Гибкие comunidade de pesquisa решения

Используйте многофункциональные comunidade de pesquisa инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

comunidade de pesquisa

  • ScienHub — это совместная платформа, специализированная для исследователей и медицинских работников.
    0
    0
    Что такое ScienHub?
    ScienHub — это инновационная онлайн-платформа, которая объединяет совместный редактор LaTeX с поддержкой клинических исследований. Ключевые особенности включают инструменты повышения качества языка с помощью ИИ, интеграцию с Git и современный интерфейс, предназначенный для бесшовного сотрудничества между исследователями. Платформа создана для удовлетворения различных потребностей пользователей, независимо от того, для академических статей или клинических испытаний, предлагая инструменты, которые улучшают качество письма и упрощают процессы управления проектом. ScienHub направлена на поддержку исследовательского сообщества, предоставляя необходимые ресурсы и сеть для обмена знаниями.
  • Анализируйте утверждения с доказательствами из рецензируемых научных исследований.
    0
    0
    Что такое The Science App?
    Приложение Science позволяет пользователям анализировать любое утверждение как с поддерживающими, так и с противоположными доказательствами, полученными из рецензируемых научных исследований. Используя ИИ для поиска научных статей, оно связывает пользователей напрямую с источниками, предоставляя сбалансированный анализ силы доказательств и научного консенсуса. Платформа предназначена для помощи исследователям в упрощении процесса литературного обзора, а также предлагает широкой публике доступ к основанной на фактических данных информации в доступном формате.
  • Реализация Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient на базе Keras для кооперативного и соревновательного многопроAgentного обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое MADDPG-Keras?
    MADDPG-Keras обеспечивает полный каркас для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами, реализуя алгоритм MADDPG в Keras. Поддерживаются непрерывные пространства действий, несколько агентов и стандартные среды OpenAI Gym. Исследователи и разработчики могут настраивать архитектуры нейронных сетей, гиперпараметры обучения и функции вознаграждения, после чего запускать эксперименты с встроенным логированием и контрольными точками для ускорения обучения политик и оценки производительности.
Рекомендуемые