simglucose

Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究

simglucose 糖尿病模拟器强化学习 OpenAI Gym 血糖控制 Github 开源项目

simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型，兼容 OpenAI Gym 和 rllab API，支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算，能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法，为相关研究提供了便利。

Github

介绍相关项目

python-myfitnesspal - Python库实现MyFitnessPal饮食数据分析与管理

APIGithubMyFitnessPalPython开源项目数据分析饮食习惯

python-myfitnesspal是一个Python库，用于访问和分析MyFitnessPal平台上的饮食数据。该项目绕过了MyFitnessPal私有API的限制，实现了数据的提取、分析和可视化。它为开发者和研究人员提供了探索个人饮食习惯的工具，并配有完善的文档和社区支持。

Grid2Op - 模块化电力系统仿真与强化学习平台

GithubGrid2Op开源项目强化学习模块化设计电力系统电网操作

Grid2Op是一个模块化电力系统仿真平台,支持发电调度、负荷管理、维护操作和拓扑重构等多种电网控制。平台提供兼容OpenAI Gym的强化学习接口,支持自定义参数和规则,可适配多种数据格式。Grid2Op内置交直流潮流计算功能,并支持更换求解器,为电力系统建模和强化学习研究提供灵活高效的仿真环境。

GenSim - 利用大型语言模型实现机器人仿真任务自动生成

GPTGenSimGithub任务生成大语言模型开源项目机器人模拟

GenSim项目通过大型语言模型生成仿真环境和任务。用户可使用Gradio Demo和GPTs进行互动。本仓库提供安装及使用指南，涵盖任务生成、添加、移除，及LLM微调等。GenSim还支持多任务训练基准测试，多种生成和训练脚本。项目代码位于GitHub，供用户反馈和交流。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现

GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现

该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。

SimPO - 无需参考模型的简化优化算法

ArmoRMDPOGemmaGithubSimPOUltraFeedback开源项目

SimPO是一个无需参考模型的简化偏好优化算法，表现优于AlpacaEval 2、MT-Bench和Arena-Hard等多个基准。2024年7月更新发布的SimPO模型通过微调Google的gemma-2 9B模型，达成了72.4% AlapcaEval 2 LC胜率和59.1% Arena-Hard胜率。更多详情、训练脚本和数据生成脚本请访问SimPO的GitHub仓库。

XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统

GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光

XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型，结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练，支持影像诊断和多轮对话交互，为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架

GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架

robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。

MedicalGPT - 优化医疗GPT模型，提升医疗对话系统的响应与精确性

GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调

MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习，优化医疗GPT模型，增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础，通过直接偏好优化和强化学习策略，调整生成对话的质量与人类偏好的契合度，提供科学准确的医疗咨询，项目持续接入先进的医疗语言处理技术，应对医疗领域的需求变化。

相关项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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