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RL-KGNN模型

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简介：
RL-KGNN是一种结合了强化学习与知识图谱嵌入技术的神经网络模型，旨在提升复杂环境下的决策能力及推荐系统的精确度。 GNN政策是Policy-GNN的实现。安装要求如下：Python 3.5.2, numpy == 1.16.4, torch-cluster == 1.4.5, torch-scatter == 1.4.0, torch-sparse == 0.4.3, torch-geometric == 1.3.2, 和 torch == 1.4.0。例子：运行 `python train_cora.py` 或者 `python train_citeseer.py`。

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  • RL-KGNN模型
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    RL-KGNN是一种结合了强化学习与知识图谱嵌入技术的神经网络模型，旨在提升复杂环境下的决策能力及推荐系统的精确度。 GNN政策是Policy-GNN的实现。安装要求如下：Python 3.5.2, numpy == 1.16.4, torch-cluster == 1.4.5, torch-scatter == 1.4.0, torch-sparse == 0.4.3, torch-geometric == 1.3.2, 和 torch == 1.4.0。例子：运行 `python train_cora.py` 或者 `python train_citeseer.py`。
     
  • RL-SM12BD-8723DS模块规格书
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    本规格书详述了RL-SM12BD-8723DS模块的各项技术参数和功能特性，涵盖硬件接口、电气性能及使用说明，旨在指导开发者正确安装与应用该模块。 RL-SM12BD-8723DS是一款基于RTL8723DS开发的SDIO接口单频单通道模块，符合BT4.2标准，集成了蓝牙和Wi-Fi功能。这是对RTL8723BS蓝牙模块的一个升级版本。
     
  • RL-UM02BS RTL8188CUS模块规格书
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    本规格书详述RTL8188CUS无线网络模块RL-UM02BS的技术参数、电气特性及使用说明，适用于嵌入式系统和物联网设备。 ### RTL8188CUS模块(RL-UM02BS)规格书解析 #### 概述 本规格书主要介绍了RTL8188CUS模块（型号RL-UM02BS）的技术参数、功能特点以及应用范围。该模块是一款支持IEEE 802.11n标准的无线局域网（WLAN）USB模块，最高支持150Mbps的数据传输速率，适用于需要高速无线连接的应用场景。 #### 产品特点 1. **工作频段**：2.4GHz频率范围。 2. **1x1 MIMO技术**：通过使用单个发射天线和单个接收天线提高有效吞吐量和覆盖范围，相比传统的802.11bg产品性能更优。 3. **数据传输速率**：最高可达150Mbps，满足高速无线网络连接的需求。 4. **兼容性**：支持802.11e标准，采用BPSK、QPSK、16QAM、64QAM等调制方案，确保了信号传输的稳定性和高效性。 5. **加密方案**：支持WEP、TKIP、AES等多种硬件加密方式，确保数据传输的安全性；同时支持WPA和WPA2标准。 6. **低功耗设计**：在提供高性能的同时注重能耗控制，有助于延长设备电池寿命。 7. **成本效益**：通过优化设计，在保证性能的前提下实现了较高的性价比。 #### 主要规格 - **型号**：RL-UM02BS - **产品名称**：WLAN 11n USB模块 - **主芯片组**：Realtek RTL8188CUS - **标准**：支持IEEE 802.11bgn、IEEE 802.3和 IEEE 802.3u 标准。 - **数据传输速率**：支持多种速率，包括但不限于1Mbps, 2Mbps, 5.5Mbps, 6Mbps等，最高可达150Mbps - **调制方法**：BPSK、QPSK、16-QAM和64-QAM - **频率范围**：2.4至2.4835GHz ISM频段。 - **扩频方式**： - IEEE 802.11b使用DSSS（直接序列扩频） - IEEE 802.11gn 使用OFDM（正交频分复用） - **射频输出功率**：低于13dBm@11n，低于18dBm@11b和低于14dBm@11g - **工作模式**：支持Ad-hoc模式与基础设施模式。 - **接收灵敏度**： - 于1Mbps时为-86 dBm @ 8% - 在54 Mbps下可达到-73 dBm @ 10% - 最高可达130 Mbps，此时为-66dBm@10% - **操作范围**：在开放空间中最大距离约为180米。 - **LED操作系统支持**：适用于Windows、Linux、Mac OS、Android和WinCE等多种操作系统 - **安全特性**：支持WEP, TKIP 和AES等加密机制，符合WPA和WPA2标准。 - **接口类型**：USB 2.0 - **功耗**：供电电压为DC3.3V。 #### 应用场景 该模块适用于需要高速无线连接的设备，如笔记本电脑、平板电脑及智能家居产品。其卓越性能与低能耗特性使其成为移动设备的理想选择，并且由于支持多种操作系统而具备较高的灵活性和广泛的适用性。
     
