An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
The mkseg project provides a unified cell segmentation pipeline for analyzing microscopy images.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لفرز الخلايا في صور المجهرية. مصمم للعمل مع مختلف أنواع البيانات المجهرية، بما في ذلك صور MK و HSPC و NMJ و Vessel. يستخدم المسار خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الخلايا الفردية بدقة وتفريقها عن الخلفية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات البحثية والتحليلية حيث يعد فرز الخلايا خطوة مهمة.
The JOE Job Market Tracker is an analysis tool for tracking economics job market postings from the American Economic Association's Job Openings for Economists (JOE).
هذا المشروع يقدم تحليلًا شاملًا للตลาด الوظيفي في الاقتصاد عن طريق متابعة المنشورات من جمعية الاقتصاد الأمريكية لفتح وظائف الاقتصاديين (JOE). يحتوي على العديد من الميزات، بما في ذلك الاتجاهات cumulative posting trends، التحليل الدوري 4-أسبوع flow، ومراجعة متعددة. كما يولد مخططات HTML تفاعلية ومخططات PNG ثابتة لتحسين فهم المستخدمين للتrends السوقية.
This project is a trading journal for users to track and analyze their investment activities.
هذا المشروع هو سجل تجاري للمستخدمين لمراقبة و تحليل نشاطات الاستثمار الخاصة بهم. يسمح هذا التطبيق للمستخدمين بتعريف البيانات التجارية، عرض القياسات الأداء، وتوليد رسومات مرئية لمساعدة على اتخاذ القرارات.
This project provides a market analysis toolkit for options trading, offering features such as HMM regime detection, technical indicators, phase detection, and opportunity assessment.
هذا المشروع يوفّر أداة تحليل السوق للاستثمار في خيارات، وتضم ميزات مثل اكتشاف الأنماط باستخدام النماذج اللازمة، والمتغيرات الفنية، واكتشاف المراحل، وتقييم الفرص. هذه الأدوات تساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على تفاصيل حول السوق.
A Python-based system that monitors livestock behavior in real time, using sensor data to detect activity patterns and dynamically adjust sampling rates for energy efficiency.
يُعد LiveEdge نظامًا قائمًا على لغة بايثون يراقب سلوك المواشي في الوقت الحقيقي، مستفيدًا من بيانات المستشعرات لتحديد أنماط النشاط. يستخدم نماذج تعلم الآلة لتصنيف السلوكيات، ويضبط معدلات أخذ العينات تلقائيًا لتقليل استهلاك الطاقة. يوفر المنصة تحليلات بصرية عبر مخططات تفاعلية وتقارير مفصلة، مما يمكّن المزارعين من اكتشاف مشكلات الصحة قبل تفاقمها. صُمم خصيصًا لمديري المزارع والباحثين الزراعيين، ويقلل من تكاليف صيانة المستشعرات مع تحسين رفاهية القطيع. بفضل تقنية أخذ العينات التكيفية، يطيل عمر البطاريات ويقلل العبء التشغيلي. يُمكن نشره بسهولة على شبكات المستشعرات الحالية، ويُدعم التكامل مع أنظمة إدارة المزارع. يدمج LiveEdge بين الذكاء الاصطناعي والتحليل البياني لتقديم حلول مراقبة فعّالة ومتكاملة.
A RESTful service that classifies DNA sequences using contrastive learning and deep reinforcement learning.
يقدم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء تستقبل تسلسلات DNA خام وتعيد تنبؤات حول وظائفها أو ارتباطها بأمراض معينة. يستخدم التعلم التبايني لتوليد تمثيلات قوية للتسلسلات، ثم يُحسّن التصنيف عبر سياسة تعلم تعزيزي عميق تقوم بتحسين حدود القرار. يعتمد البنية التحتية على FastAPI وPyTorch، مع إمكانية التكامل مع Prometheus وGrafana لمراقبة الأداء في الوقت الحقيقي. يستهدف الباحثين في علم الأحياء الحاسوبي وعلماء بيانات الجينوم الذين يحتاجون إلى تحليل تسلسلي دقيق وقابل للتوسع دون الاعتماد على بيانات معنونة كبيرة. يمكن دمج الخدمة في خطوط أنابيب تحليل الجينوم الحالية أو استخدامها كخدمة ميكرو سرفيس مستقلة لتقديم استدلال سريع.
This project is a Python data pipeline for downloading, parsing, and processing historical equity data from the Brazilian Stock Exchange (B3) for quantitative analysis or backtesting.
هذا المشروع هو مسار بيانات بروتوكول لتحميل وتحليل البيانات التاريخية من البورصة البرازيلية (B3) للتحليلات النوعية أو اختبار العودة
An AI-driven API that predicts the effects of cannabinoids and terpenes based on molecular pharmacology, aiding researchers and product developers.
يقدّم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات ويب مبنية على FastAPI لتوقع تأثيرات الكانابينويد والثيربين استناداً إلى علم الأدوية الجزيئي. يستخدم نماذج تعلم الآلة المدربة على وصفات كيميائية وبيانات فاعلية دوائية لتوقع النتائج النفسية والعلاجية. يتيح للمستخدمين إرسال هياكل المركبات واستلام ملفات تعريف التأثير مع إظهار مستوى الثقة في التوقعات وميزات النموذج. يستهدف الباحثين وعلماء الأدوية ومطوري منتجات القنب الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات. يساهم أداة التوقع في تقليل الجهد التجريبي وتسريع دورات تطوير المنتجات. كما توفر واجهة مرئية لعرض النتائج وتفسيرها، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة حول تركيبات القنب.
This project simulates and visualizes the homicidal chauffeur differential game using symbolic and numerical tools.
