It shifts audio frequencies while quantizing them to a musical scale, enabling musicians and audio engineers to create harmonically consistent pitch effects.
يُطبّق البرنامج تحويلًا للتردد على إشارات الصوت ثم يُحوِّل النتيجة إلى مقاييس موسيقية محددة، ما يضمن أن يظل الإخراج متوافقًا نغمًا. يدعم مجموعة واسعة من صيغ الملفات الصوتية ويتيح ضبط مقدار التحويل، اختيار المقاييس، واختيار طرق التداخل. يعتمد التنفيذ على مكتبات عددية فعّالة لمعالجة ملفات صوتية كبيرة بسرعة. يستهدف المستخدمين المهندسين الصوتيين، الموسيقيين، والمطورين الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في التغيير النغمي لأغراض الإنتاج أو البحث. يحل المشروع مشكلة شائعة في تحويل النغمة التي غالبًا ما تُدخل تشويشًا غير نغمي من خلال فرض قيود المقاييس. يميز البرنامج بقدرته على الجمع بين السرعة والدقة مع الحفاظ على الطابع الموسيقي الأصلي. كما يتيح دمجه بسهولة في خطوط إنتاج الصوت أو تطبيقات تحرير الصوت.
A robotics simulation framework that extends NVIDIA Isaac Lab to support a broader range of algorithms, platforms, and environments, enabling realistic sim‑to‑real development.
يوفر UW Lab بيئة محاكاة متكاملة للروبوتات تعتمد على محرك NVIDIA Isaac Sim، مع إضافة طبقة توسعة تسمح بدمج خوارزميات وأجهزة مختلفة بسهولة. يركز المشروع على modularity و agility، مع تصميم شامل يتيح للمستخدمين إضافة أو تعديل بيئات ومهام دون الحاجة لإعادة بناء النظام. يتميز بوجود مجموعة من البيئات المُحسّنة بصيغة Manager‑Based، مما يسهل إدارة المشروعات وتكرار التجارب. كما يوفر إعدادات جاهزة للانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تكامل مع أجهزة روبوت حقيقية تم اختبارها مسبقًا. يستهدف الباحثين والمطورين في مجال الروبوتات الذين يحتاجون إلى منصة موحدة لتطوير وتقييم سياسات التعلم الآلي في بيئات واقعية. يحل مشكلة تجزئة الأدوات والبيئات في البحث الروبوتي، ويقلل الوقت اللازم لتجربة خوارزميات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على التكامل السلس مع أنظمة التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع دعم للبيانات العلمية والتوثيق المتكامل.
tps.sh is a benchmarking tool for local Ollama models against the Claude API on Apple Silicon, measuring speed and quality across various coding prompts.
هذا الأداة لتقييم أداء النماذج المحلية Ollama مقارنةً بالواجهة السحابية Claude API على Apple Silicon، وتقييم سرعة و جودة عبر 21 طلبًا في 7 فئات. يظهر النتائج على موقع حيوي، مما يسمح للمستخدمين بتعرف على أداء النماذج المختلفة.
Simulates and backtests a 200% leveraged strategy combining NASDAQ100 and gold futures, comparing results to an actual fund and projecting future performance.
يُجري هذا البرنامج محاكاة يومية لاستراتيجية ذات رافعة 200٪ تجمع بين مؤشر NASDAQ100 (QQQ) ومستقبل الذهب. يُحسب قيمة صافي الأصول (NAV) عبر صيغة عائد مخصصة تأخذ في الاعتبار تحويل العملة والرسوم السنوية، ثم يُقارن NAV المحاكاة مع NAV الفعلي للصندوق. يتيح البرنامج أيضًا إنشاء توقعات احتمالية للأداء المستقبلي حتى 30 سنة باستخدام طريقة البوتستراب أو نموذج مونت كارلو للانحراف الجبري. تُنتج النتائج مخططات تفصيلية، ملخصات إحصائية، ومقاييس أداء مثل الانخفاضات النسبية ومؤشر شارب. يستهدف البرنامج المحللين الكميين ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى تقييم دقيق وموثوق لاستراتيجيات الأسهم والذهب ذات الرافعة المالية.
Scrape web content with ZERO token burn, saving costs and reducing environmental impact.
هذا المشروع هو مجموعة أدوات لاستخراج المحتوى من الإنترنت بدون حرق التوكنات. يستخدم سكريبتات بايثون لاستخراج البيانات من مواقع الويب المختلفة، بما في ذلك نشرة جيسي كانون و مدونة تشات بير دي آر سي. يتم تخزين البيانات المستخرجة كملفات ماركดาวن مُقسّمة. وتتضمن الأدوات الفردية لاستخراج كل موقع، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص احتياجاتهم.
The Academic Operations Framework is a tool for academics to manage their research and teaching tasks.
هذا المشروع يقدم إطارًا متكاملًا لمراقبة العمليات الأكاديمية، بما في ذلك إدارة المهام، وتحليل البيانات، وتمثيلها. يهدف إلى تسهيل تدفق العمل للمبحوثين والمتعلمين عن طريق automation مهام التكرارية وتقديم نظرة عامة على عملهم. تم بناء الإطار باستخدام لغة البرمجة Python و يستفيد من مجموعة من المكتبات مثل Streamlit، Matplotlib، و Scipy.
An AI-powered framework that lets users generate Streamlit-based presentations, courses, and web-books without writing code.
يستفيد Streamtex من نماذج اللغة الكبيرة مثل Claude أو Cursor لإنتاج محتوى منظم تلقائياً لتطبيقات Streamlit. يتيح للمستخدمين تحديد نوع المادة—عرض تقديمي، دورة، أو كتاب إلكتروني—ويولد النظام نصاً، صوراً، مخططات، وعناصر تفاعلية. يدمج الإطار مع مكونات واجهة Streamlit، ما يتيح عرض المحتوى الناتج كواجهة ويب أنيقة مع جهد تقليل. يدعم إنشاء الرسوم البيانية عبر مكتبة matplotlib ويعزز مخرجات الطرفية باستخدام تنسيقات غنية. يستهدف الأفراد الذين يدرسون أو يدرّسون أو يبدعون محتوى تعليمياً دون الحاجة لخبرة برمجية. يحل مشكلة الوقت والجهد في إعداد المواد التعليمية، مع توفير تنسيق متسق وجذاب. يميز نفسه بقدرة التوليد التلقائي والتكامل السلس مع بيئة Streamlit، ما يتيح نشر المحتوى بسرعة وفعالية.
An interactive learning toolkit and portfolio projects that teach quantitative finance concepts through Python, including a game to guess Sharpe ratios from return charts.
