Herramientas открытые решения sin costo

Accede a herramientas открытые решения gratuitas y versátiles, ideales para tareas personales y profesionales.

открытые решения

  • Un entorno de aprendizaje por refuerzo de código abierto para optimizar la gestión de energía en edificios, control de microredes y estrategias de respuesta a la demanda.
    0
    0
    ¿Qué es CityLearn?
    CityLearn proporciona una plataforma de simulación modular para la investigación en gestión energética usando aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden definir agrupaciones de edificios multi-zona, configurar sistemas HVAC, unidades de almacenamiento y fuentes renovables, y luego entrenar agentes RL frente a eventos de respuesta a la demanda. El entorno expone observaciones de estado como temperaturas, perfiles de carga y precios de energía, mientras que las acciones controlan puntos de consigna y despachos de almacenamiento. Una API de recompensas flexible permite métricas personalizadas, como ahorros en costos o reducción de emisiones, y las utilidades de registro soportan análisis de rendimiento. CityLearn es ideal para benchmarking, aprendizaje por currículo y desarrollo de nuevas estrategias de control en un marco de investigación reproducible.
  • Jina AI ofrece soluciones de búsqueda neural potenciadas por IA para empresas y desarrolladores.
    0
    0
    ¿Qué es Jina AI?
    Jina AI es un proveedor líder de soluciones de búsqueda neural nativas de la nube. Su framework de código abierto aprovecha el aprendizaje profundo de última generación para permitir que las empresas y los desarrolladores manejen y busquen de manera eficiente distintos tipos de datos. Este enfoque facilita el despliegue, escalado y orquestación sin problemas de los sistemas de búsqueda, lo que lo hace ideal para empresas que buscan mejorar sus capacidades de recuperación de información y gestión de datos.
  • Entorno Python de código abierto para entrenar agentes IA cooperativos para vigilar y detectar intrusos en escenarios basados en una cuadrícula.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent Surveillance?
    Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.
Destacados