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研究促進

  • Fornece ambientes de patrulhamento multiagente personalizáveis em Python com vários mapas, configurações de agentes e interfaces de aprendizado por reforço.
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    O que é Patrolling-Zoo?
    Patrolling-Zoo oferece uma estrutura flexível que permite aos usuários criar e experimentar tarefas de patrulhamento multiagente em Python. A biblioteca inclui uma variedade de ambientes baseados em grade e grafo, simulando cenários de vigilância, monitoramento e cobertura. Os usuários podem configurar o número de agentes, tamanho do mapa, topologia, funções de recompensa e espaços de observação. Com compatibilidade com as APIs do PettingZoo e Gym, suporta integração perfeita com algoritmos populares de aprendizado por reforço. Este ambiente facilita a avaliação e comparação de técnicas MARL sob configurações consistentes. Ao fornecer cenários padrão e ferramentas para personalizar novos, Patrolling-Zoo acelera pesquisas em robótica autônoma, vigilância de segurança, operações de busca e resgate e cobertura eficiente de áreas usando estratégias de coordenação multiagente.
    Recursos Principais do Patrolling-Zoo
    • Vários cenários pré-construídos de patrulhamento em grade e grafo
    • Topologia do mapa, tamanho e número de agentes personalizáveis
    • Configuração de recompensa e espaços de observação ajustáveis
    • Compatibilidade com APIs PettingZoo e Gym
    • Interfaces de avaliação padronizadas
  • Uma extensão de navegador para coletar o histórico de bate-papo do Character.AI para pesquisa.
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    O que é Character.AI Data Donation Tool?
    A Ferramenta de Doação de Dados do Character.AI é uma extensão de navegador que facilita a coleta do histórico de bate-papo do Character.AI. Esses dados são usados para fins de pesquisa para aprimorar e desenvolver a tecnologia de IA. A extensão é projetada com a privacidade em mente, garantindo que os dados não sejam vendidos a terceiros ou usados para fins fora de sua funcionalidade principal. Os dados coletados ajudam pesquisadores de instituições como a Universidade de Stanford e outras a obter insights e fazer avanços no campo da IA.
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