يُقدّم هذا المشروع محاكاة شاملة للعبة السائق القاتل، وهي لعبة تعقب‑تجنّب تقليدية في نظرية الألعاب التفاضلية. يتم استخدام الرياضيات الرمزية لاستنتاج استراتيجيات مثلى، ثم يُطبّق التكامل العددي لتوليد مسارات اللاعبين. تُعرض النتائج عبر رسومات تفاعلية تُظهر تطور السائق والفرار مع مرور الوقت، ما يتيح للمستخدمين تحليل سلوكيات اللعبة بوضوح. يُصمم النموذج ليكون سهل التعديل، بحيث يمكن للطلاب والباحثين تعديل المعلمات أو إضافة سيناريوهات جديدة داخل دفتر الملاحظات. يوفّر هذا المشروع حلاً عملياً لتعليم مفاهيم التحكم في الأنظمة الديناميكية، مع التركيز على التفاعل بين القائد والتابع. يميز المشروع بدمج الأدوات الرمزية والعددية في تجربة واحدة متكاملة، ما يجعله أداة قيمة للبحوث التعليمية والتطبيقية.
A Python-based pipeline that reproduces the quantitative findings of the "Cognitive Obesity" research study.
يُقدّم هذا المشروع سير عمل متكامل وقابل للتكرار للتحقق من النموذج التوازني المضاف المقترح في دراسة "السمنة المعرفية". يقوم بتنزيل مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة تلقائياً، بما في ذلك NHANES وATUS ومصادر البنك الدولي وWHO GHO وOWID، ثم يُنفّذ إحصائيات وصفية، وتحليل الارتباط، ومقارنات التأثيرات الثابتة، وتحليل الانحدار بالعتبة، واختبارات جرانجر للسببية، وفحوصات الصلابة. يُقسّم التحليل إلى ثلاثة أقسام منطقية: تقريب أولي، ودراسة لوحة على مستوى الماكرو عبر 177 دولة، وتحقق على مستوى الفرد باستخدام بيانات الاستطلاع. يمكن للباحثين تشغيل كامل السلسلة مع سطر أوامر واحد، وإنشاء جميع الرسوم البيانية والجداول، واستكشاف مُقدّرات بديلة مثل DK‑SE، واتجاهات الدول، وFD‑IV. تم تصميم المشروع لتعزيز القابلية للتكرار والشفافية في البحث العلمي في مجال العلوم الاجتماعية.
The JVLink MCP Server is a server application for analyzing horse racing data.
هذا المشروع يقدم تنفيذًا للخادم لمعالجة الخوارزمية المتعددة-الاحتمالية (MCP) لتحليل البيانات الرياضية. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ويدعم التكامل مع قواعد البيانات PostgreSQL. يمكن استخدام الخادم لمعالجة وتحليل datasets كبيرة، مما يوفر نظرة عامة حول الاتجاهات والنمط في سباق الخيل.
The gridfia project provides spatial raster analysis capabilities for the USDA Forest Service's BIGMAP data.
هذا المشروع يهدف إلى تحليل الرسومات الجغرافية الموزعة على USDA Forest Service BIGMAP بيانات. يستخدم هذا الأداة لغة بايثون و مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas لتحليل وتحليل البيانات الجغرافية.
This project analyzes autocorrelation patterns in intraday 15-minute bars for popular stocks using Polygon.io data.
هذا المشروع يقوم بتحليل التفاعلات الذاتية في البارز الداخلية 15 دقيقة لأسهم شائعة باستخدام بيانات بوليغون.يو.، ويحسب التفاعلات المتأخرة ويتولى إنتاج الرسومات والتقارير الإحصائية. يجمع المشروع البيانات التاريخية من داخل اليوم من بوليغون.يو.، ويحسب تغييرات النسبة المئوية لكل بار، وي.export النتائج إلى صيغ CSV و Excel.
Generate Japanese subtitles for adult videos using AI transcription.
يُقدِّم هذا المشروع مولِّد ترجمات آليًا مخصصًا للفيديوهات البالغية باللغة اليابانية. يقوم بتحويل الصوت إلى نص بدقة عالية، مع توقيت دقيق للترجمات لتتناسب مع المشاهد. يستخدم نماذج تحويل الكلام إلى نص متقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع المصطلحات العامية والمصطلحات الخاصة بالمجال. يمكن للمستخدمين رفع ملفات الفيديو أو الصوت عبر واجهة ويب بسيطة أو نقطة نهاية API، ثم الحصول على ملف الترجمة بالصيغة القياسية، مما يسهل دمجه في سير عمل التحرير. يحل هذا الحل مشكلة الاعتماد على الترجمة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً وتكلف موارد، ويُسرّع عملية إنتاج المحتوى مع الحفاظ على الدقة والملاءمة الثقافية.
This project provides a tool for screening and evaluating investment opportunities.
هذا المشروع يقدم أداة لمراجعة و تقييم فرص الاستثمار. يعتمد على لغة البرمجة Python و يستخدم مكتبات مثل Matplotlib, NumPy, و Pandas للتعامل مع البيانات و الرسومات. يمكن استخدام الأداة من قبل المستثمرين الفرديين أو المحترفين الماليين الذين يبحثون عن تسهيل عملية البحث الاستثماري.
A Python tool for estimating the physical parameters of gravitational wave sources.
يُعَدّ هذا البرنامج أداةً برمجية متخصصة في تحليل بيانات الموجات الجاذبية لاستخلاص معلمات المصدر الفيزيائية مثل الكتل والدوارات وموقع السماء. يعتمد على مكتبات عددية قوية لتطابق نماذج الموجات مع الإشارات المُلاحَظة، ويُنتِج توزيعات لاحتمالية لاحقة للمعلمات. يتضمن سير العمل استيراد البيانات، ومعالجتها، وتقييم الاحتمالية، وتوليد العينات عبر خوارزمية ماركوف-تشين مونت كارلو. صُمم هذا البرنامج خصيصاً للباحثين في الفيزياء الفلكية وعلم الموجات الجاذبية، لتسهيل سير العمل وتحسين كفاءة التحليل. يُقدّم النتائج بصيغة رسومية عالية الجودة، مع إمكانية حفظها في تنسيقات علمية قياسية للمتابعة. يميز هذا الحل بقدرته على دمج خطوات التحليل المتعددة في واجهة واحدة، مما يقلل الحاجة إلى أدوات متعددة ويُسرّع عملية الاستخلاص.
A Python library that predicts vertical ground reaction force curves from triaxial accelerometer signals using functional principal component analysis and a lightweight neural network, enabling force‑plate quality biomechanical metrics from a single wearable sensor.
