NuremX 项目推荐

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NuremX Nurem-X is a Python Programmed cheat that uses a Trained AI Dataset Model to identify and target In-Game Enemies using the PyTorch Library, The script uses a custom made AI Dataset Model (With 3 Others Included) that is imported and instructed by the PyTorch Library. Ram is controlled by the PyTorch VRAM Instructor with a VModelHandle. NuremX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/NuremX

1. 项目基础介绍及主要编程语言

NuremX 是一个开源项目,旨在为游戏玩家提供一种基于人工智能的辅助工具。该项目使用 Python 编程语言,并结合了 PyTorch 库进行深度学习模型的训练和识别。NuremX 利用先进的 AI 技术来辅助玩家在游戏中识别敌人,自动瞄准并显示敌人位置。

2. 项目的核心功能

  • AI 识别与自动瞄准:通过训练的专业 AI 模型,NuremX 能够识别游戏中的敌人,并自动进行瞄准。
  • 自定义配置:项目提供了多种自定义配置选项,玩家可以根据自己的需求调整设置,如置信度阈值、延迟、敏感度等。
  • 跨平台支持:NuremX 支持包括 Windows 10/11 和 Debian Linux 在内的多种操作系统。
  • 硬件优化:项目对 GPU/Cuda 进行了优化,以充分利用硬件资源,提高性能。

3. 项目最近更新的功能

  • 版本 2.1 更新:将瞄准触发键更改为 'X' 键。
  • 版本 2.0 更新:添加了 overlay_resolution 函数,用于设置覆盖层的分辨率,并在配置文件中添加了 overlay_resolution_xoverlay_resolution_y
  • 版本 1.9 更新:修复了 requirements.txt 中损坏的模块,并增加了 RICH_PRESENCE 赞助。
  • 版本 1.8 更新:将版本列表示例从浮点数更改为整数,并添加了 status_overlay 函数,用于在脚本中显示状态(启用/禁用)。

NuremX Nurem-X is a Python Programmed cheat that uses a Trained AI Dataset Model to identify and target In-Game Enemies using the PyTorch Library, The script uses a custom made AI Dataset Model (With 3 Others Included) that is imported and instructed by the PyTorch Library. Ram is controlled by the PyTorch VRAM Instructor with a VModelHandle. NuremX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nu/NuremX

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文聚焦于成本共担机制下北大荒绿色农产品供应链的协调策略,通过构建集中决策和分散决策模型,深入分析成本分担系数、绿色度等关键因素对供应链收益和农业生产绩效的影响。利用MATLAB进行参数计算和敏感性分析,提出优化成本共担机制、加强绿色投入管理、建立长期合作与信息共享机制以及完善收益共享机制等协调策略,旨在提升北大荒绿色农产品供应链的整体效益,实现经济效益与环境效益的双赢。文章还详细探讨了北大荒绿色农产品供应链在生产运作和销售管理方面的现状及其存在的问题,如技术应用不均衡、品牌价值挖掘不足和物流成本高等。 适合人群:从事农产品供应链管理的专业人士、农业经济研究人员、政策制定者以及对绿色供应链感兴趣的学者和学生。 使用场景及目标:①帮助供应链成员合理分担绿色投入成本,优化成本分担比例,减轻企业负担;②通过加强绿色投入管理,提升农产品绿色度,增强产品竞争力;③建立长期合作与信息共享机制,解决生产和销售环节中的技术应用不足、品牌建设和物流成本高等问题;④完善收益共享机制,确保各成员从供应链协同发展中获得合理回报,提高参与积极性。 其他说明:本文为哈尔滨商业大学本科毕业设计(论文),作者为高旭升,指导教师为钟海岩。研究不仅为北大荒绿色农产品供应链的优化提供了切实可行的方案,也为我国其他地区绿色农产品供应链的发展提供了有益的借鉴和参考。文中通过理论分析和实证研究相结合的方式,提供了丰富的数据支持和模型验证,确保研究结果的科学性和实用性。
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