icon
KI-Tools KI-Agenten MCP Ranking Einreichen & Werben
Anmelden

Umfassende アルゴリズムのプロトタイピング-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von アルゴリズムのプロトタイピング-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

アルゴリズムのプロトタイピング

  • Prediction Market Agent Tooling

    Eine Open-Source-Python-Framework für den Aufbau, Backtesting und den Einsatz autarker Prognosemarkt-Handelsagenten.
    0
    0
    Was ist Prediction Market Agent Tooling?
    Prediction Market Agent Tooling bietet eine modulare Architektur für die Erstellung autonomer Prognosemarkt-Handelsagenten. Es bietet Konnektoren für wichtige Plattformen wie Augur und Polymarket, eine Bibliothek wiederverwendbarer Strategievorlagen, Echtzeit-Datenfeeds, eine robuste Backtesting-Engine und integrierte Leistungsanalysen. Nutzer können schnell Algorithmen prototypisieren, historische Marktdaten simulieren und Live-Agenten mit Überwachungs-Utilities bereitstellen, was es ideal für Forscher und quantitative Händler macht.
    Prediction Market Agent Tooling Hauptfunktionen
    • Konnektoren für Augur, Polymarket und andere Plattformen
    • Bibliothek vorgefertigter Handelsstrategievorlagen
    • Historische Backtesting-Engine
    • Echtzeit-Datenabruf und Marktaktualisierungen
    • Leistungsanalyse und Berichterstattung
    • Agentenbereitstellung und Überwachungsutilities

  • F1Tenth Two-Agent Simulator

    Open-Source-Simulator basierend auf ROS, der Mehr-Agenten-Autonomes Rennen mit anpassbarem Steuerung und realistischen Fahrzeugsdynamiken ermöglicht.
    0
    0
    Was ist F1Tenth Two-Agent Simulator?
    Der F1Tenth Two-Agent Simulator ist ein spezielles Simulationsframework, das auf ROS und Gazebo basiert und zwei im Maßstab 1/10 autonome Fahrzeuge beim Rennen oder in Kooperation auf benutzerdefinierten Strecken emuliert. Es unterstützt realistische Reifenmodell-Physik, Sensorsimulation, Kollisionsdetektion und Datenlogging. Benutzer können eigene Planungs- und Steuerungsalgorithmen integrieren, Agentenparameter anpassen und Rennen gegeneinander durchführen, um Leistung, Sicherheit und Koordinationsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu bewerten.
Ausgewählt