, anélkül, hogy ellenségeit elhúzná.

Az Io egy másik kényelmes csomópont a Jupiteren a neurális érzékelők számára a Warframe-ben, mindaddig, amíg nincs szükségük túl sokra. Ez a legjobb hely más ritka tárgyak, például ereklyék (különösen Meso relikviák) és oxium termesztésére is.

További javaslatok

Ezenkívül erőforrás-erősítőket vásárolhat a piacról, hogy jelentősebb mennyiségű Neural Sensor cseppet kapjon. Javasoljuk, hogy vásároljon háromnapos emlékeztetőket, hogy növelje az árucikkek esési arányát, és kettővel növelje a megszerzett termékek számát is. Ezek után egy napot külön kijelölhet, hogy gazdálkodjon az erőforrásokkal, amennyire csak szüksége van. Használhatja a Smeeta Kavat Charm képességét is, hogy jelentősen megnövelje a megszerzett neurális érzékelők számát.

Ez az útmutató segítséget nyújtott a Warframe játékosainak a neurális érzékelők megszerzésében. Reméljük, hogy útmutatónk segít abban, hogy megszerezhesse a neurális érzékelőket a Warframe-ben. Ha bármilyen kérdése vagy visszajelzése van, nyugodtan tegyen megjegyzést alább a nevével és az e-mail azonosítójával. Hasonlóképpen nézze meg a mi iPhone tippek és trükkök, PC tippek és trükkök, és Android-tippek és trükkök további ilyen tippeket és trükköket. Arra kérjük Önt, hogy vegyen részt a 150 dolláros ajándékozásban azáltal, hogy feliratkozik a következőre: YouTube-csatorna

Anubhav Roy egy számítástechnikai mérnök hallgató, aki óriási érdeklődést mutat a számítógépek, az Android és más, az információs és technológiai világban zajló világ iránt. Képzett a gépi tanulásból, az adattudományból, és programozó Python nyelven a Django keretrendszerrel.