يقدم الحزمة مساراً كاملاً لتحويل بيانات التسارع ثلاثية المحاور التي تُجمع أثناء القفزات المتحركة إلى منحنيات القوة الأرضية الرأسية (vGRF). يستخدم تحليل المكوّنات الرئيسية الوظيفية (FPCA) لتقليل كل من الإشارات الداخلة والخارجة إلى متجهات درجات منخفضة الأبعاد، ثم يُدرّب شبكة عصبية بسيطة ذات طبقة مخفية واحدة لتعلم العلاقة بينهما. يمكن للنموذج الناتج التنبؤ بارتفاع القفز، والقوة القصوى، وموجات القوة الكاملة بدقة عالية، مع مطابقة معايير جودة مكابح القوة مع استخدام مستشعر قابل للارتداء واحد فقط. تتضمن المكتبة أدوات لتحميل البيانات، ومعالجتها، وتصويرها، وتقييمها، مما يجعلها مناسبة للبحوث وتحليل الأداء في الميدان. تُظهر الدراسة أن تمثيل الإشارة بعناية يمكن أن يتفوق على هياكل معمارية أكثر تعقيداً مثل المحولات، مما يبرز أهمية هندسة الميزات في مهام التنبؤ الحركي.
A Python tool that analyzes buying and selling transaction data to generate visual reports and summaries.
يستورد هذا البرنامج بيانات المعاملات المالية، ثم يعالجها باستخدام مكتبة تحليل البيانات لتوليد تقارير مرئية وموجزة. يقوم بتجميع أحجام الشراء والبيع، ويحسب مؤشرات الأداء، ويعرض مخططات تُظهر الاتجاهات على مدى الزمن. يتيح البرنامج تصدير الرسوم البيانية والتقارير في صيغة CSV لتسهيل مشاركة النتائج مع أصحاب المصلحة. يهدف إلى مساعدة المحللين والمتداولين في اكتشاف الأنماط المربحة ومراقبة نشاط السوق. يتميز بالبساطة والفعالية، إذ لا يتطلب قاعدة بيانات بل يعتمد على ملفات محلية لتخزين البيانات. يقدّم واجهة سهلة الاستخدام تسمح بتخصيص الرسوم البيانية وتحديد فترات التحليل. يساهم في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليل دقيق للبيانات التاريخية.
A Python tool that maps the evolution of AI research by extracting and visualizing data from the Connectionists mailing list archives.
يقوم هذا المشروع بجمع بيانات قوائم البريد الخاصة بمجموعة Connectionists، ثم يقوم بتحليل المحتوى واستخراج الموضوعات الرئيسية والمؤلفين والاتجاهات المناقشة على مر الزمن. يتم تنظيف البيانات وتنسيقها باستخدام مكتبات معالجة البيانات، ثم يتم إنشاء رسومات بيانية تفاعلية توضح كيف تغيرت مواضيع أبحاث الذكاء الاصطناعي عبر العقود. يهدف المشروع إلى خدمة الباحثين والمؤرخين ومهتمي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في استكشاف السياق التاريخي لأبحاث الشبكات العصبية وتعلم الآلة. يتيح للمستخدمين تحديد الأوراق العلمية المؤثرة، والفرع الناشئ للمواضيع، وتطور المصطلحات في المجال. يتميز المشروع بخفة الوزن وسهولة التشغيل عبر سطر الأوامر أو دمجه في دفاتر Jupyter، ما يجعله أداة عملية للبحث والتحليل التاريخي.
This project fetches data about SpaceX launches from Wikipedia and analyzes the payload mass to different orbits over the years, providing cumulative sums of the payload mass to orbit.
هذا المشروع هو سكريبت بايثون يجمع البيانات عن إطلاقات الفضاء من ويكيبيديا، ثم يقوم بتحليل هذه البيانات لتقديم مجموعات cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدارات مختلفة عبر السنين. ويقدم المشروع أيضًا مخططين: واحد يعرض المجموعة cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدار بدءًا من عام 2017، والآخر يظهر توزيع الوزن المادي للمحمول حسب السنة لمدارات مختلفة. يستخدم المشروع مكتبات مثل BeautifulSoup وPandas وMatplotlib لجمع وتحليل البيانات.
A UPI fraud detection API that predicts fraudulent transactions and explains each decision using SHAP.
يقدّم هذا النظام أداة لاكتشاف الاحتيال في معاملات UPI باستخدام نموذج LightGBM المدعوم بتقنية SHAP لتفسير القرارات. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات تاريخية للمعاملات، ويستخرج ميزات معقدة تساعد على التمييز بين المعاملات الشرعية والمشبوهة. يتيح واجهة برمجة التطبيقات المبنية على FastAPI إمكانية إرسال بيانات المعاملة والحصول على نتيجة فورية مع شرح تفصيلي لكل ميزة. يستهدف محللي الأمان المالي وفِرَق مكافحة الاحتيال في البنوك وشركات الدفع الإلكتروني الذين يحتاجون إلى رؤية واضحة حول أسباب التنبؤات. يحل المشكلة التي يواجهها المتعاملون مع القواعد الثابتة التي لا تتكيف مع سلوكيات الاحتيال المتغيرة، من خلال توفير نموذج تعلم آلي قادر على التكيف مع الأنماط الجديدة. يميز النظام بقدرة SHAP على تقديم شروحات قابلة للتفسير، ما يسهل عملية التدقيق والامتثال للمعايير التنظيمية. كما يدعم التكامل مع أنظمة المراقبة الحالية، مما يتيح نشره كجزء من البنية التحتية للمعالجة اللحظية للمعاملات.
A machine‑learning driven API that monitors and predicts the health of Paytm EDC POS devices.
يهدف النظام إلى تحليل صحة أجهزة نقاط البيع (POS) الخاصة بشركة Paytm. يجمع بيانات التشغيل من الأجهزة عبر واجهة API مبنية على FastAPI. يستخدم مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وNumPy لمعالجة السجلات الزمنية المخزنة في TimescaleDB. يطبق نماذج تعلم الآلة من scikit‑learn لتوقع الأعطال وتحديد الأنماط غير الطبيعية. يعرض النتائج عبر لوحات تحكم Grafana مع رسومات matplotlib لتسهيل فهم الأداء. يتيح للمستخدمين مراقبة الحالة في الوقت الحقيقي وتلقي تنبيهات مبكرة قبل حدوث فشل.
