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模擬軟體

  • aiMotive

    aiMotive se spécialise dans la technologie des véhicules autonomes et les solutions de simulation basées sur l'IA.
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    Qu'est-ce que aiMotive ?
    aiMotive propose un logiciel IA avancé conçu pour le développement et les tests de véhicules autonomes. Leurs solutions IA comprennent des systèmes de perception, des environnements de simulation et des outils de développement qui améliorent la fiabilité et la sécurité des technologies de conduite autonome. En utilisant l'IA, ils créent des environnements réalistes que les développeurs peuvent utiliser pour former et tester des algorithmes de conduite autonome, garantissant des performances optimales dans des scénarios réels.
    Fonctionnalités principales de aiMotive
    • Simulation de véhicules autonomes
    • Systèmes de perception IA
    • Outils de développement pour technologie de conduite autonome
    Avantages et inconvénients de aiMotive

    Inconvénients

    Aucune information disponible sur les logiciels open-source.
    Les détails des tarifs ne sont pas divulgués publiquement.
    Informations limitées sur les inconvénients ou les défis du produit.

    Avantages

    Spécialisé dans la technologie de conduite autonome pilotée par l'IA.
    Se concentre sur la sécurité et l'efficacité dans l'automatisation des véhicules.
    Utilise l'apprentissage automatique avancé et l'intégration des données des capteurs.
    Tarification de aiMotive
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://aimotive.com/

  • Multi-Agent System

    Un framework Python open-source pour simuler des agents IA coopératifs et compétitifs dans des environnements et tâches personnalisables.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent System ?
    Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.
Vedettes