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本发明提供了一种基于分布式协同采样中心式优化的强化学习训练系统，包括强化学习算法模块、优先级队列缓存模块、远端奖励回溯模块、中心式优化模块、分布式机器，同时还提供了上述系统的训练方法，是通过对多组分布式采样机，采集仿真环境实例数据库中多组环境案例，进行与服务端之间的信息交互，输出对应环境案例的轨迹数据给客户端；再通过强化学习算法模块的进行配置强化学习算法模型、初始化参数该系统，还提供了上述系统的方法是通过分布式协同采样、C/S架构模式，结合奖励回溯技术，解决强化学习训练系统满足大规模强化学习训练问题，具备优秀的普适性，较高的采样效率。

📄 2020110326582 📂 G06F9_455 👤 南京星耀智能科技有限公司 📅 2020-09-27

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一种基于骨骼化图片发现道路关键位置的方法

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本发明提供了一种基于骨骼化图片发现道路关键位置的方法，取某一道路的2D街道地图，对输入图像进行中值滤波处理，图像二值化，进行骨骼线计算处理，通过第三方库的放大操作，追踪获得目标所在位置、朝向角度、攻击范围，获得所有背部区域S1点；通过计算进行判定某一角度的最远点，从上述的最远点中选取距离目标最远的点，即该点为针对目标的唯一关键点。上述方法，主要用于未来模拟街道上双方对战时，一方灵活出击目标的场景，可以让决策系统在依靠无人机获取街道地图和目标的位置朝向，自动找到在目标视野盲区攻击到目标的位置。

📄 2020109120733 📂 G06T7_73 👤 南京星耀智能科技有限公司 📅 2020-09-02

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一种基于对抗鉴别式迁移法的拟态环境与战场态势策略转移技术

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本发明提供了一种基于对抗鉴别式迁移法的拟态环境与战场态势策略转移技术，采用用于回归迁移的对抗鉴别式方法，并评估了从拟态环境到真实环境战术策略的有效性，通过域随机化，使用真实的RGB相机记录下真实的作战场景，例如山脉、河流、军事基地等等信息，在模拟中学习到的策略具有很强的鲁棒性，足以将学习到的策略直接迁移到真实的作战场景；通过模拟的方法，大大降低拟态迁移时对真实世界的依赖成本。

📄 2019109683270 📂 G09B9_00 👤 南京星耀智能科技有限公司 📅 2019-10-12

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🔬

固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

专利交易市场

一种基于分布式协同采样中心式优化的强化学习训练系统及方法

一种基于骨骼化图片发现道路关键位置的方法

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