A Python library that performs petrophysical well log analysis using depth-weighted statistics, hierarchical filtering, and template-driven visualizations.
توفر هذه المكتبة إطار عمل شامل لتحليل سجلات الآبار البتروفيزيائية. تقوم بحساب إحصاءات مُوزونة بالعمق لتقديم تمثيلات أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تسمح تصفية هرمية للمستخدمين بعزل وفحص مناطق ليتولوجية أو بترفيولوجية محددة على مستويات متعددة من الدقة. يتيح التصوير القائم على القوالب إنشاء مخططات وتقارير موحدة بسرعة وفعالية. تم تصميم الأداة للعلماء الجيولوجيين ومهندسي المكامن الذين يحتاجون إلى سير عمل تحليل موثوق ومتكرر. كما تدعم التكامل مع نماذج المكامن وتسهيل مشاركة النتائج مع فرق متعددة التخصصات.
A Python tool that performs petrophysical well log analysis using depth-weighted statistics, hierarchical filtering, and template-driven visualizations.
توفر هذه الأداة إطار عمل شامل لتحليل سجلات الآبار البتروفيزيائية. تقوم بحساب إحصاءات موزونة بالعمق لتقديم تمثيلات أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تسمح التصفية الهرمية للمستخدمين بعزل طبقات أو ميزات جيولوجية محددة بكفاءة عالية. يتيح التصوير القائم على القوالب إنشاء مخططات ورسوم بيانية جاهزة للنشر بسرعة. تم تصميم المكتبة لتتكامل مع خطوط أنابيب البيانات الحالية وتدعم مجموعات بيانات كبيرة مع أدنى تأثير على الأداء. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح بالتحكم الكامل في عملية التحليل والتصوير.
A Python tool that performs depth‑weighted statistical analysis, hierarchical filtering, and template‑driven visualization of petrophysical well logs.
تقوم هذه الأداة المكتوبة بلغة بايثون بمعالجة سجلات البترولية لتحديد إحصائيات معتمدة على العمق، ما يتيح تفسيرًا أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تدعم الأداة تصفية هرمية، مما يتيح للمستخدمين عزل نطاقات عمق محددة أو أنواع سجلات قبل إجراء التحليل. تُنشئ الأداة رسومات بيانية استنادًا إلى قوالب محددة مسبقًا، ما يضمن إنتاج مخططات متسقة وجاهزة للنشر. صممت الأداة للعلماء الجيولوجيين والمهندسين البتروليين الذين يحتاجون إلى سير عمل قابل للتكرار والبرمجة لتحليل سجلات البترول.
A Python tool that simulates stock price movements using Monte Carlo methods and visualizes the results.
يُقدِّم هذا المشروع محاكيًا يعتمد على طريقة مونت كارلو لمحاكاة أسعار الأسهم، حيث يُنشئ آلاف مسارات محتملة للأسعار المستقبلية استنادًا إلى افتراضات إحصائية. يستخدم مكتبات عددية لحساب الانحراف، والتقلب، والضوضاء العشوائية، ثم يجمع النتائج في توزيعات احتمالية. تُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية تُظهر مسارات متوقعة، وأشرطة الثقة، ومقاييس رئيسية مثل العائد المتوسط والمخاطر. يهدف المشروع إلى تزويد طلاب المالية، والمحللين، والهواة بأداة تمكنهم من استكشاف تأثير عدم اليقين على نتائج الاستثمار واختبار قواعد تداول بسيطة. يظل المحاكي خفيفًا ويعتمد فقط على حزم بايثون العلمية القياسية، ويمكن تشغيله من سطر الأوامر أو استيراده في دفاتر الملاحظات.
A web API that models Internal Family Systems as a multi‑agent computational architecture, enabling simulation and visualization of internal dynamics.
يقدم النظام واجهة برمجة تطبيقات RESTful مبنية على FastAPI، تتيح للمستخدمين تعريف وتشغيل وتحليل محاكاة لنظام Internal Family Systems (IFS) عبر وكلاء متعددين. يمثل كل وكيل جزءاً داخلياً مميزاً، وتُحكم تفاعلاته بقواعد قابلة للتكوين ورؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي من نموذج Anthropic. تُرجع النتائج بصيغة JSON منظمة، ويمكن تصورها باستخدام مكتبة Matplotlib لتوفير تمثيلات رسومية واضحة لحالات الوكلاء مع مرور الوقت. صُمم النظام للباحثين والمعالجين الذين يحتاجون نماذج قابلة للتكرار وموثوقة للعمليات العلاجية. يدعم إنشاء سيناريوهات IFS جديدة بسرعة، ويُمكن دمجه مع سير العمل الرقمي للعلاج الحالي. يتيح للمستخدمين ضبط معلمات المحاكاة، مراقبة التفاعلات، وتوليد تقارير مفصلة تساعد في اتخاذ قرارات علاجية مبنية على البيانات. يبرز تميزه بدمج الذكاء الاصطناعي مع نمذجة سلوكيات داخلية معقدة، ما يفتح آفاقاً جديدة للبحث والتطبيق العملي.
A Python tool that retrieves Polymarket event data, applies language‑model analysis, and visualizes insights for market participants.
يستخرج هذا المشروع بيانات الأحداث من منصة Polymarket ويعالجها باستخدام مزيج من مكتبات التحليل الإحصائي ونماذج اللغة الضخمة. يتم استخدام مكتبة pandas للتعامل مع البيانات، وnumpy للعمليات العددية، وmatplotlib لإنشاء الرسوم البيانية. الميزة الأساسية هي طبقة تحليل تعتمد على نماذج اللغة التي تلخص نتائج الأحداث، وتستخرج المشاعر، وتوقع الاحتمالات المستقبلية. ينتج المشروع تقارير بصرية وموجزات منظمة تساعد المتداولين والمحللين على تقييم مشاعر السوق وفرص الاستثمار بسرعة. يهدف إلى تزويد المستخدمين برؤى مدعومة بالبيانات حول أحداث سوق التنبؤ، مع حل لمشكلة تحليل البيانات الكبيرة وتوليد التوصيات بشكل أوتوماتيكي.
