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открытые решения

  • CityLearn

    一個開源的強化學習環境，用於最佳化建築能源管理、微電網控制和需求響應策略。
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    CityLearn 是什麼？
    CityLearn 提供一個模組化的模擬平台，用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源，然後對 RL 代理進行訓練，應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測，例如溫度、負載輪廓和能源價格，而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標，例如節省成本或減少排放，且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。
    CityLearn 核心功能
    • 可配置的多區域建築及微電網模擬
    • 需求響應事件建模
    • 可自訂的獎勵函數 API
    • 基準代理實作
    • 詳細的日誌和分析工具
    • 情境和資料集管理
    CityLearn 優缺點

    缺點

    主要專注於訓練與模擬，部署時可能需要與實際機器人硬體整合。
    依賴高品質資料集以訓練真實的導航政策。
    無可用的價格或商業支援訊息。

    優點

    能夠在大型城市規模的真實環境中進行訓練，並應對極端環境變化。
    利用緊湊的雙模態圖像表示法來提升樣本效率學習，訓練時間比原始圖像方法大幅減少。
    支持日夜及季節交替的泛化，增強導航政策的穩健性。
    開源且公開提供程式碼及資料集。

  • Jina AI

    Jina AI 提供企業和開發者的 AI 驅動神經搜索解決方案。
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    Jina AI 是什麼？
    Jina AI 是雲原生神經搜索解決方案的領先提供商。他們的開源框架利用最先進的深度學習，讓企業和開發者能夠有效地處理和搜索各種數據類型。這種方法促進了搜索系統的無縫部署、擴展和協作，使其成為希望改善信息檢索和數據管理能力的企業的理想選擇。

  • Multi-Agent Surveillance

    用於訓練AI代理進行合作監控和檢測入侵者的開源Python環境，適用於基於網格的場景。
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    Multi-Agent Surveillance 是什麼？
    Multi-Agent Surveillance提供一個靈活的模擬框架，允許多個AI代理在離散網格世界中扮演捕食者或逃脫者角色。用戶可以配置環境參數，如網格尺寸、代理數量、檢測半徑和獎勵結構。該庫包含用於代理行為的Python類別、場景生成腳本、內建的matplotlib可視化工具，並與流行的強化學習庫無縫整合。使得基準多代理協調、開發定制監控策略和進行可重複性實驗變得容易。
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