ScienHub est une plateforme en ligne innovante qui combine un éditeur LaTeX collaboratif avec un soutien pour la recherche clinique. Les fonctionnalités clés incluent des outils de langue améliorés par l’IA, une intégration Git et une interface moderne adaptée à une collaboration fluide entre chercheurs. La plateforme est conçue pour répondre à divers besoins des utilisateurs, que ce soit pour des articles académiques ou des essais cliniques, offrant des outils qui améliorent la qualité de l’écriture et simplifient les processus de gestion de projet. ScienHub vise à habiliter la communauté de recherche en fournissant des ressources essentielles et un réseau pour le partage des connaissances.

L'application Science permet aux utilisateurs d'analyser n'importe quelle affirmation avec des preuves soutenant et s'opposant provenant de recherches scientifiques examinées par des pairs. En utilisant l'IA pour rechercher des articles scientifiques, elle relie directement les utilisateurs aux sources, fournissant une analyse équilibrée de la force des preuves et du consensus scientifique. La plateforme est conçue pour aider les chercheurs à rationaliser leur processus de revue de littérature tout en offrant au grand public accès à des informations basées sur des preuves dans un format accessible.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.