يقدم هذا المشروع مجموعة تعليمية تفاعلية تهدف إلى إتاحة مفاهيم التمويل الكمي للمستخدمين عبر لغة بايثون. يتضمن البرنامج لعبة تخمين نسب شارب، حيث يُعرض مخطط عائد ويُطلب من المتعلم تقدير قيمة النسبة، ما يعزز الفهم العملي لمفهوم الأداء المعدل للمخاطر. كما يتضمن وحدات تعليمية تغطي الإحصاءات الوصفية، مقاييس المخاطر مثل VaR وCVaR، نماذج العوامل مثل CAPM وFama‑French، وتحسين المحافظ باستخدام المتوسط‑الانحراف، والاختيار الأمثل للشفرة. تُقدَّم كل وحدة برمجية مع أمثلة عملية ورسوم بيانية تفاعلية، ويمكن تشغيلها في بيئة سطر الأوامر أو استكشافها عبر دفاتر Jupyter. يستهدف المشروع طلاب التمويل، محللي الاستثمار، ومديري المحافظ الذين يسعون لتطوير مهاراتهم الكمية بطريقة تطبيقية وممتعة. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية التي تجمع بين النظرية والتطبيق في مجال التحليل الكمي، ويتميز بواجهة سهلة الاستخدام تسمح بالتحكم في البيانات والنتائج دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة. كما يتيح للمستخدمين اختبار استراتيجيات التداول البسيطة ومقارنة أدائها، مما يوفر تجربة شاملة لتعلم مبادئ الاستثمار الكمي.
A terminal-based tool for mining biomedical associations in the NHANES dataset, enabling interactive exploration and AI-assisted interpretation.
يقدم التطبيق واجهة نصية تفاعلية لاستعلام وتحليل الروابط داخل مجموعة بيانات NHANES الطبية. يمكن للمستخدمين تصفية المتغيرات، تشغيل اختبارات إحصائية، وعرض الرسوم البيانية مباشرة في الطرفية. يدمج الأداة نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم تفسيرات سياقية للأنماط المعقدة، مما يساعد الباحثين على فهم النتائج بسرعة. تدعم الأداة معالجة البيانات باستخدام pandas، والتحليل الإحصائي عبر scipy، والتصوير باستخدام matplotlib، كل ذلك منظم عبر واجهة Typer. صُممت لتلبية احتياجات الباحثين والمحللين، وتبسط سير العمل من استرجاع البيانات إلى توليد الرؤى. كما توفر إمكانية تصدير النتائج إلى ملفات CSV أو PDF لتوثيق الدراسات. يتيح التفاعل في الطرفية استكشاف سريع للبيانات دون الحاجة إلى بيئات رسومية معقدة.
It recovers heliocentric orbits from sparse observational data without requiring tracklets, enabling astronomers to analyze celestial bodies efficiently.
يستقبل البرنامج بيانات مراقبة نادرة للأجسام السماوية ويستخدم أساليب عددية متقدمة لتحديد عناصر المدار حول الشمس دون الحاجة إلى تتبعات. يعتمد على البرمجة القابلة للاشتقاق وتقنيات التحسين لتناسب المدار، مما يضمن حلولاً قوية حتى مع بيانات محدودة. تُنشئ أدوات التصوير التفاعلية مسارات مرئية تساعد المستخدمين على فحص المسارات والاختلافات. صُمم خصيصاً للباحثين والمراصد، ويُسهل سير عمل تحديد المدار ويقلل الحاجة للتدخل اليدوي. يتكامل البرنامج بسلاسة مع خطوط أنابيب البيانات الحالية، ويتيح معالجة دفعات متعددة من الأجسام في وقت واحد. يميز هذا الحل بقدرته على التعامل مع مجموعات بيانات غير مكتملة، وهو ما يختلف عن الحلول التقليدية التي تتطلب تتبعات كاملة. كما يوفر واجهة سطر أوامر مرنة تسمح بالتحكم الكامل في المعلمات وخيارات الإخراج، ما يجعله أداة قيمة للباحثين في مجال علم الفلك والميكانيكا السماوية.
Detects settlement expansion along a specified corridor using Sentinel‑2 satellite imagery and outputs visual and statistical summaries.
يُعَدّ هذا البرنامج أداة سطر أوامر تُستخدم لتحليل صور Sentinel‑2 بهدف كشف وتحديد توسع المستوطنات على طول مسار محدد. يقوم البرنامج بمعالجة بيانات الصور متعددة القنوات، ويُطبّق خوارزميات تصنيف تعلم آلي لتحديد المناطق التي شهدت تغيراً في التغطية الأرضية. تُنتج الأداة خرائط للتغير، بالإضافة إلى رسوم بيانية عالية الدقة وإحصائيات مفصلة تُعرض في تقرير نصي مختصر. يمكن للمستخدم ضبط مسار الدراسة والنطاق الزمني عبر خيارات سطر أوامر بسيطة، ما يتيح مرونة في تطبيق الأداة على مشاريع مختلفة. يهدف البرنامج إلى تسهيل عمليات المراقبة السريعة والمتكررة للنمو الحضري في سياقات تحليل الصور الفضائية. كما يُقدّم واجهة مستخدم نصية جذابة تُظهر التقدم والنتائج بوضوح، مما يُسهم في فهم سريع للبيانات. يختلف هذا الحل عن الأدوات التقليدية بتركيزه على التكامل السلس بين المعالجة الإحصائية والرسوم البيانية، مع توفير إمكانية التصدير السهل للنتائج.
A command-line tool that processes Thai language text to provide statistical analysis and visualizations for NLP research.
توفر هذه الأداة مجموعة من الأوامر لاستيراد مجموعات نصوص تايلاندية، تنظيفها، وتقسيمها إلى كلمات، ثم حساب مجموعة واسعة من الإحصائيات اللغوية. تُصوّر النتائج أهم المقاييس مثل توزيع تردد الكلمات، نسب أجزاء الكلام، وخرائط الحرارة للتراكيب. يمكن تصدير المخرجات إلى ملفات CSV أو عرضها مباشرة في الطرفية مع تنسيق غني. صممت للأبحاث لتسريع مرحلة الاستكشاف في مشاريع معالجة اللغة الطبيعية عبر أتمتة المهام المتكررة. يركز واجهة الأوامر على سهولة الاستخدام، مع إمكانية ربط الأوامر وتخصيص المعلمات عبر علميات بسيطة.
A platform that enables researchers to experiment with language models on Apple Silicon hardware.
تُقدّم المنصة سير عمل مبسّط لتحميل وتعديل وتقييم نماذج اللغة مباشرة على أجهزة Apple Silicon. تُدمج مع مستودعات النماذج الشائعة مع واجهة خفيفة تُختار تلقائياً مسار التنفيذ الأكثر كفاءة للعتاد. يمكن للمستخدمين تصور مؤشرات الأداء وتوزيعات الرموز ومخططات الانتباه باستخدام أدوات الرسم المدمجة. صممت المنصة للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى بروتوتايب سريع دون الحاجة لإعداد مجموعات معقدة من وحدات معالجة الرسوميات. تُحلّ هذه المنصة فجوة بين أبحاث النماذج المتطورة والقيود العملية لنظام Apple Silicon. كما توفر بيئة تجريبية متكاملة تسمح بتعديل المعلمات وتقييم النتائج في وقت قصير. تبرز المنصة بقدرتها على تسريع عملية البحث وتسهيل نشر النماذج على الأجهزة المحمولة.