A benchmarking tool that simulates user interactions on educational platforms, collects performance data, and visualizes results.
توفر الأداة إطار عمل خفيف الوزن لاختبار أداء تطبيقات التعليم على الويب. تستخدم أتمتة المتصفح لمحاكاة تفاعلات الطلاب الواقعية، وتسجيل أوقات الاستجابة واستخدام الموارد، وتخزين البيانات في صيغ منظمة. يتيح طبقة واجهة برمجة التطبيقات المبنية على إطار عمل حديث الوصول إلى نقاط النهاية لتشغيل الاختبارات واسترجاع المقاييس المجمعة. تُنشئ لوحات معلومات بصرية باستخدام مكتبات تحليل البيانات، مما يمكّن أصحاب المصلحة من اكتشاف الاختناقات والاتجاهات بسرعة. صممت هذه الأداة للمطورين، ومهندسي ضمان الجودة، ومديري المنتجات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول كيفية أداء محتواهم التعليمي تحت الأحمال.
A computational framework that simulates thalamocortical dynamics to evaluate auditory sleep‑entrainment protocols.
يُقدِّم هذا المشروع إطاراً حاسوبياً يحاكي ديناميكيات القشرة المخية باستخدام نموذج ثالاموكورتكس ستيوارت‑لاندو (TSLE) لتقييم تأثير بروتوكولات إيقاع النوم السمعي على عمق النوم. يتم تشغيل دراسة شاملة تشمل 208 موضعاً للبيانات النومية، مع اختبار 14 نمطاً مختلفاً من التحفيز الصوتي على مدى 60 دقيقة لكل جلسة. يلتقط النموذج ديناميكيات السعة، والتردد‑المختار للارتداد، وتكيّف الاستجابة المحدد للمحفز، مما يتيح للباحثين قياس فعالية البروتوكولات عبر مؤشرات تعزيز عمق النوم (SDRE). يتضمن الكود معالجة البيانات، وتنفيذ النموذج، وتوليد الرسوم البيانية، ما يجعله حلاً جاهزاً للتشغيل في أبحاث النوم الحاسوبية.
A pipeline that extracts structured labor market data from historical Swedish newspapers for researchers.
تقوم هذه الأداة بمعالجة أرشيفات الصحف الرقمية لاستخراج معلومات سوق العمل التاريخية من عام 1880 حتى 1926. تجمع بين تحليل الصور، والتعرف الضوئي على الحروف، ومعالجة اللغة الطبيعية لتحديد إحصاءات العمالة، والأجور، وإحصاءات القوى العاملة. تُنظَّف وتُتحقَّق البيانات المستخرجة ثم تُصدر بصيغ قابلة للقراءة الآلية مثل CSV أو JSON، جاهزة للتحليل. تستهدف المستخدمين المؤرخين والاقتصاديين وعلماء البيانات الذين يهتمون باتجاهات العمالة على المدى الطويل. يساهم أتمتة سير العمل في تقليل الجهد اليدوي وتحسين اتساق البيانات.
A Python library that performs CPU‑optimized homodyne scattering analysis on XPCS data under nonequilibrium conditions.
يُقدّم هذا المشروع مكتبة بايثون تُعنى بتحليل الانحراف المتماثل (homodyne) للبيانات المجمعة من تقنية XPCS تحت ظروف غير متوازنة. تعتمد المكتبة على مكتبة JAX لتسريع العمليات الحسابية على وحدة المعالجة المركزية، ما يتيح حساب دوال الارتباط ومقاييس التشتت بسرعة عالية حتى مع مجموعات بيانات ضخمة. تتضمن الوظائف الأساسية معالجة البيانات الأولية، حساب دوال الارتباط، تحليل التشتت، وتقدير الأخطاء الإحصائية. كما توفر واجهة رسومية مبسطة عبر مكتبة matplotlib لتوليد مخططات جاهزة للنشر. تستهدف الباحثين في الفيزياء الصلبة وعلوم المواد الذين يحتاجون إلى استخراج معلومات ديناميكية دقيقة من بيانات XPCS في الوقت الحقيقي. يحل المشروع مشكلة بطء التحليل اليدوي ويعزز الدقة والتكرار في النتائج. يميز المشروع قدرته على التعامل مع ظروف غير متوازنة، وهو ما لا يتوفر في الأدوات التقليدية.
Generate and evaluate Bitcoin price signals using machine learning models to determine their suitability for downstream trading.
يجمع هذا النظام مجموعة واسعة من بيانات سوق البيتكوين من مصادر متعددة، بما في ذلك أسعار النقطة، مؤشرات المشاعر، مؤشرات الأصول المتقاطعة، مقاييس السلسلة العامة، وإشارات الميكروستركتشر. يقوم ببناء مجموعة شاملة من 42 متغيرًا محددًا بشكل حاسم ويطبق تصنيفًا متعدد الأفق مع مراعاة التكاليف لإنشاء أهداف تداول واقعية. يتم تدريب وتقييم مجموعة من نماذج تعلم الآلة—XGBoost، LightGBM، ونموذج ARIMA التقليدي—من خلال التحقق المتقدم للخطوة الأمامية، مع فرض شروط صارمة على الدقة، والاستدعاء، وROC‑AUC. يخرج النظام إشارات بصيغة JSON، وتقارير اختبار خلفي، وأصول النماذج، مما يتيح للأنظمة التداولية downstream استهلاك الإشارات التي تحقق معايير الأداء المحددة. يركز الإطار على إمكانية إعادة الإنتاج، وتقييم شفاف، وقدرة على التكرار في هندسة الميزات واختيار النماذج. يُصمم هذا المشروع لأغراض البحث، مع توفير أدوات لتتبع التقدم وإدارة التجارب عبر ملفات التوثيق التلقائية.
Create a clean DuckDB database from EOIR immigration court FOIA data for analysis.