  • OSIM-RL：配备肌肉骨骼模型的强化学习平台
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    OSIM-RL是一个创新性强化学习平台，它整合了详细的肌肉骨骼人体模拟技术。这个工具旨在为研究者和开发者提供一个高度精确且灵活的环境来探索人机交互的新领域。 NeurIPS 2019：学习移动-到处走走 该存储库包含参加NeurIPS 2019挑战赛所需的软件：学习移动-到处走走。 您需要为一个生理上合理的3D人体模型开发控制器，使其能够以最小的努力遵循速度指令行走或奔跑。为此任务，你将获得一个人体肌肉骨骼模型和基于物理的仿真环境OpenSim。挑战包括三个赛道： 1. 最棒的表现 2. 新型ML解决方案 3. 新颖的生物力学解决方案 每个轨道都将奖励获胜者。 与NIPS 2017相比的新功能：学习跑步？ 我们根据前一届比赛的意见进行了改进，具体如下： - 可以使用实验数据来加速学习过程。 - 发布了第三个维度（模型可以横向倾斜）。 - 增加了一条假肢轨道，旨在解决在获得假肢后行走方式变化的医学难题。这将有助于加快设计、制作原型或调整假肢的速度。 入门指南 为了运行我们的仿真，您需要安装Anaconda环境。
     
  • RL-UM12BS-8188EUS RTL8188EUS模块规格书
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    本规格书详细介绍了RL-UM12BS-8188EUS模块的各项技术参数和特性，包括RTL8188EUS芯片的无线连接性能、兼容性及应用指南。 RTL8188EUS模块是HKNATERTECH LIMITED提供的WLAN 11n USB模块之一，型号为RL-UM12BS-8188EUS。该模块基于Realtek的RTL8188EUS芯片，支持IEEE 802.11bgn无线标准，并能实现高达150Mbps的无线网络连接速度。此模块主要适用于需要高速无线网络连接、低功耗、高性能和成本效益管理系统的应用。 在规格方面，该模块支持2.4GHz频段并采用1x1 MIMO（多输入多输出）技术来提高数据传输的有效吞吐量与范围，在现有的802.11bg产品上同样适用。其数据速率从1Mbps到150Mbps不等，并且能够使用BPSK、QPSK、16-QAM和64-QAM调制方案，同时支持WEP、TKIP、AES、WPA和WPA2硬件加密方式，为无线网络提供安全保障。 在技术细节上，RTL8188EUS模块遵循了802.11bgn、802.3及802.3u标准。其频率带宽覆盖从2.4到2.4835GHz的ISM频段，并且支持直接序列扩频（DSSS）技术，用于IEEE 802.11b；同时兼容正交频分复用（OFDM），适用于IEEE 802.11gn。模块在不同模式下的射频输出功率分别为：11n模式下小于13dBm、11b模式下小于18dBm以及11g模式下小于14dBm。 接收灵敏度方面，在使用速率分别为: 54Mbps时为-73dBm（PER=0.1），在最大速率为65Mbps时，该值为-69dBm (PER=0.2)。其操作范围可达开阔空间中的约180米。 模块的LED指示灯可以在Windows、Linux、Mac OS及Android等操作系统上正常工作。电源需求为DC 3.3V，具体的最大功率损耗在规格书中未详尽列出但通常会提供详细值供设计参考。 针对应用场景，该模块适用于各种移动设备和智能装置中的无线网络连接需要，并且由于其尺寸小、易于集成的特点非常适合平板电脑、笔记本电脑、智能手机及智能家居等便携式设备。通过支持WPA/WPA2协议为无线通信提供了更高级别的安全保障。 HKNATERTECH LIMITED提供的这份规格书详细列出了产品的型号、标准、传输速率、调制方式、工作频段、输出功率值以及操作范围和操作系统兼容性，旨在为客户在产品采购与使用过程中提供全面的技术参考。此外还包含了公司信息及认证情况等资料以方便客户进行咨询或质量跟踪。
     