This project automatically aggregates international relations RSS feeds, analyzes them with AI, and generates daily geopolitical intelligence briefings pushed to collaboration platforms.
يستقبل النظام الأخبار من قائمة مختارة من مصادر RSS المتخصصة في العلاقات الدولية والأمن، ثم يقيم ويحلل كل مقالة باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي. تُدرج المقالات التي تتجاوز حدًا محددًا للمتأثير في ملخص يومي مختصر. تُنشئ الأداة رسومات بيانية وجداول لتوضيح الاتجاهات الرئيسية والمشاعر. يُرسل التقرير النهائي عبر Webhook إلى منصة تعاون، مما يتيح نشر المعلومات بسرعة بين أصحاب المصلحة. تم تصميم هذا النظام للخبراء الذين يحتاجون إلى رؤى حديثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تصفية يدوية.
A toolkit for analyzing and steering AI assistant behavior along a conceptual axis.
يُقدّم هذا الأداة مجموعة من الوظائف التي تسمح للمطورين بتحليل سلوك المساعد الذكي عبر محور مفهومي محدد. يتم حساب تمثيلات النصوص باستخدام نماذج التعلم العميق، ثم يُستخرج محورًا يُظهر التباين بين الخصائص المختلفة للمخرجات. تُعرض النتائج بصيغة رسومية باستخدام مكتبات مثل matplotlib و plotly، ما يتيح للمستخدم رؤية توزيع الردود على المحور. يمكن تعديل معلمات النموذج أو إدخال استراتيجيات جديدة لتوجيه المخرجات نحو الاتجاه المطلوب. يستهدف الأداة الباحثين في الذكاء الاصطناعي ومهندسي التفاعل الذين يحتاجون إلى فهم أعمق لكيفية تأثير التغييرات على سلوك المساعد. يميز المشروع قدرته على دمج تحليلات البيانات مع واجهة سطر أوامر سهلة الاستخدام، مما يسهل دمجه في سير العمل اليومي. كما يوفر أدوات لتقييم الأداء وتوليد تقارير مفصلة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة. يُعدّ هذا الحل مفيدًا في تحسين تجربة المستخدم وضمان توافق المخرجات مع المتطلبات المحددة.
A command‑line tool that runs inference on pre‑trained models and visualises the results.
يُعدّ مشروع meta_fit أداة تشغيل استدلال سريعة ومبسطة تُكتب بلغة بايثون وC++، تُحمّل أوزان النماذج المدربة مسبقاً مع بيانات الاختبار لتوليد التنبؤات. يُقرأ ملف تكوين بصيغة YAML لتحديد معلمات النموذج، وحجم الدُفعات، وخيارات الإخراج. بعد الانتهاء من الاستدلال، تُنتج الأداة رسومات بفضل مكتبة Matplotlib، ما يتيح للمستخدم فحص دقة التنبؤات وتوزيعها. يستهدف المشروع الباحثين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة لتقييم النماذج على مجموعات بيانات جديدة. يحل المشكلة التي تواجهها عمليات الإعداد اليدوي المتكررة للاستدلال، ويقدّم سير عمل موحد وقابل للتكرار. يميز المشروع بواجهة سطر أوامر بسيطة، ودعم للغات متعددة، وقدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة.
A command‑line tool that streamlines data preparation, model training, and result visualization for machine‑learning projects.
تُقدِّم الأداة سير عمل موحد لتحميل مجموعات البيانات، إجراء المعالجة المسبقة، تدريب النماذج باستخدام خوارزميات شائعة، وعرض النتائج. تدعم الأداة كلًا من مكتبات التعلم الآلي الكلاسيكية وإطارات التعلم العميق، مما يتيح للمستخدمين تجربة أساليب مختلفة. تُساعد المخططات التفاعلية والقياسات المفصلة المستخدمين على تقييم أداء النماذج واتخاذ قرارات مستنيرة. صممت للأبحاث والممارسين، وتقلل من الكود المكرر المطلوب لإعداد التجارب. يدمج واجهة سطر الأوامر مع سكربتات بايثون الحالية ويمكن توسيعه عبر ملحقات.
Generate geographically accurate maps with customizable artistic styles via a command‑line interface or AI assistant.
يُنشئ Map Factory خرائط جغرافية دقيقة باستخدام مكتبة رسم الخرائط، ثم يُطبّق عليها أنماط فنية مخصصة عبر خدمة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الدقة الجغرافية. يبدأ بإنشاء خريطة أساسية مستندة إلى إحداثيات محددة، ثم يرسل الصورة إلى واجهة برمجة تطبيقات التحكم في البنية لتطبيق أسلوب فني مثل الألوان المائية أو السايبر بانك أو النمط القديم. يمكن تشغيل الأداة من سطر الأوامر أو دمجها كمهارة في مساعد ذكي، ما يتيح للمستخدمين طلب خرائط بأسلوب طبيعي. تستهدف الأداة المصممين، والخرائط الجغرافية، ومبدعي المحتوى الذين يحتاجون إلى خرائط فريدة وجذابة للمواد التسويقية أو الألعاب أو المواد التعليمية. يحل هذا الحل مشكلة إنشاء خرائط فنية عالية الجودة دون الحاجة إلى رسام يدوي، ويقلل التكاليف ويزيد الإنتاجية.
A Python-based tool that analyzes Microsoft Clarity data to uncover user behavior, optimize funnels, and design experiments for better conversion rates.
تجمع هذه الأداة البيانات من Microsoft Clarity وتقوم بمعالجتها لتقديم نظرة شاملة على تفاعل المستخدمين مع موقع الويب. توفر تحليل مسارات التحويل، وتقرير يومي عن معدلات التحويل، وتقييم صفحات الويب وفقًا لنظام 100 نقطة. يتيح وحدة تصميم التجارب محاكاة تحليل القدرة وحسابات مونت كارلو، بينما يقيّم نظام ICE/PXL فرضيات الاختبار لتحديد أولوياتها. يمكن للمستخدمين تتبع نتائج التجارب عبر ربط جداول Google Sheets وتلقي توصيات عملية لتحسين تجربة المستخدم. تم تصميم المشروع للمديرين المنتج، باحثي تجربة المستخدم، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى قرارات مستندة إلى البيانات لتحسين معدلات التحويل.
This curriculum teaches the fundamentals of reinforcement learning and active inference, guiding learners from basic concepts to advanced applications.
