Patrolling-Zoo предлагает гибкую структуру, позволяющую пользователям создавать и экспериментировать с задачами многогерового патрулирования на Python. Библиотека включает разнообразные окружения на основе сеток и графов, моделирующие сценарии наблюдения, мониторинга и охвата. Пользователи могут конфигурировать количество агентов, размер карты, топологию, функции наград и наблюдаемые пространства. Благодаря совместимости с PettingZoo и API Gym, она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с популярными алгоритмами RL. Эта среда облегчает бенчмаркинг и сравнение MARL-техник в условиях единых настроек. Предоставляя стандартные сценарии и инструменты для настройки новых, Patrolling-Zoo ускоряет исследования в автономной робототехнике, безопасности, поисково-спасательных операциях и эффективном покрытии территории с помощью стратегий многогерового координирования.

Anomali Copilot выступает в роли интеллектуального помощника для команд кибербезопасности, используя передовые технологии ИИ и обработки естественного языка для помощи в оценке угроз. Он позволяет пользователям любого уровня квалификации проводить сложный анализ данных по кибербезопасности. Автоматизируя обнаружение немедленных угроз и предоставляя контекстуальные данные, он помогает организациям оставаться бдительными в отношении потенциальных киберрисков. Этот инструмент не только повышает индивидуальную эффективность, но и способствует более широкому сотрудничеству команд, упрощая рабочие процессы в Центрах Операций Безопасности (SOC).