Coinrule est une plateforme qui permet aux traders d'automatiser leur trading de cryptomonnaies en définissant des règles et des conditions personnalisées. Les utilisateurs peuvent construire des stratégies en utilisant une interface simple, permettant ainsi d'exécuter des transactions automatiquement en fonction des signaux du marché. Avec le support de plusieurs échanges, Coinrule aide les traders de cryptomonnaies à profiter des opportunités du marché 24h/24 et 7j/7, réduisant ainsi les erreurs dues aux émotions et optimisant l'efficacité du trading.

Prodio est une solution complète de gestion de produit conçue pour aider les équipes à transformer leurs stratégies en résultats évolutifs. Elle offre des insights alimentés par l'IA pour prédire les tendances du marché et favoriser la croissance, et combine des outils puissants pour l'analytique, les OKR, les flux de travail et les mises à jour en temps réel sur une seule plateforme. Prodio soutient la compréhension des performances produit grâce à l'intelligence produit, automatise les flux de travail des parcours utilisateurs et fournit des capacités robustes de tests A/B. Il facilite les collaborations grâce à un tableau blanc interactif et dynamique, et propose des tableaux de bord personnalisés pour rationaliser les rapports et améliorer la productivité. Prodio est essentiel pour quiconque cherche à améliorer l'efficacité et à atteindre un succès commercial mesurable.

Le projet mario-ai propose une pipeline complète pour développer des agents IA afin de maîtriser Super Mario Bros. en utilisant la neuroévolution. En intégrant une implémentation NEAT basée sur Python avec l’environnement OpenAI Gym SuperMario, il permet aux utilisateurs de définir des critères de fitness, des taux de mutation, et des topologies de réseaux personnalisés. Pendant l’entraînement, le framework évalue des générations de réseaux neuronaux, sélectionne les génomes performants, et fournit une visualisation en temps réel du jeu et de l’évolution du réseau. De plus, il supporte la sauvegarde et le chargement de modèles entraînés, l’exportation des meilleurs génomes, et la génération de rapports détaillés de performance. Chercheurs, éducateurs et amateurs peuvent étendre le code à d’autres environnements de jeux, expérimenter avec des stratégies évolutionnaires, et benchmarker le progrès de l’apprentissage IA à travers différents niveaux.