يقدم هذا المنهج سلسلة من الدروس التي تربط بين التعلم المعزز (RL) والتخمين النشط (AIF)، معتمدًا على مبادئ مبدأ الطاقة الحرة. يبدأ بالأساسيات الحيوانية ثم ينتقل إلى نماذج MDP وتعلم القيم، قبل أن يتعمق في خوارزميات التعلم العميق. يدمج المنهج أدوات مكتبة ALF وNeuro-Nav لتوفير أمثلة عملية في لغة Python مع JAX. يستهدف الطلاب والباحثين الذين يرغبون في فهم العلاقة بين RL وAIF وتطبيقها في بيئات معقدة. يحل المشكلة التي يواجهها المتعلمون في فهم الفجوة النظرية بين الطريقتين، ويقدم مسارًا تدريجيًا من المفاهيم البسيطة إلى التطبيقات المتقدمة. يميز نفسه بتركيزه على التجارب العملية والتمارين التي تشجع على التفكير النقدي وتطبيق المفاهيم في سيناريوهات حقيقية.
Af Analyzer is a tool for analyzing the temperature transformation of austenite, based on YY/T 1771-2021 standard.
Af Analyzer هو أداة مفتوحة المصدر للتحليل من تحول الأوستينيت، على أساس المعيار YY/T 1771-2021. يستخدم المنهج الطليعي ل حساب درجات التحول As و Af-tan من البيانات المتعلقة بالحرارة والتغيرات في الموضع. يدعم أداة Af Analyzer العديد من تنسيقات الملفات (JSON، Excel، CSV) وتتيح تعديل المعلمات بشكل تفاعلي. توفر الأداة واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للتحليل والتصوير النتائج.
This project is an automated agent that monitors CONSAR SISNET for new Siefore data, downloads reports, enriches them with FX rates, and manages the complete update workflow.
هذا البرنامج هو एजنت تلقائي يراقب CONSAR SISNET لبيانات Siefore الجديدة، ويحمل التقارير، ويغنيها بمعدلات الصرف الأجنبية، ويتحكم في عملية تحديث البيانات بالكامل.
A unified simulation framework for Dense Plasma Focus experiments, enabling researchers to model plasma dynamics and related physics.
يُقدِّم المشروع بيئة محاكاة شاملة لتجارب تركيز البلازما الكثيفة، مع دمج نماذج فيزيائية متعددة ضمن قاعدة شفرة موحدة. يدعم ديناميكيات البلازما وتطور الحقول المغناطيسية وحسابات نقل الطاقة باستخدام أساليب عددية متقدمة. يمكن للمستخدمين تكوين المحاكاة عبر واجهة سطر أوامر أو واجهة ويب خفيفة، وتُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية. صُمم الإطار للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون نمذجة دقيقة وقابلة للتكرار لسلوك البلازما. يلبي الحاجة إلى أداة مرنة ومفتوحة المصدر يمكن تعديلها لتتناسب مع إعدادات تجريبية متطورة. يتيح للمستخدمين استكشاف تأثيرات المعلمات المختلفة على النتائج، مما يسهم في تحسين تصميم التجارب. يدمج المشروع بين الأداء العلمي والدقة في العرض البصري، ما يجعله خياراً مفضلاً للبحوث التطبيقية في مجال الفيزياء البلازمية.
The anatomyofventurecapital project provides educational content on venture capital for users to learn and understand.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي يركز على موضوع رأس المال الاستثماري. يهدف إلى توفير فهم شامل للرأس المال الاستثماري، بما في ذلك مفاهيمه الرئيسية، استراتيجياته، وأفضل ممارساتها. يستخدم المشروع أدوات و مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, openai, pandas, و scipy لإنشاء رسومات مرئية تفاعلية ومودلات. يهدف المحتوى إلى الأفراد المهتمين بتعلم رأس المال الاستثماري وأحكامه.
A command‑line tool that detects flood extents from Sentinel‑1 satellite imagery using the Prithvi‑EO‑2.0‑300M‑TL‑Sen1Floods11 dataset.
يُعد هذا المشروع أداة تحليلية تُستعمل لتحديد مناطق الفيضانات باستخدام صور Sentinel‑1 من مجموعة بيانات Prithvi‑EO‑2.0‑300M‑TL‑Sen1Floods11. يشتمل على سلسلة من السكربتات التي تُحمل البيانات، تُحمّل النموذج المدرب، وتنفذ عملية الكشف، ثم تُنتج ملفات GeoTIFF وGeoJSON قابلة للاستخدام في نظم المعلومات الجغرافية. يتيح للمستخدمين تشغيل الأوامر عبر سطر الأوامر لتوليد توقعات فورية أو معالجة دفعات كبيرة من الصور. كما يوفر وظائف للتحقق من دقة النموذج مقابل بيانات التسمية الأصلية، مع إمكانية إنشاء تقارير إحصائية ومرئيات. يستهدف محللي البيانات الجغرافية والفرق المتخصصة في الاستجابة للكوارث، ما يسهّل دمج النتائج في عمليات التخطيط والإنقاذ. يبرز مشروعه بقدرة التخصيص عبر ملفات الإعداد وتكامل مع أدوات GIS الشائعة، ما يجعله خياراً مرناً مقارنةً بالحلول الجاهزة.
Generate high‑quality 2D lattice model snapshots for scientific publication.
يُعد هذا المشروع أداة لتوليد صور عالية الجودة لنماذج الشبكات الثنائية الأبعاد مثل نموذج إيزنغ ونموذج بلم-كابيل ونموذج أشكين-تيرر. يتيح للمستخدمين اختيار النموذج، ضبط معلمات النظام، وتحديد عدد النقاط في الشبكة. تُستخدم مكتبات مثل matplotlib و numpy و scipy لإنشاء الرسوم البيانية الدقيقة التي تُظهر توزيع الحالات في الشبكة. يمكن للمستخدمين حفظ الصور بصيغ متوافقة مع متطلبات النشر العلمي، مع إمكانية تخصيص الألوان والأنماط. تُستهدف هذه الأداة الباحثين والطلاب في الفيزياء الإحصائية والباحثين في علوم الحاسوب الذين يحتاجون إلى بيانات مرئية دقيقة لدراسة الانتقالات الطورية. كما تُسهّل عملية إعداد الرسوم البيانية للمنشورات العلمية، وتوفر وسيلة سريعة لإنشاء مجموعات بيانات للتدريب على نماذج التعلم الآلي. يميز المشروع قدرته على التعامل مع نماذج متعددة وتوليد صور بجودة عالية دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.
An automated pipeline that quantifies hemifacial spasm severity from smartphone video.
يقوم هذا النظام بتحليل فيديوهات الهاتف الذكي لاستخراج نقاط مرجعية للوجه باستخدام شبكة الوجه، ثم يحسب ارتفاع فتحة العينين على الجانبين. يتم حساب الفرق النسبي بين الجانب المصاب وغير المصاب لتحديد الانحراف. يطبق النظام مرشح Savitzky‑Golay لفصل مكوّنات التشنج المستمرة (التون) والتشنج المتقطع (الكلاسي). تُحسب مؤشرات كمية مثل متوسط التون، نسبة ارتفاع التون، معدل التشنج الكلاسي، وتغطية التشنج خلال فترات اختبار التقبيل. يعمل النظام تلقائيًا مع فيديوهات iPhone بدقة 60 إطارًا في الثانية، ويكشف تلقائيًا عن فترات التقبيل باستخدام نسبة مظهر الفم. يقدّم النتائج في ملفات CSV ورسوم بيانية، ما يتيح للأطباء والباحثين متابعة التغيرات على المدى الطويل. يميز هذا الحل بدمجه لتقنية MediaPipe Face Mesh مع خوارزمية إزالة البصق التكيفية، ما يضمن دقة عالية في القياسات الطبية.
