The lox project is a discretionary macro research platform designed to help users manage their portfolios systematically.
هو منصة بحث مالي متعمدة توفر أدوات منهجية لادارة المحفظة الاستثمارية. يقدم مجموعة من الميزات والλειان، بما في ذلك تحليل البيانات وتحليلها، لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.
A local AI agent that receives tasks via Telegram, writes and executes code in a sandbox, audits results with a second model, and delivers the outcome to a solo developer.
يعمل AgentSutra كوكيل ذكاء اصطناعي شخصي يعمل محلياً على جهاز Mac ويتلقى أوامراً عبر تيليغرام. يقوم بتصنيف كل مهمة، ثم يكتب الكود باستخدام نموذج لغة كبير، ويشغله داخل بيئة معزولة، ثم يراجع النتيجة بنموذج آخر للحد من الأخطاء وضمان الدقة. يضمن أنبوب العمل الثابت المكوّن من خمس مراحل—التصنيف، التخطيط، التنفيذ، المراجعة، التسليم—التنبؤ والقدرة على التدقيق، ما يجعله مثالياً للعمليات اليومية التي تتطلب أماناً وسجلاً. يدعم الوكيل سبع أنواع مختلفة من المهام، بدءاً من تحليل البيانات وصولاً إلى هندسة الواجهة الأمامية، ويمكنه نشر المواقع الثابتة تلقائياً على خدمات الاستضافة مثل Vercel أو Firebase بعد اجتياز المراجعة بنجاح. يظل كل المعالجة على جهاز المستخدم، ما يضمن الخصوصية والسيطرة مع الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية.
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.
An interactive viewer for browsing the 80 Million Tiny Images dataset.
يتيح هذا البرنامج عرض صور مجموعة بيانات Tiny Images التي تتضمن ثمانين مليون صورة صغيرة. يستخدم مكتبة matplotlib لعرض الصور في نافذة رسومية، مع إمكانية التمرير عبر الصور باستخدام لوحة المفاتيح أو الفأرة. يقرأ البرنامج ملفات الصور من مجلد محدد، ويستفيد من مكتبة numpy لتحويل البيانات إلى مصفوفات قابلة للعرض. يهدف إلى تسهيل فحص جودة الصور وتحديد الأخطاء أو الأنماط غير المتوقعة. يستهدف الباحثين في رؤية الحاسوب ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى معاينة سريعة للبيانات. يقدّم واجهة بسيطة بدون إعدادات معقدة، ما يجعله مناسباً للمبتدئين. يختلف عن الحلول الأخرى بتركيزه على dataset Tiny Images وتوفير تجربة تصفح سلسة وسريعة.
This project provides a machine learning tutorial and examples using Python.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي لمن يرغبون في التعلم من مفاهيم التعلم الآلي. يتضمن المثال التعليمي والتعليقات حول كيفية استخدام مكتبات شعبية مثل Transformers من Hugging Face و PyTorch. يغطي المشروع مواضيع مثل إعداد البيانات وتدريب النماذج وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib.
Generate academic paper PDFs from structured research data with interactive editing.
يُحوِّل هذا التطبيق الويب البيانات البحثية المنظمة إلى ملفات PDF لأوراق أكاديمية مُعدة بعناية. يُنشئ تلقائياً الرسوم البيانية باستخدام مكتبات التصوير البياني ويُركّب النص مع مساعدة الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى. يتيح للمستخدمين تعديل المحتوى والتخطيط والرسوم عبر واجهة ويب بديهية قبل التصدير النهائي. صُمم للأكاديميين والطلاب الجامعيين والباحثين الذين يحتاجون إلى تسريع تحويل البيانات الخام إلى مستندات جاهزة للنشر. يحل المشكلات المرتبطة بالخطوات اليدوية المملة في إعداد المقالات، مثل إنشاء الرسوم البيانية، كتابة النص، وتنسيق المستند، مما يوفر الوقت ويقلل الأخطاء.
The poly-tracker project is a tool for users to track their Polymarket portfolios, analyze performance, and receive advice on optimal position sizing.
يعد poly-tracker أداة لمراقبة و تحليل موازنات المستثمرين في Polymarket، بالإضافة إلى نصائح بشأن حجم المواقع الأمثل. يتيح للمستخدمين مراقبة استثماراتهم، وتحليل اتجاهات السوق، وتخذ قرارات مدروسة بشأن مواقعهم.
