Innovations en outils приобретение данных

Découvrez des solutions приобретение данных révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

приобретение данных

  • Graviti propose une plateforme de données complète pour gérer des données non structurées dans le développement de l'IA.
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    Qu'est-ce que Graviti ?
    Graviti est une plateforme de données native dans le cloud spécialement conçue pour la gestion des données non structurées, spécifiquement destinée à soutenir le développement de l'IA. Elle propose une solution tout-en-un pour l'acquisition, le stockage, le traitement, le contrôle des versions et la visualisation des données sans tracas. Graviti s'intègre parfaitement aux flux de travail existants et fournit des outils essentiels aux développeurs pour garantir une productivité et une efficacité accrues. L'objectif est finalement d'économiser du temps et des ressources, rendant le développement de l'IA plus accessible et efficace pour les équipes et les entreprises.
  • Crawlora est une plateforme avancée de scraping web et de collecte de données.
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    Qu'est-ce que Crawlora ?
    Crawlora est une plateforme puissante conçue pour le scraping web et l'extraction de données. Elle aide les utilisateurs à collecter des données à partir de divers sites web pour des finalités telles que la recherche de marché, l'analyse concurrentielle et la génération de leads. Avec des outils conviviaux, des fonctionnalités avancées et un support solide, Crawlora rationalise le processus de collecte de données, le rendant plus efficace et performant. Que vous soyez novice ou scientifique des données expérimenté, Crawlora offre la flexibilité et la puissance nécessaires pour gérer sans effort des tâches de collecte de données complexes.
  • Framework Python open-source utilisant plusieurs agents IA pour automatiser la collecte de données boursières, la génération de signaux, le backtesting et l'exécution de transactions en direct.
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    Qu'est-ce que Stock Market Multi-Agent ?
    Stock Market Multi-Agent est un cadre Python open-source avancé conçu pour rationaliser le trading automatisé via des agents IA coordonnés. Chaque agent se spécialise dans une fonction spécifique : agents de récupération de données qui collectent et nettoient les flux de marché en temps réel ; agents de génération de signaux qui appliquent des modèles d'apprentissage automatique pour des insights prédictifs ; agents de backtesting qui évaluent rigoureusement les stratégies avec des jeux de données historiques ; agents de gestion de portefeuille qui optimisent l'allocation des actifs ; agents d'exécution qui interfacent avec les API de courtage pour passer des ordres ; et agents de gestion des risques qui appliquent des mesures de sécurité. L'architecture basée sur la configuration permet des modules plug-and-play, supporte la personnalisation des algorithmes, sources de données et paramètres de risque. Adapté à la recherche, au trading en direct et au développement, il accélère la mise en œuvre de stratégies quantitatives et la scalabilité opérationnelle.
  • uAgents offre un cadre modulaire pour la création d'agents IA autonomes décentralisés capables de communication peer-to-peer, de coordination et d'apprentissage.
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    Qu'est-ce que uAgents ?
    uAgents est un framework JavaScript modulaire qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes et décentralisés capables de découvrir des pairs, d’échanger des messages, de collaborer sur des tâches et de s’adapter par l’apprentissage. Les agents communiquent via des protocoles de gossip basés sur libp2p, enregistrent des capacités via des registres on-chain et négocient des accords de niveau de service à l’aide de smart contracts. La bibliothèque centrale gère les événements du cycle de vie des agents, le routage des messages et les comportements extensibles tels que l'apprentissage par renforcement et l'allocation de tâches basée sur le marché. Grâce à des plugins personnalisables, uAgents peut s’intégrer au ledger de Fetch.ai, aux API externes et aux réseaux d’oracles, permettant aux agents d’effectuer des actions du monde réel, de collecter des données et de prendre des décisions dans des environnements distribués sans orchestration centralisée.
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