SkedPal est une application calendrier intelligente conçue pour gérer vos tâches en les planifiant automatiquement en fonction de vos priorités et de vos engagements. Il offre une expérience sans faille en s'adaptant aux changements, vous aide à redécouvrir le temps et améliore la productivité. Avec SkedPal, vous pouvez consolider vos tâches et votre calendrier en une seule plateforme, permettant une meilleure gestion du temps et une planification sans stress.

Sorted est conçu pour aider les utilisateurs à gérer efficacement leur temps et leurs tâches en utilisant des algorithmes IA sophistiqués. Il offre des fonctionnalités telles que la hiérarchisation des tâches, l'automatisation de la planification routinière, les rappels et la programmation intelligente. En analysant les habitudes et les préférences des utilisateurs, Sorted crée un plan dynamique qui s'adapte à mesure que les tâches sont accomplies ou que les échéances approchent, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur ce qui compte vraiment.

DEf-MARL (Cadre d'exécution décentralisé pour l'apprentissage par renforcement multi-agents) fournit une infrastructure robuste pour exécuter et former des agents coopératifs sans contrôleurs centralisés. Il exploite des protocoles de communication peer-to-peer pour partager les politiques et observations entre agents, permettant une coordination par interactions locales. Le cadre s'intègre parfaitement avec des outils RL courants tels que PyTorch et TensorFlow, offrant des wrappers d'environnement personnalisables, la collecte distribuée de rollouts et des modules de synchronisation de gradients. Les utilisateurs peuvent définir des espaces d'observation, des fonctions de récompense et des topologies de communication spécifiques à chaque agent. DEf-MARL supporte l'ajout et la suppression dynamiques d'agents en cours d'exécution, une exécution tolérante aux fautes en répliquant des états critiques sur les nœuds, et une planification de communication adaptative pour équilibrer exploration et exploitation. Il accélère la formation par la parallélisation des simulations d'environnements et la réduction des goulets d'étranglement centraux, ce qui le rend adapté à la recherche MARL à grande échelle et aux simulations industrielles.