A command-line toolkit that compares volcanic degassing models and visualizes their outputs for researchers.
تُعدّ أداة Volcatenate تطبيقًا سطر أوامر مبنيًا على لغة بايثون يهدف إلى تبسيط مقارنة نماذج تفريغ البراكين. تقوم الأداة بقراءة بيانات مخرجات النماذج، وإجراء تحليلات إحصائية، ثم إنتاج رسومات بيانية جنبًا إلى جنب باستخدام مكتبة Matplotlib. تدعم الأداة صيغ البيانات الشائعة في الجيولوجيا عبر مكتبة Pandas، وتوفر تقارير شاملة في الطرفية باستخدام مكتبة Rich. يتيح ذلك للباحثين تقييم أداء النماذج بسرعة، وتحديد الاختلافات، وإنتاج رسومات جاهزة للنشر. كما تُسرّع الأداة سير العمل في دراسات البراكين من خلال أتمتة المهام المتكررة.
A command-line tool that uses a genetic algorithm to discover and validate profitable trading patterns in cryptocurrency time series data.
تُطبّق هذه الأداة خوارزمية جينية متقدمة لاكتشاف أنماط تداول قابلة للتفسير من بيانات OHLCV. تُقيّم كل نمط في الاتجاهين، مع دعم للشراء والبيع، وتُطبّق قواعد خروج متكيفة مع ظروف السوق. تعتمد محرك الاختبار الخلفي على التحقق المتقدم بالتمرير لتجنب تحيز التنبؤ، مع تضمين تكاليف المعاملات الواقعية. تُجرى اختبارات إحصائية مثل اختبار SPA من هانسن، وفحص الواقع من وايت، وBootstrap المتقطع لتأكيد قوة التنبؤ للأنماط المكتشفة. تُنتج الأداة تقارير جاهزة للنشر، منحنى حقوق الملكية، وتصورات تساعد على التحليل المتعمق وبناء المحافظ. تُتيح هذه المخرجات للمحللين اتخاذ قرارات مستنيرة حول دمج الأنماط في استراتيجيات التداول. كما تُسهل مقارنة الأداء مع مؤشرات السوق القياسية وتقييم المخاطر.
A command‑line tool that preprocesses medical and general images, lets users review them interactively to detect burned‑in PHI, and reports review status.
يُحوّل image-review ملفات DICOM أو صور عادية إلى دفعات JPEG مُعَتَّبَة باستخدام التساوي التدرجي التكيفي وتطبيق خريطة ألوان اختيارية. ثم يفتح عرضاً تفاعلياً في وضع ملء الشاشة يتيح للمستخدمين تصنيف الصور في وضع الشبكة أو الوضع الفردي، مع إمكانية وضع علامة CLEAN أو DIRTY على كل صورة. يَسْتَخْدِم البرنامج نظاماً متعدد المراحل لتتبع التقدم، مع إمكانية استئناف الجلسات والتركيز فقط على الصور التي تحتاج فحصاً تفصيلياً. يُنتِج ملف manifest وتقارير حالة تلخص عدد الصور التي تمت مراجعتها، وعدد النتائج المحتملة للPHI، ومعدل الإنجاز العام. تم تصميم سير العمل للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، ما يجعله مناسباً لفحوصات الامتثال ومهام إزالة التعريف للبيانات. يَسْتَخدم البرنامج مفاتيح لوحة المفاتيح أو وحدات تحكم Xbox لتسهيل التنقل والتصنيف. يَتضمن النظام دعماً للملفات المضغوطة ZIP، مما يسهّل معالجة مجموعات الصور المتعددة. يَتَسَاوَى مستوى التعقيد مع أدوات مراجعة الصور التقليدية، مع إضافة واجهة تفاعلية محسّنة للسرعة والكفاءة.
A command-line tool that applies the Synthetic Control Method to evaluate long‑term economic recovery after the 1998 Guadalupe River flood.
تُعَدّ هذه الأداة وسيلة تحليلية تُطبّق طريقة التحكم الاصطناعي لتقييم التعافي الاقتصادي طويل الأمد بعد فيضان نهر غوادالوب في عام 1998. تقوم الأداة بقراءة بيانات اقتصادية زمنية، ثم تُنشئ سيناريوًّا مضادًا اصطناعيًا يُقارن مع مسار المنطقة المتأثرة. تُنتج النتائج ملخصات إحصائية ورسومًا بيانية تُظهر الانحراف بين الواقع والسيناريو المضاد. يُمكن للباحثين وصناع السياسات استخدام هذه النتائج لقياس أثر الفيضانات وتقييم سياسات التعافي. تُقدّم الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة تُسهل تشغيل التحليل مع عدد قليل من المعاملات. تُعزز الرسوم البيانية الواضحة فهم الاتجاهات الاقتصادية وتُسهل التواصل مع أصحاب المصلحة. تُعدّ الأداة إضافة قيمة للأدوات التحليلية في مجال تقييم السياسات الاقتصادية بعد الكوارث الطبيعية.
A command‑line validation suite that checks the outputs of a heavy‑chain immunoglobulin recombination pipeline.
يُقدِّم هذا البرنامج مجموعة شاملة من 11 أمرًا فرعيًا يُنفِّذ اختبارات تحكم، ومقاييس أداء، وتحليلات إحصائية على مخرجات خط أنابيب إعادة تركيب الجينات الثقيلة للمنهجين. يحقق البرنامج سلامة البيانات، ويتحقق من أنماط التوزيع المتوقعة، ويقارن النتائج مع مجموعات بيانات مرجعية. يمكن للمستخدمين إنشاء تقارير مفصلة، وتشغيل اختبارات القابلية للتكرار، وتحديد الأخطاء المحتملة في خطوات معالجة الخط. صُمم البرنامج خصيصًا للباحثين ومحللي البيانات الحيوية الذين يحتاجون إلى ضمان جودة موثوق به في سير العمل المناعي الجيني. يندمج بسلاسة مع خطوط الأنابيب القائمة، موفرًا اختبارات تلقائية وتشخيصًا تفاعليًا.
An AI-driven music performance tool that separates audio sources and generates dynamic performances.