يُنشئ هذا المشروع قاعدة بيانات DuckDB نظيفة من بيانات FOIA لمحاكم الهجرة EOIR. يستخدم مكتبة pandas لتحميل وتصفية البيانات، ثم يُحوّلها إلى جداول منظمة تُخزن في قاعدة بيانات DuckDB لتسهيل الاستعلام. يوفّر واجهة بسيطة لتحديد نطاق التاريخ والملفات المطلوبة، مع رسومات توضيحية للبيانات باستخدام matplotlib. يُستهدف الباحثين، محللي البيانات، والمهتمين بالسياسات الهجرية الذين يحتاجون إلى قاعدة بيانات جاهزة للتحليل الإحصائي. يحل مشكلة الحاجة إلى تنظيف يدوي مكثف للبيانات غير المنظمة، ويقلل الوقت اللازم لإعداد مجموعات بيانات قابلة للتحليل. يميز المشروع بتركيزه على بيانات FOIA الخاصة بمحاكم الهجرة، مع توفير أدوات تصور سريعة تساعد على فهم الاتجاهات والأنماط.
Generate cohort component population projections for North Dakota from 2025 to 2045.
يُقدّم هذا المشروع توقعات للسكان في ولاية نارت داكوتا باستخدام طريقة مكوّنات الكوادر للفترة من 2025 إلى 2045. يقوم بجمع البيانات السكانية التاريخية، ويطبق نماذج إحصائية متقدمة لتوليد تقديرات سنوية حسب العمر والجنس. يتيح للمستخدمين اختيار النموذج المناسب، ويُنتج رسومات بيانية ثابتة وتفاعلية تساعد في تصور الاتجاهات المستقبلية. يستهدف الباحثين والمخططين الإقليميين الذين يحتاجون إلى بيانات سكانية دقيقة لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التخطيط العمراني والموارد. يحل المشروع مشكلة الحساب اليدوي غير الدقيق للتوقعات السكانية، ويُقدّم سير عمل قابل للتكرار والوثوقية. يميز المشروع بقدرته على دمج النتائج مباشرة في قاعدة بيانات PostgreSQL لتسهيل التحليل المتقدم والتقارير.
An API that delivers end‑to‑end supply‑chain inventory analytics, combining hierarchical forecasting, reinforcement‑learning replenishment, and MLOps pipelines.
يقدم النظام مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تستقبل بيانات المبيعات والمخزون التاريخية، وتقوم بمعالجتها عبر محرك التنبؤ الهرمي لإرجاع توقعات الطلب على مستويات متعددة. ثم يتم تغذية هذه التوقعات إلى وكيل التعلم التعزيزي الذي يتعلم سياسات إعادة التزويد الأمثل مع مراعاة قيود مثل زمن التسليم وسعة التخزين. يدمج النظام ممارسات MLOps، مما يتيح التدريب المستمر، وإصدار النماذج، ونشرها عبر خطوط أنابيب آلية. صمم هذا الحل للفرق اللوجستية والعمليات، ويساعد على تقليل نقص المخزون والوفرة الزائدة مع تحسين مستويات الخدمة. يعتمد على بنية Python خفيفة الوزن، ما يسهل دمجه في سير العمل البياني الحالي. يتيح للمحللين إمكانية مراقبة الأداء وتحديث النماذج دون انقطاع. كما يوفر واجهة مرنة للتكامل مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لتسهيل تبني الحل على نطاق واسع.
This project implements a post‑training pipeline that transforms a base language model into a dialogue‑capable, safety‑aware chat model through supervised fine‑tuning and direct preference optimization.
يُحوّل هذا المسار نموذجاً أساسياً يقتصر على تنفيذ التعليمات إلى نموذج محادثة قادر على الحوار، مع قدرة على رفض الطلبات غير الآمنة والتوافق مع تفضيلات المستخدم. يبدأ المسار بالتعديل بالإشراف (SFT) على مجموعة بيانات تعليمات مختارة، ثم يطبق التفضيل المباشر (DPO) باستخدام أزواج بيانات تفضيل لتشكيل الأمان والجودة. يتضمن سير العمل نصوصاً كاملة لإعادة إنتاج التجربة، مع أدوات لتحميل البيانات، ومعالجة ما قبل التدريب، والتدريب، والتقييم، بالإضافة إلى رسومات توضح ديناميكيات التدريب ونتائج المقاييس. يتيح المشروع للباحثين ومهندسي التعلم الآلي إعادة تنفيذ منهجية Tülu 3، وإجراء دراسات تحليلية، واستكشاف تأثير مزيج البيانات على أداء النموذج. يحقق المشروع الحاجة إلى مسارات تدريب شاملة وشفافة تمكّن من بناء وكلاء محادثة آمنة ومتوافقة مع المستخدم.
This pipeline cleans and evaluates Common Crawl data using three generations of filtering methods to balance data quality and quantity for language model pretraining.
يقوم هذا النظام بمعالجة بيانات Common Crawl الخام عبر ثلاث أجيال مختلفة من طرق التصفية: القواعد التجريبية، ومصنف يعتمد على fastText، ونهج هجين يدمج مصنفات متعددة، وتقنيات تجاوز، وإعادة كتابة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. يقيّم النظام التوازن بين جودة البيانات ومعدل الاحتفاظ، مما يتيح للباحثين مقارنة تأثير كل طريقة على أداء النماذج المستندة إلى التعلم العميق. ينتج النظام مجموعات بيانات نظيفة، وإحصائيات إزالة التكرار، ومقاييس تقييم مثل تحسينات MMLU لنماذج بحجم 7 مليار معلمة. صُمم ليُشغَّل من سطر الأوامر مع ملفات YAML قابلة للتكوين، ما يسهل التبديل بين اختبارات التدفق القصير والتجارب الكاملة. كما يتضمن النظام سكربتات لإنشاء تقارير مقارنة وتصورات تساعد في تحليل النتائج.
Creates a 3D point‑cloud representation of audio signals for analysis and artistic exploration.