DeepCompress is an efficient point cloud geometry compression tool designed for various applications, including self-driving cars, virtual/augmented reality, and medical imaging.
يستخدم DeepCompress التعلم العميق لضغط النقاط المتراكمة عن طريق تحليل مظاهرها والتركيب. يتحول النقاط إلى تلخيص ملحوظ، ويضغط باستخدام الترميز بالانتروبي، ويتم استرجاع الملخص، ويعاد ترميز النقاط الأصلية. هذا يؤدي إلى ضغط 10-100 مرة أقل مع فقدان جودة قليل.
Builds predictive models for board game outcomes and statistics.
يقدم هذا المشروع مجموعة من نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بجوانب مختلفة من ألعاب الطاولة، مثل احتمالات الفوز، متوسط مدة اللعب، ومقاييس أداء اللاعبين. يتيح واجهة ويب تفاعلية مبنية على إطار عمل خفيف الوزن للمستخدمين إدخال معلمات اللعبة والحصول على تنبؤات فورية. تم تدريب النماذج على بيانات تاريخية للعبة وتضم تقنيات من الخوارزميات الكلاسيكية والتعلم العميق. يستهدف المشروع عشاق ألعاب الطاولة ومصممي الألعاب ومحللي البيانات، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة حول توازن اللعبة والاستراتيجيات. كما يعرض المنصة النتائج عبر مخططات ديناميكية، مما يجعل البيانات المعقدة متاحة للجمهور غير التقني.
An AI‑powered fitness coaching platform that processes Garmin data to deliver personalized workout plans and insights.
يستورد النظام بيانات النشاط من أجهزة Garmin ويطبق نماذج تعلم الآلة لتوليد توصيات تمارين مخصصة. يوفّر واجهة سطر أوامر سريعة لاستيراد البيانات وواجهة ويب تفاعلية للرسوم البيانية باستخدام FastAPI وMatplotlib وPandas. يمكن للمستخدمين متابعة اتجاهات الأداء، والحصول على ملاحظات تدريبية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديد أهداف لياقة محددة. يستهدف المنصة الرياضيين والمدربين الذين يحتاجون إلى إرشاد مبني على البيانات دون تحليل يدوي. يوفّر النظام حلولاً سريعة وفعّالة لتخطيط التمارين، مما يقلل من الجهد ويزيد من كفاءة التدريب. يدمج التحليل الإحصائي مع التوصيات الذكية لتوفير تجربة شاملة ومتكاملة للرياضيين.
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 juniper-canopy project provides a real-time monitoring dashboard for the Cascade Correlation Neural Network.
هذا المشروع يقدم لوحة مراقبة زمنية حقيقية خاصة بالشبكة العصبية Cascade Correlation Neural Network. يتيح للمستخدمين متابعة وتحليل أداء الشبكة في الوقت الحقيقي، مما يجعل من السهل فهم وتنظيم سلوك الشبكة. تم بناء اللوحة باستخدام تكنولوجيا الويب الحديثة وتقدم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لاستكشاف بياناتهم.
The ha-aria project is designed to integrate the ARIA system with Home Assistant, providing a smart home solution.
هذا المشروع هو دمج نظام ARIA مع Home Assistant. يهدف إلى توفير حل سكني ذكي شامل عن طريق الاستفادة من قدرات النظامين. يستخدم المشروع تقنيات متعددة مثل FastAPI و PyTorch لإنشاء تجربة سلسة للمستخدمين. يمكن لل пользователя أن يتوقع تحسين التلقيم، والكفاءة الطاقية، والراحة في حياته اليومية.
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.
A Python library that reproduces introspection experiments on open‑source language models.
يُقدِّم المشروع مجموعة من الأدوات والبرامج النصية لإعادة تنفيذ دراسات الاستبطان على نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر. يدعم الإطارات الشائعة مثل PyTorch وJAX، ويُدمج مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Hugging Face وAnthropic للوصول إلى النماذج. يمكن للباحثين تشغيل تجارب مُتحكم فيها، جمع التحفيزات الداخلية، وإنشاء رسومات بوساطة مكتبة Matplotlib. يركز المشروع على قابلية التكرار، حيث يوفر مخططات تكوين عبر Pydantic وتصميمًا معياريًا يسمح بتبديل خلفيات النماذج بسهولة. يستهدف الباحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى التحقق أو توسيع نتائج الاستبطان.
