DRL-urban-planning
Ein auf Deep Reinforcement Learning (DRL) basierender Ansatz für die räumliche Anordnung von Landnutzung und Straßen in städtischen Gemeinschaften. (Nature Computational Science)
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DRL-urban-planning hat 306 Sterne auf GitHub. Es wurde 51-mal geforkt. DRL-urban-planning ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. DRL-urban-planning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: graph-neural-networks, reinforcement-learning, spatial-planning, urban-planning.
Was ist DRL-urban-planning?
Ein auf Deep Reinforcement Learning (DRL) basierender Ansatz für die räumliche Anordnung von Landnutzung und Straßen in städtischen Gemeinschaften. (Nature Computational Science)
Ist DRL-urban-planning Open Source?
DRL-urban-planning ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist DRL-urban-planning kostenlos?
Ja. DRL-urban-planning ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht DRL-urban-planning?
DRL-urban-planning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist DRL-urban-planning geschrieben?
DRL-urban-planning ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/tsinghua-fib-lab-drl-urban-planning.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.