MATLAB-Simulink-Challenge-Project-Hub

人工智能、可持续发展及可再生能源在内的多领域科技挑战项目

MATLAB Simulink MathWorks 工程科学技术挑战赛 Github 开源项目

MATLAB-Simulink-Challenge-Project-Hub提供包括人工智能、可持续发展及可再生能源在内的多领域科技挑战项目。参与者不仅能提升MATLAB与Simulink的实际操作技能，还可解决实际工业与社会问题，获得MathWorks的官方认证及奖励，为科学和工程的进步贡献力量。

Open Data Science - 打造全球数据科学和人工智能专业人士交流学习的开放社区

AI工具Open Data Science人工智能数据科学机器学习社区平台

Open Data Science汇聚全球数据科学和人工智能专业人士，提供丰富的学习资源和交流机会。平台涵盖课程、竞赛、项目等多样化内容，用户可参与数据比赛、黑客马拉松等活动，加入各类专题讨论组。作为数据科学领域的重要社区，该平台致力于推动开源合作和知识共享，为从业者提供学习成长和职业发展的机会。

awesome-generative-ai - 现代生成式人工智能项目和服务指南

Generative AIGithubOpenAI人工智能内容生成开源项目机器学习

awesome-generative-ai是一个综合性平台，聚焦最先进的生成式人工智能技术与项目。这些技术基于丰富数据训练的机器学习算法，能创造独特的图像、声音和文本。覆盖艺术、编程支持、交互式聊天等多个应用领域，本平台不仅展示成熟项目如GPT模型、Stable Diffusion，也鼓励社区成员贡献想法，共推技术进步。

500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code - 涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的AI项目列表

Artificial Intelligence Project ListComputer visionDeep learningGithubMachine learningNLP开源项目

该项目集合包括超过500个人工智能项目，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。每个项目均附带代码链接，适合各层次开发者使用。项目持续更新，确保所有链接有效，用户也可提交请求和贡献代码。

SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架

GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估

SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。

ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架

GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真

ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统，支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力，可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API，简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程，未来将扩展更多资产和场景支持。

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

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本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

awesome-ai-agents - 人工智能项目实践与框架的探索

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深入了解 awesome-ai-agents 项目，探讨开源与闭源项目的差异和特点。了解如何通过集成AI代理至SDK、框架和工具中，提升AI应用的部署、测试和监控效率。

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