  • RL-Cache-Master.zip
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    RL-Cache-Master 是一个结合了强化学习技术与缓存策略优化的项目代码包，旨在提高数据访问效率和系统性能。 强化学习实现的网络缓存替换策略相较于传统的LRU等算法具有更强的适应性和更好的性能，在某些条件下尤为显著。使用Python3和numpy可以方便地进行相关研究与开发工作。
     
  • RL-UM12BS-8188FTV WiFi模块设计（基于RTL8188FTV）.pdf
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    本PDF文档详细介绍了RL-UM12BS-8188FTV WiFi模块的设计方案，采用Realtek RTL8188FTV芯片，涵盖硬件电路、软件驱动及应用实例。 RTL8188FTV 设计的WiFi模块名为RL-UM12BS-8188FTV。
     
  • Fault Diagnosis with Intelligent RL Approach
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    本研究提出了一种基于智能强化学习的方法进行故障诊断，通过优化的学习策略有效提高系统的可靠性和维护效率。 使用强化学习的智能故障诊断问题陈述如下：通过训练一个类似于人类感知分类方法的智能代理来执行条件分类任务。该过程涉及利用堆叠式自动编码器提取潜在特征，并采用深度Q网络对代理进行数据集训练。本研究使用的滚动轴承故障数据由凯斯西储大学（CWRU）提供，包含正常和各种故障状态下的滚珠轴承测试信息。 实验中采集的数据采样频率为48KHz，这一数值来源于电机轴附近的测量结果。四种不同的运行条件如下： - N：代表无故障情况； - IF：表示内部故障； - OF：指外部故障； - RF：表明滚动体出现的故障。 为了验证我们的方法有效性，在实验中依据不同负载量下的振动数据被划分为四组（A、B、C和D），这些不同的条件将导致各异的振动模式，进而增加轴上振动的动力学特性。每一组包括根据故障直径及位置划分出的不同类别共10种情况（例如，编号为1至10）。其中，A、B和C三类包含了所有可能的分类，并且在它们之间没有不可见的数据类型存在。 一般而言，在每个特定数据集内某一个具体类型的样本数量大约有48万条。
     
  • 深度RL算法在PyTorch中的模块化实现（DeepRL）
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    DeepRL项目致力于在PyTorch框架下提供深度强化学习算法的模块化和可重用实现。该项目旨在为研究者与开发者简化复杂算法的应用，促进深度RL领域的创新与发展。 如果您有任何疑问或需要报告错误，请通过打开一个问题来处理而不是直接发送电子邮件。 DeepRL是PyTorch框架下一种流行的深度强化学习算法的模块化实现方式。它支持在简单的玩具任务与复杂游戏之间轻松切换，具有高度灵活性和适应性。 该库实现了多种重要的深度强化学习算法： - 深度Q网络（DQN），包括双重、决斗及优先版本； - 分类DQN (C51) 和分位数回归DQN (QR-DQN); - 同步优势演员评论家方法(A2C)，支持连续和离散动作空间; - 同步N步Q学习(N步DQN); - 深度确定性策略梯度算法(DDPG), 近端政策优化(PPO); - 选择关键体系结构（OC）以及孪生延迟DDPG(TD3)。 此外，对于DQN代理和C51、QR-DQN的实现中，它还提供异步角色来生成数据，并且使用了异步重播缓冲区以将这些数据传输到GPU上进行处理。 在硬件配置为单个RTX 2080 Ti GPU及3线程的情况下, DQN代理能够在6小时内完成1亿次步骤(相当于4亿帧)的训练过程，其中包含大约250万次梯度更新，在Breakout游戏中达到了较高的性能水平。 依赖环境：PyTorch v1.5.1。