يتيح البرنامج فصل مصادر الصوت من مسار موسيقي واحد باستخدام نموذج HTDemucs المتقدم. بعد الفصل، يتم معالجة كل مصدر باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي مستضافة على منصة Hugging Face لتوليد أداء موسيقي ديناميكي. يدعم البرنامج واجهة سطر أوامر مبنية على مكتبتين Click و Typer، مما يتيح للمستخدمين تشغيل العمليات بسهولة عبر الطرفية. يوفر البرنامج رسومات بيانية باستخدام Matplotlib لعرض توزيع الطاقة وتفاصيل الفصل، مع إمكانية تصدير النتائج إلى ملفات CSV أو PNG. يهدف إلى مساعدة الموسيقيين والمهندسين الصوتيين على إنشاء عروض موسيقية جديدة أو تحسين إنتاجاتهم الحالية. يختلف عن الحلول التقليدية بدمجه بين فصل المصادر الذكي وتوليد الأداء الآلي في واجهة واحدة قابلة للتخصيص.
A Python-based control system that orchestrates ARMI and OpenMC reactor simulations, providing automated execution, data collection, and visualization.
يعمل النظام كواجهة سطر أوامر تُشغِّل وتراقب وتدير محاكاة المفاعلات المبنية على ARMI و OpenMC. يقوم تلقائيًا بتكوين معلمات المحاكاة، ويشغِّل الحسابات الأساسية، ويجمع بيانات الإخراج في تنسيقات منظمة. توفر أدوات التصوير المدمجة رسومات حية للمعايير الحيوية مثل انتشار النيوترونات، ودرجة الحرارة، وتوزيع الطاقة. يمكن للمستخدمين برمجة مسح للمعلمات وتشغيل دفعات، ما يتيح استكشاف منهجي لسيناريوهات التصميم. صُمم النظام للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى سير عمل محاكاة قابلة للتكرار ومركّزة على البيانات.
An interactive Jupyter Book that re‑examines fundamental physics through ontological principles, focusing on the relationship between space, time, and the speed of light.
يقدّم الكتاب إطاراً يُعرف بالفيزياء الأنتولوجية، يفرض أن جميع الحركات تحدث بسرعة الضوء، مع اختلاف الاتجاه بين الفضاء والزمان فقط. يُعرّف هذا الإطار بنظرية الأنتولوجيا النسبية (ORT) التي تُعيد تفسير النسبية الخاصة، والجرّب، والكونيات، والميكانيكا الكمّية. يتيح للقراء التفاعل مع دفاتر جوبتر لتصور مكوّنات السرعة، ومخططات الزمكان، وتأثيرات النسبية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly. يُنظم المحتوى في وحدات تغطي الجاذبية الأساسية والمتقدمة، والكونيات، والميكانيكا الكمّية، مع أمثلة برمجية ورسوم توضيحية. يستهدف الطلاب، والمعلمين، والباحثين، ويقدّم نهجاً عملياً لمفاهيم معقدة دون الحاجة إلى خلفية واسعة. يهدف الكتاب إلى ربط النظرية المجردة بالاستكشاف البصري القابل للتطبيق، مما يجعل الفيزياء المتقدمة أكثر وصولاً.
A command‑line toolkit for evaluating, benchmarking, and optimizing self‑hosted large language models via standardized tests, load‑testing, and prompt ablation.
يُقدِّم هذا الأداة واجهة موحدة لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة المستضافة محلياً. وتشمل وظائفها تشغيل اختبارات معيارية معروفة مثل MMLU وHellaSwag، وقياس معدل المعالجة والوقت اللازم للرد تحت حمل متزامن، بالإضافة إلى التحقق من السلوك المتكرر عبر استخدام بذور ثابتة. كما تسمح الأداة بإجراء تحليل تجريبي منهجي لاستراتيجيات الترويج، مثل سلسلة التفكير أو الأمثلة القليلة، لتحديد أفضل إعدادات. تدعم الأداة أي واجهة API متوافقة مع OpenAI، بما في ذلك Ollama وvLLM. تُعد هذه الأداة أداة حيوية للمطورين لتوفير مؤشرات واضحة وقابلة للتنفيذ قبل نشر النماذج في بيئات الإنتاج.
A hands‑on guide that teaches journalism professionals how to apply machine learning techniques—embeddings, semantic search, retrieval‑augmented generation, document classification, and fine‑tuning—to their own newsroom data.
يُقدّم هذا المشروع دليلًا عمليًا لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على بيانات غرفة الأخبار، مع تركيز على تحويل المستندات إلى تمثيلات رقمية، وبناء محرك بحث معنوي، وتصنيف المستندات تلقائيًا، وتدريب نماذج على صوت المؤسسة. يتضمن أربع دفاتر جوبتر، كل منها يشرح خطوة بخطوة كيفية إعداد البيانات، إنشاء مجموعات بيانات، واستخدام مكتبات مثل ChromaDB وLangChain. يتيح للمستخدمين إنشاء نظام استرجاع معزز بالاستعلامات (RAG) يجيب على الأسئلة مستندًا إلى محتوى المستندات الداخلية. كما يوفر أدوات تصنيف بدون تدريب مسبق (zero‑shot) لتسمية المقالات والوثائق حسب الموضوع. يهدف المشروع إلى تمكين صحفيين ومحللي الأخبار من استغلال الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لخلفية تقنية متقدمة، مع توفير رسومات بيانية لتصور النتائج. يميز المشروع بدمجه للبيانات الحقيقية من غرفة الأخبار، مما يتيح تجربة واقعية ومباشرة للمستخدمين.
An automated HPLC chromatogram analysis tool that performs baseline correction, peak detection, deconvolution, and quantitative reporting.
تُسهل الأداة تحليل كروماتوغرافيا HPLC بالكامل، بدءاً من تصدير البيانات الخام إلى إنتاج تقارير تفصيلية بصيغة Excel. تستخدم خوارزمية تصحيح خط أساسي متقدمة تقلل نقاط الربط بنسبة 82٪ مع الحفاظ على كفاءة اكتشاف القمم. تدعم اكتشاف القمم في نطاق شدة يصل إلى مائة ضعف، وتتيح تفكيك القمم عبر التوافق متعدد Gaussian مع معامل R² > 0.95. يمكن معالجة ملفات متعددة في دفعة واحدة، مع معالجة ذكية للقمم السلبية للحفاظ على الإشارات الحقيقية وإزالة الضوضاء. يحقق هذا النهج أتمتة كاملة، موثوقية عالية، وتوفير كبير للوقت في المختبرات التحليلية.
Reconstructs 3D point clouds from 2D image sequences using the Tomasi‑Kanade factorization method.
يُعيد هذا الأداة سحب نقاط ثلاثية الأبعاد من تسلسلات صور ثنائية الأبعاد باستخدام طريقة التبسيط التي وضعها طوماسي‑كانادي تحت الإسقاط المتعامد. يستقبل الأداة إما ملف فيديو أو مجلد صور، ويعقب نقاط الملامح باستخدام تدفق البصمة KLT، ثم يُخرج سحب نقاط ثلاثية الأبعاد يمكن تصورها باستخدام مكتبة رسم. يتيح للمستخدم ضبط معلمات مثل عدد الزوايا القصوى، وجودة الزوايا، والمسافة الدنيا بين النقاط، ونسبة الإظهار المطلوبة. كما يدعم تتبع العلامات الوجهية باستخدام مكتبة dlib لتطبيقات متخصصة. يُصمم هذا الأداة للباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى مسار سريع وقابل للتكرار لإعادة بناء ثلاثي الأبعاد من تسلسلات الصور.
