Sakai 2.5.0 版本发布

Sakai是一款由多所知名大学共同发起的开源课程管理系统(CMS),旨在为教学和研究提供一站式的交流与协作平台。该系统不仅支持课程管理,还提供了丰富的工具和插件,帮助用户创建个性化站点,支持在线讨论、资源共享等功能。
Sakai 是由美国印地安那大学、密西根大学、斯坦福大学和麻省理工学院于2004 年共同发起的一项开源CMS 计划。Sakai 项目的主要目标是,开发Sakai程序的系统架构,将之与已有各种CMS 工具和组件整合为一体。这些工具与组件既可用于课程管理,同时也可作为原有CMS 模型的扩展插件。更为重要的是,Sakai 也将支持研究性协作学习。

Sakai提供一组软件工具来帮助教师,研究员和学生创建一个用于交流、协作的站点。用户通过使用浏览器,就能从Sakai提供的工具中选择一个来创建符合她们要求的站点(Site)。以下列出几个利用Sakai可能创建的例子:项目主管可以创建一个网站来发布通知与共享资源,比如文档或链接到其它网站的资源。教师可以创建一个网站来让学生们可在线讨论。学生可以登录课程站点学习或者提交电子作业。

Sakai基金会是由最初的Sakai项目(获Andrew W. Mellon基金资助)和Sakai教育合作者项目基金会(获William and Flora Hewlett基金会部分资助)演变而来。Sakai基金会成立于2005年,它致力于Sakai软件的持续开发和Sakai社区的持续发展。基金会是密歇根州的一个非盈利组织,它采取会员制,合作者项目的会员也将成为Sakai基金会的会员。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网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网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网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网模型,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、能源互联网、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网的能量管理;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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