يحول هذا البرنامج النصي المكتوب بلغة بايثون بيانات الصوت إلى تمثيل ثلاثي الأبعاد بنقطة سحابية، مما يتيح فحص الأنماط والترددات والهارمونيك في سياق فضائي. يتم أخذ عينات من الموجة الصوتية، استخراج ميزات السعة والتردد، ثم خريطة هذه الميزات على نظام إحداثيات ثلاثي الأبعاد باستخدام مكتبة رسم بياني. يتيح العرض الناتج للمستخدمين تحليل البنية الزمني‑الترددية للصوت بطريقة بصرية غنية. يستهدف البرنامج الباحثين، مهندسي الصوت، والفنانين الرقميين الذين يبحثون عن منظور جديد لتحليل الأصوات. يعتمد التنفيذ على مكتبة نَمباي للعمليات العددية الفعّالة ومكتبة سِكاي بّي للمعالجة الإشارات، ما يضمن إنتاج رسومات عالية الجودة مع إعداد بسيط. يقدّم هذا الحل وسيلة مبتكرة لتصور الصوت، مع إمكانية التخصيص لتناسب احتياجات تحليلية أو فنية محددة.
A Python tool that visualizes Bitcoin price movements across halving cycles.
btc-cycles هو أداة تحليل بيانات مكتوبة بلغة بايثون تتتبع تحركات سعر البيتكوين عبر دورات التثبيت المتتالية. تقوم الأداة بقراءة بيانات الأسعار التاريخية، وتطابقها مع تواريخ التثبيت، ثم تطبق تحليلًا إحصائيًا لتسليط الضوء على الأنماط التي تظهر قبل وبعد كل دورة. تُنتج الأداة رسومات بصرية واضحة وجاهزة للنشر باستخدام مكتبة Matplotlib، مما يتيح للمستخدم مقارنة تقلبات السوق، معدلات النمو، وسلوك السوق عبر فترات التثبيت المختلفة. صُممت للأبحاث، المتداولين، وعلماء البيانات، وتساعد في كشف الاتجاهات طويلة الأمد وتقييم تأثير التثبيت على ديناميكيات السعر. سير العمل بسيط: تحميل البيانات، تشغيل نص التحليل، ومراجعة الرسوم البيانية والإحصاءات الملخصة. تُعد أداة سريعة للرجوع إليها لأي شخص يدرس دورات البيتكوين أو يعد تقارير أكاديمية.
This project performs a comprehensive seismological and geospatial analysis of the 2025 M7.7 Mandalay earthquake to assess tectonic context, aftershock behavior, seismic hazard, and community exposure.
يُدمج المشروع بيانات فهرس الزلازل من USGS مع خرائط الخطوط التكتونية في ميانمار وطبقات نظم المعلومات الجغرافية الإنسانية لتقييم السياق التكتوني للحدث Mw 7.7. يحدد تحليل الزلازل الارتجاعية مجموعات بعدية، ويحسب معلمات علم الزلازل الإحصائية مثل قيمة b ومعامل أوموري p، ويُرسم خرائط للتقارب مع البنية التحتية الحيوية. يوضح التحليل المكاني والزماني نشاط الزلازل المرتبطة بالخطوط التكتونية ومعدل تراجعها على مدى عام. يبرز تقييم التعرض الطرق، السكك الحديدية، المدارس، والسدّات المائية التي تقع في مناطق خطرة. يُقدّم المشروع رسومات ثابتة وتفاعلية، جداول، وتقرير تفصيلي يُفيد أصحاب المصلحة في التخطيط للإنقاذ وإدارة المخاطر.
A backtesting framework for a low P/B and high Piotroski F-Score equity strategy, featuring parameter optimization and robustness validation.
يُقدِّم هذا المشروع محرك اختبار استراتيجيات الأسهم القائم على الجودة والقيمة، حيث يُختار الأسهم ذات نسبة السعر إلى القيمة الدفترية المنخفضة ودرجة Piotroski F‑Score العالية. يتضمن المحرك تحميل البيانات، حساب المؤشرات الأساسية، اختيار الكوكبة، تنفيذ الصفقات، وحساب مجموعة شاملة من المقاييس المالية مثل CAGR، Sharpe، Sortino، وCalmar. يتيح المشروع إجراء بحث عن المعلمات عبر الشبكة أو العشوائي مع التحقق من الأداء داخل الفترة المختبرة وخارجها، ويحسب درجة الصلابة بناءً على نسبة انخفاض Sharpe لتقليل خطر الإفراط في التكييف. يوفر واجهة Streamlit تفاعلية لعرض نتائج الاختبار الفردي والبحث عن المعلمات، بينما تُسهل السكربتات عبر سطر الأوامر عمليات التحميل الآلي للبيانات وتشغيل الاختبارات. يُصمم هذا الأداة للباحثين الكميّين ومديري المحافظ الذين يحتاجون بيئة قابلة للتكرار والتوسيع لتطوير واختبار استراتيجياتهم المالية.
A Python tool that collects and visualizes real‑time water condition data for the White Hole on the White River.
يُجمع هذا البرنامج بيانات حالة المياه في منطقة White Hole على نهر White River من مصادر إلكترونية مباشرة، ويعالج هذه البيانات ثم يُظهرها في مخططات بصرية توضح مؤشرات أساسية مثل درجة الحرارة، معدل التدفق، ومؤشرات جودة المياه. يستخدم متصفحًا خفيًا للتنقل في صفحات الويب الديناميكية، ثم يُحلل المحتوى باستخدام محلل قوي، وأخيرًا يُرسم النتائج باستخدام مكتبة رسم شائعة. يمكن حفظ المخططات كصور أو عرضها بشكل تفاعلي، ما يسهل متابعة التغيرات على مدى الزمن. يستهدف البرنامج الباحثين، والجهات البيئية، والسلطات المحلية التي تحتاج إلى معلومات حديثة حول حالة المياه لدعم اتخاذ القرار والسلامة العامة. يميز هذا الحل بقدرته على جمع البيانات في الوقت الحقيقي دون الحاجة إلى إعدادات معقدة، ويقدم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين غير المتخصصين في البرمجة. كما يتيح إمكانية توسيع نطاقه ليشمل مؤشرات إضافية أو مصادر بيانات أخرى بسهولة.
Automates sentiment analysis of OTRS tickets and publishes an interactive dashboard daily.
