Coinrule — это платформа, которая позволяет трейдерам автоматизировать свою торговлю криптовалютой, устанавливая индивидуальные правила и условия. Пользователи могут создавать стратегии, используя простой интерфейс, что позволяет автоматически выполнять сделки на основе рыночных сигналов. Благодаря поддержке различных бирж Coinrule помогает криптотрейдерам использовать рыночные возможности круглосуточно, снижая эмоциональные ошибки и оптимизируя торговую эффективность.

Prodio — это комплексное решение для управления продуктами, предназначенное для помощи командам в преобразовании своих стратегий в масштабируемые результаты. Оно предлагает AI-основанные insights для прогнозирования рыночных трендов и стимулирования роста, объединяя мощные инструменты аналитики, OKR, рабочих процессов и обновлений в реальном времени на одной платформе. Prodio поддерживает понимание производительности продукта с помощью корпоративной аналитики, автоматизирует рабочие процессы путешествия пользователя и предоставляет мощные возможности A/B тестирования. Он облегчает простое сотрудничество с помощью динамичной, интерактивной доски и предлагает настраиваемые приборные панели для упрощения отчетности и повышения продуктивности. Prodio необходим любому, кто хочет повысить свою эффективность и достичь измеримого успеха в бизнесе.

Проект mario-ai предлагает комплексную цепочку для разработки AI-агентов для освоения Super Mario Bros., с помощью нейроэволюции. Интегрируя реализацию NEAT на Python с окружением OpenAI Gym SuperMario, он позволяет пользователям задавать собственные критерии оценки, уровни мутаций и топологии сети. В процессе обучения фреймворк оценивает поколения нейронных сетей, отбирает наиболее эффективные гены и предоставляет визуализацию как игрового процесса, так и эволюции сети в реальном времени. Кроме того, он поддерживает сохранение и загрузку обученных моделей, экспорт лучших геномов и создание детальных журналов производительности. Исследователи, преподаватели и любители могут расширять код для других игровых сред, экспериментировать с эволюционными стратегиями и сравнивать прогресс обучения ИИ на разных уровнях.