A Python toolkit that enables users to build, evaluate, and deploy predictive scoring models through CLI, web, or Gradio interfaces.
تُعدّ أداة scoring-tools حلاً متعدد الاستخدامات للباحثين في مجال تحليل البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى إنشاء وتقييم ونشر نماذج التقييم التنبؤي بسرعة وفعالية. توفر الأداة واجهة سطر أوامر تسمح بالمعالجة الدُفعية للبيانات، بالإضافة إلى خادم ويب خفيف الوزن مبني على Flask لتقديم واجهة برمجة تطبيقات، وواجهة Gradio تتيح التفاعل المباشر مع النماذج. يمكن للمستخدمين استيراد مجموعات البيانات، إجراء المعالجة المسبقة، تدريب النماذج باستخدام مكتبة scikit‑learn، تقييم الأداء عبر مؤشرات مختلفة، وإنشاء بطاقات تقييم (scorecards) مخصصة. تُقدّم الأداة رسومات بيانية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly، ما يتيح فحص أهمية الخصائص، منحنى ROC، ومخططات التوازن. كما تدعم الأداة تصدير النماذج والنتائج بصيغ شائعة لتسهيل دمجها في أنظمة أخرى. يميز هذا المشروع قدرته على الجمع بين سهولة الاستخدام والمرونة في التخصيص، ما يجعله خياراً مفضلاً للمهنيين الذين يسعون إلى تسريع دورة تطوير النماذج التنبؤية.
It automates the optimization of silicon PIN diode phase shifters by sampling design parameters, running electro‑optical simulations, and applying Bayesian optimization to find Pareto‑optimal solutions.
يهدف هذا النظام إلى تحسين مبدلات الطور المصنوعة من PIN diode في مجال الفوتونيات السيليكونية. يستخدم منهجية أخذ عينات Latin Hypercube لاستكشاف فضاء المعلمات بكفاءة عالية. يتم تشغيل محاكاة كهربائية-ضوئية متكاملة (CHARGE + FDE) عبر واجهة Lumerical لتوليد بيانات الأداء. ثم يُطبّق تحسين Bayesian لتحديد حلول Pareto المثلى تقلل من حاصل ضرب الجهد والطول Vπ·L وتقلل من فقدان الإشارة الضوئية. يتيح النظام للمصممين الحصول على تقارير شاملة حول التوازن بين الكفاءة الكهربائية والضوئية، مما يسهل اتخاذ قرارات تصميم مبنية على بيانات دقيقة. يميز هذا الحل بدمجه المتكامل بين تقنيات العينة المتقدمة، والمحاكاة المتزامنة، وخوارزميات التحسين الذكي، وهو ما يجعله أداة فريدة للباحثين ومهندسي الفوتونيات.
A command‑line tool that measures the bandwidth and step response of a BLDC motor current controller using chirp, multisine, and step excitations.
يقوم البرنامج بجمع بيانات التيار في الوقت الحقيقي من متحكم STM32H723 عبر بروتوكول UDP، ثم يعالجها في بيئة بايثون لتقدير دالة الاستجابة الترددية (FRF). يدعم البرنامج ثلاث إشارات تحفيز: تشيرب لوجاريتمي لإنشاء مخططات بود، متعدد الترددات مع مرحلة شرويدر لتقدير FRF بديل، وخطوة متكررة لقياس معايير الزمن الحقيقي مثل زمن الصعود والتجاوز. يخرج البرنامج مخططات بود، رسومات استجابة الخطوة، ويحفظ البيانات الخام بصيغة .npz للمعالجة اللاحقة. يتيح للمهندسين التحقق من عرض نطاق التردد، هامش الطور، ووقت الاستقرار لمتحكمات BLDC في بيئة مختبرية.
This framework proactively reduces communication overhead in moving object tracking by triggering updates based on predicted uncertainty rather than waiting for error thresholds.
يُقدِّم النظام إستراتيجية اتصالات استباقية لتتبع الأجسام المتحركة، حيث يُستخدم تقدير عدم اليقين من نماذج التنبؤ لتحديد متى يجب إرسال التحديثات. يدعم الإطار عدة هياكل عصبية—LSTM وTransformer—مُتَّحَدَّة مع رؤوس تنبؤ نقطية أو مزيج كثافة لتوفير تقدير أكثر ثراءً لعدم اليقين. محرك المحاكاة يُنفِّذ سيناريوهات تنبؤ مزدوجة لتقييم تأثير التحديثات المبكرة على دقة التتبع ضمن ميزانية اتصالات ثابتة. صُمِّم الإطار للباحثين ومهندسي البرمجيات الذين يحتاجون إلى موازنة قيود النطاق الترددي مع الدقة المكانية في التطبيقات اللحظية. يتضمن الإطار استراتيجيات قابلة للتكوين، خطوط تدريب، وأدوات تقييم لمقارنة الأساليب الدورية، التفاعلية، والاستباقية. يهدف إلى خفض الخطأ التراكمي في التتبع مع الحفاظ على عدد الإرساليات في أدنى حد ممكن.
A structured Jupyter‑based curriculum that teaches machine learning from fundamentals to advanced medical imaging and MLOps practices.
يقدم هذا المشروع منهجًا تعليميًا متكاملًا لتعلم تقنيات تعلم الآلة من الأساسيات إلى تطبيقات متقدمة في معالجة الصور الطبية. يتضمن سلسلة من دفاتر Jupyter منظمة في مراحل، تبدأ بمفاهيم الشبكات العصبية وتدريبها، ثم الانتقال إلى بناء نماذج CNN، وتطبيق نماذج U‑Net لتقسيم الصور، وصولاً إلى استكشاف معماريات المحولات مثل ViT وSwinUNETR. كما يغطي الجزء الأخير منهجية MLOps باستخدام أدوات مثل DVC وMLflow، مع توضيح كيفية تسجيل النماذج ونشرها على منصات سحابية. يستهدف هذا الدليل طلاب علوم البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في فهم عميق لكيفية بناء وصيانة نماذج التعلم العميق في بيئات إنتاجية. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية المتكاملة التي تربط بين النظرية والتطبيق العملي، ويمنح المتعلمين القدرة على تنفيذ مشاريع حقيقية في مجال التصوير الطبي. يميز المشروع بترتيبه المنظم للمواد، وتوفير بيئة Docker جاهزة لتشغيل الدروس دون الحاجة لتثبيت معالجات GPU، ما يسهل على المستخدمين التركيز على التعلم بدلاً من إعداد البيئة.
This tool designs and refines de novo protein binders using an open‑source pipeline, targeting computational biologists and protein engineers.
