DRL-urban-planning
Un approccio basato su deep reinforcement learning (DRL) per la disposizione spaziale dell'uso del suolo e delle strade nelle comunità urbane. (Nature Computational Science)
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn approccio basato su deep reinforcement learning (DRL) per la disposizione spaziale dell'uso del suolo e delle strade nelle comunità urbane. (Nature Computational Science)
DRL-urban-planning ha 306 stelle su GitHub. È stato forkato 51 volte. DRL-urban-planning è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2023. DRL-urban-planning è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: graph-neural-networks, reinforcement-learning, spatial-planning, urban-planning.
Che cos'è DRL-urban-planning?
Un approccio basato su deep reinforcement learning (DRL) per la disposizione spaziale dell'uso del suolo e delle strade nelle comunità urbane. (Nature Computational Science)
DRL-urban-planning è open source?
DRL-urban-planning è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
DRL-urban-planning è gratuito?
Sì. DRL-urban-planning è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è DRL-urban-planning?
DRL-urban-planning è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto DRL-urban-planning?
DRL-urban-planning è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/tsinghua-fib-lab-drl-urban-planning.html)
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