InterValue主网映射结束时间延长至2019年6月30日

InterValue宣布将INVE主网映射结束时间从原定的2019年4月30日延长至2019年6月30日,以确保所有用户能完成从ERC-20代币到主网代币的1:1兑换。

自InterValue团队于2019年3月1日至2019年4月30日期间启动INVE主网映射(原INVE ERC-20代币1:1兑换主网INVE)以来,已有许多用户申请并完成了主网映射。但据统计,仍有部分用户还未完成映射。为了保障大家的权益,InterValue团队现决定将主网映射结束时间延长至2019年6月30日。特此公告,请大家相互转告!

【EI复现】基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q络(DQN)等深度强化学习算法对微能源中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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