يُقدّم هذا البرنامج حلاً متكاملاً لتصميم وتعديل روابط بروتينية جديدة، معتمدًا على سلسلة أدوات مفتوحة المصدر لتجاوز الحاجة إلى برمجيات مملوكة. يتيح خيار التجاوز عن PyRosetta تشغيل جميع خطوات التصميم باستخدام أدوات مثل OpenMM وPDBFixer وFASPR، ما يسرّع العملية بمقدار 2‑4 مرات. يعتمد البرنامج على نظام تقييم ipSAE لتقدير جودة الواجهة، مع نطاق 0‑1 يُظهر مدى التوافق الهيكلي المتوقع. كما يتضمن مسارًا مستوحى من PPIFlow لتحسين الألفة، حيث يُحافظ على الأحماض الأمينية ذات الجودة العالية بينما يُعاد تصميم المتبقية عبر مسح تشبع وتحديثات AF2. يدمج البرنامج خوارزميات ProteinMPNN لتوليد تسلسلات محسّنة، مع فحص دقيق للربط والهواء. يهدف هذا الحل إلى الباحثين في الهندسة البروتينية والبيولوجيا الحاسوبية الذين يحتاجون إلى أدوات مرنة وسريعة لتطوير بروتينات ارتباطية ذات أفضليات عالية.
A command‑line tool that downloads bacterial genomes from AllTheBacteria and RefSeq for creating benchmark datasets.
توفر الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة تسمح بتحميل جينومات البكتيريا من مستودعين رئيسيين: AllTheBacteria و RefSeq. يمكن للمستخدمين تحديد معرّفات تصنيفية، مستويات التجميع، أو معايير استعلام مخصصة لاسترجاع الجينومات المطلوبة فقط. تُنظم البيانات المحملة تلقائياً في بنية مجلدات منظمة، وتُنشئ جداول بيانات وصفية بصيغة CSV لاستخدامها في التحليل لاحقاً. يوفر الإخراج في الطرفية مع دعم للرسوم البيانية عبر مكتبة matplotlib تغذية فورية حول تقدم التحميل وتكوين المجموعة. تم تصميم الأداة للباحثين الذين يحتاجون مجموعات جينومية عالية الجودة وقابلة للتكرار لاختبار وتقييم خطوط الأنابيب البيولوجية الحاسوبية.
AmbientMapper cleans ambient contamination from multi-genome single-cell and scifi-ATAC datasets to improve data quality.
يُعد AmbientMapper أداة سطر أوامر تهدف إلى تحديد وإزالة التلوث المحيط في بيانات تسلسل الخلايا الواحدة متعددة الجينوم وscifi-ATAC. تقوم الأداة بتحليل عدد القراءات عبر الجينومات المتعددة، وتُنمِّذج الإشارة الخلفية، ثم تُطرح التلوث المقدر من ملف كل خلية. تُخرج الأداة مصفوفات العد المنقحة بالإضافة إلى مخططات تشخيصية تُظهر انخفاض الضوضاء الخلفية. تُصمم هذه الأداة للباحثين الذين يحتاجون إلى بيانات عالية الجودة قبل إجراء التجميع أو تحليل التعبير التفاضلي أو أي تحليل لاحق. من خلال أتمتة خطوة التنظيف هذه، يقلل AmbientMapper من الإيجابيات الكاذبة ويُحسِّن قابلية تفسير دراسات الخلايا الواحدة.
Simulate a real‑time home monitoring system for disabled and elderly individuals, coordinating alerts and a monitoring robot.
يعمل هذا النظام على محاكاة مراقبة منزلية للأشخاص ذوي الإعاقة وكبار السن، حيث يجمع بيانات مستشعرات افتراضية في الوقت الحقيقي. يتضمن المستشعرات الثلاثة: مستشعر الموقع الذي يحسب المسافة باستخدام صيغة هافرسين لتحديد المناطق الآمنة والمخاطر، ومستشعر الحركة الذي يحاكي التسارع ويكشف السقوط وقلة النشاط، ومستشعر العلامات الحيوية الذي يسجل معدل ضربات القلب، وضغط الدم، ونسبة الأكسجين، ودرجة الحرارة. عند تجاوز القيم المحددة، يرفع النظام مستويات إنذار مرتبة (معلومات، انتباه، تحذير، حرج) ويستدعي وحدة التنسيق لإرسال إشعارات إلى جهات الاتصال الطارئة. كما يوجه الروبوت الافتراضي لتفعيل الكاميرا، بدء التسجيل، أو إجراء مكالمة طوارئ وفقاً للإنذار. تُسجل جميع الجلسات في ملف سجل منظم يمكن استيراده إلى قاعدة بيانات MySQL لتحليل الأداء وتدريب نماذج التعلم الآلي. يهدف النظام إلى اختبار سيناريوهات مراقبة دقيقة وتطوير حلول ذكية لتحسين رعاية الأشخاص ذوي الاحتياجات الخاصة.
A command‑line tool that uses multiple AI agents to analyze a single Chinese A‑share and produce a buy, sell or hold recommendation.
يُنسق النظام فريقاً من وكلاء الذكاء الاصطناعي، كلٌ متخصص في جانبٍ واحد من التحليل مثل الأساسيات أو التقنيات أو المشاعر أو إدارة المخاطر، لتقييم سهم A صيني واحد. يستخرج البيانات من واجهات برمجة تطبيقات السوق الصينية، ويُشغِّل تحليلات متوازية، ثم يشارك الوكلاء في مناقشة منظمة يتم فيها تبادل رسائل JSON وتسجيل تصويتات ذات أوزان. تُخرج النتيجة النهائية توصية مبسطة بالشراء أو البيع أو الانتظار مع شرح مبرراتها، إلى جانب سجلات مفصلة، وتتبعات الرسائل، وتقرير PDF للمستثمرين. يهدف النظام إلى أتمتة عملية التقييم المتعددة الأبعاد التي كانت تقليديًا يدوياً، ما يوفر الوقت ويقلل من الانحياز. يتيح النظام توسيع نطاقه عبر تكوين موفرات LLM مختلفة أو قواعد بيانات خلفية، مما يجعله مرنًا وقابلًا للتخصيص.
This project generates AI-driven, multi-agent stock research reports in PDF or Markdown format for A-share, US, and Hong Kong markets.
يُنسق الإطار سلسلة من الوكلاء الذكاء الاصطناعي لإجراء أبحاث عميقة على أسهم فردية. يجمع البيانات السوقية والمالية والأخبار من مصادر متعددة، ثم يُطبّق وكلاء تحليل متوازي ومتسلسل لاستخلاص الرؤى، وتقييم المخاطر، وتوقع تحركات الأسعار. تُجمع النتائج في تقرير مصقول يتضمن مخططات وجداول، مع إخراج بصيغة PDF أو Markdown. يستهدف المستخدمون محللي السوق والمستثمرين الذين يحتاجون إلى أبحاث سريعة وغنية بالبيانات دون جمع يدوي. يستفيد النظام من نماذج اللغة الكبيرة لتوليد شروحات سردية ولضمان التناسق عبر الوكلاء.