يُتصل الأداة بنظام تذاكر OTRS، ويسترجع التذاكر التي تطابق معايير البحث المحددة، ثم يُستخرج البريد أو المقالة الأولى من كل تذكرة. تُطبّق الأداة نموذج BERT باللغة الإسبانية لتصنيف كل تذكرة إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، ما يوفر نظرة شاملة على المشاعر. تُنشئ الأداة سحابة كلمات لتسليط الضوء على أكثر المصطلحات تكرارًا عبر التذاكر، مما يضيف بُعدًا تحليليًا إضافيًا. تُجمع النتائج في لوحة تحكم HTML تفاعلية تُحدّث تلقائيًا كل يوم عبر سير عمل مجدول. تُتيح هذه اللوحة لأصحاب المصلحة مراقبة اتجاهات رضا العملاء وتحديد التذاكر التي قد تحتاج إلى تدخل عاجل.
A toolkit for time‑series analysis that offers CLI, agents, and a Gradio UI for forecasting, anomaly detection, and visualization.
يُقدّم هذا الأداة مجموعة شاملة لتحليل السلاسل الزمنية، مع واجهة سطر أوامر تسمح بتنفيذ عمليات المعالجة المسبقة، النمذجة، والتنبؤ بسرعة. يدمج النظام نماذج تعلم الآلة المتقدمة مع واجهة رسومية تفاعلية مبنية على Gradio، ما يتيح للمستخدمين استكشاف البيانات بصرياً وتعديل المعلمات دون الحاجة لكتابة كود. يشتمل على وحدات “أجنحة” (agents) تُسهل تنفيذ سلسلة من الخطوات المتسلسلة تلقائياً، مثل تنظيف البيانات، استخراج الميزات، وتقييم النماذج. يستهدف المحللين والباحثين الذين يعملون مع بيانات مالية، حساسات صناعية، أو أي نوع من السلاسل الزمنية، ويحل مشكلة صعوبة دمج أدوات متعددة في عملية واحدة. يقدّم رسومات بيانية ديناميكية باستخدام Matplotlib و Pandas، مع إمكانية تصدير النتائج إلى تنسيقات شائعة. يبرز بقدرة التوسع عبر دمج OpenAI لتوليد توصيات أو شرح النتائج، ما يضيف طبقة ذكاء اصطناعي فريدة.
A Python-based analysis tool that calculates the supply‑chain material footprint of ICT sectors across 164 economies using input‑output data.
يُنفّذ هذا المشروع تحليلًا للـ "بصمة المواد" المستهلكة لخمسة قطاعات في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، بما في ذلك الحواسيب والإلكترونيات والمعدات الكهربائية والنشر والاتصالات وخدمات المعلومات، عبر 164 اقتصادًا من عام 1990 حتى 2029. يعتمد على قاعدة بيانات GLORIA المتعددة المناطق للمدخلات والمخرجات، ويستخدم معكوس ليونتيف عبر تقنية تكامل شور ومجموعة نيمان لتقليل حجم الحسابات الضخمة. تُنتج السكربتات النتائج الأساسية، وتجرى تحليلات حساسية مثل استبعاد القطاع 91، وتُنشئ مجموعة من الرسوم البيانية والخرائط التي تُظهر اتجاهات استخراج المواد على مستوى العالم. تُصمم الأداة للباحثين وصناع السياسات الذين يحتاجون إلى رؤى كمية حول الطلب على المواد الخام في الاقتصاد الرقمي. تُصدر ملفات بيانات ومرئيات يمكن دمجها مباشرة في التقارير أو التحليلات المتقدمة.
An API-driven simulation engine that models enterprise workforce dynamics using immutable event sourcing to enable accurate scenario planning.
يقدم النظام واجهة برمجة تطبيقات REST تسمح بإرسال بيانات القوى العاملة ومعلمات المحاكاة، ثم يعالجها عبر مخزن أحداث ثابت لتوليد حالات القوى العاملة المستقبلية. يستخدم نماذج إحصائية وتعلم آلي للتنبؤ بالاحتياجات في التوظيف، والانسحاب، وتوزيع المهارات. تُنتج المخرجات البصرية مثل الرسوم البيانية والخرائط الحرارية عبر مكتبات رسم متكاملة، ما يتيح لأصحاب المصلحة تقييم النتائج بسرعة. صُمم النظام للمؤسسات الكبيرة التي تتطلب توقعات القوى العاملة القابلة للتكرار والموثقة. يحقق حلًا شفافًا يعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية في تخطيط الموارد البشرية، مع ضمان تتبع كل حدث وتوثيقه بشكل دائم.
A web API that orchestrates multi‑agent simulations for cancer research and drug discovery, enabling researchers to model interactions, analyze data, and predict therapeutic outcomes.
يُقدِّم النظام مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تسمح للمستخدمين بتكوين، تشغيل، ومراقبة محاكاة متعددة الوكلاء موجهة نحو أبحاث الأورام وعلم الأدوية. يمثل كل وكيل كيانًا حيويًا—مثل خط خلايا سرطانية، جزيء دوائي، أو مسار إشاراتي—ويتفاعل وفقًا لقواعد مستمدة من نماذج تعلم الآلة والبيانات التجريبية. يجمع واجهة برمجة التطبيقات نتائج المحاكاة، ويُظهرها باستخدام مكتبات رسم بياني، ويُقدِّم ملخصات إحصائية لتسهيل توليد الفرضيات. صُمِّم لتلبية احتياجات الباحثين الذين يحتاجون إلى التكرار بسرعة على سيناريوهات العلاج دون إدارة بنية تحتية معقدة. من خلال دمج أدوات تحليل البيانات، يدعم المنصة سير عمل شامل من البيانات الجينية الخام إلى تصنيف مرشحين دوائيين قابلين للتطبيق.
The rtpipeline project is designed to manage and analyze DICOM-RT data for radiation therapy treatment planning.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لتنظيم وتحليل ملفات DICOM-RT. يجمع البيانات حسب المهمة، والجزء، وDVH (دس-مقدار التوزيع)، مما يسمح بتصفية النتائج. يتم بناء المسار باستخدام Python ويتضمن استخدام مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy، pandas، plotly، وscipy.