Train and evaluate RFNet-based object detection models with a configurable, reproducible pipeline.
يُقدّم هذا المشروع مساراً كاملاً لتدريب واختبار نماذج كشف الكائنات المبنية على بنية RFNet. يعتمد على Hydra لإدارة الإعدادات بطريقة مرنة، ويستخدم Pydantic للتحقق من صحة القوالب، بينما يوفر Rich سجلات تفاعلية تسهل تتبع سير التدريب. يتم معالجة البيانات باستخدام Pandas وNumPy، وتُظهر Matplotlib تقدم التدريب ونتائج الاستدلال بصرياً. يخرج المسار نقاط حفظ النموذج، ومقاييس التقييم، وملخصات بصرية، ما يتيح تجربة سريعة ونشر سريع. يستهدف الباحثين ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى سير عمل متين وقابل للتكرار لمهام كشف الكائنات المخصصة، ويحل مشكلة تعقيد إعدادات التدريب وتوحيد التقييم.
Provides real‑time GPU energy attribution for each LLM inference request, enabling token‑level cost visibility.
يعمل كطبقة وسيطة خفيفة الوزن بين التطبيق ومحرك الاستدلال بالتحويلات، حيث يقوم بأخذ عينات طاقة GPU بفاصل زمني قدره 10 ميلي ثانية. يتم تخصيص الطاقة المقاسة إلى الرموز الفردية باستخدام التكامل شبه القوس وتوزيع حصص الرموز للطلبات المتزامنة. يعرض النظام لوحة تحكم فورية تُظهر العلاقة بين نسبة الرموز المفسرة واستهلاك الكهرباء، ما يبرز عدم التماثل الخفي في تكلفة الاستدلال بالتحويلات. من خلال توفير تخصيص طاقة على مستوى الرموز، يتيح النموذج نماذج فوترة أكثر دقة واستراتيجيات تحسين التكلفة للعمليات الذكاء الاصطناعي. تم تصميم الحل للفرق التي تحتاج إلى رؤية دقيقة لاستخدام GPU دون تعديل محرك الاستدلال.
Capy implements tri‑modal contrastive learning to align phenotypic assay data, chemical descriptors, and genomic profiles for drug discovery.
يُقدّم Capy مكتبة بايثون تُطبّق التعلم التبايني ثلاثي الأبعاد في مجال اكتشاف الأدوية. تُنَسّق المكتبة بيانات الفحوصات الظرفية، والمواصفات الكيميائية، والملفات الجينية لتكشف العلاقات التي تُسهم في اختيار المرشحين المحتملين. تعتمد البنية على شبكات عصبونية عميقة تُدرّب تمثيلات مشتركة تُحاكي المعلومات المكملة عبر الأنماط الثلاثة. يتيح الباحثون تدريب النماذج على مجموعات بيانات عامة أو بيانات خاصة، ثم استخدام التمثيلات الناتجة للبحث بالمقارنة، والتجميع، أو مهام التنبؤ لاحقاً. يهدف Capy إلى تسريع عملية تحديد الأدوية الواعدة من خلال نهج موحد يعتمد على البيانات. يدمج المكتبة بين تحليل البيانات البيولوجية والتعلم الآلي لتوفير رؤى أكثر دقة. كما يُسهّل التكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة في مجال الأبحاث الصيدلانية.
pyboj-workspace is a Python client for the Bank of Japan Time-Series Statistics API, providing machine-readable access to Japan's central bank time-series data.
هذا المشروع يغطي واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني. يوفر هذا العملاء بسيطًا ومريحًا لاسترجاع أنواع مختلفة من البيانات الاقتصادية، بما في ذلك أسعار الصرف والفوائد والمؤشرات السعرية وغيرها. يعتمد العميل على واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني.
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.
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.
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.
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.
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.
The illustrated-map-generator project is designed to create visually appealing maps in the style of Disneyland park maps.
هذا المشروع يولد خرائط مصورة، مشابهة لthose الموجودة في theme parks من ديزني. يستخدم هذا المشروع kombinasi من Python و TypeScript لإنتاج visualizations عالية الجودة. يمكن استخدام هذه الأداة لأغراض مختلفة، مثل إنشاء خارطة مخصصة لمواقف أو تقارير. الخروجة هي خريطة مصورة يمكن تخصيصها بطرق مختلفة.
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.
A machine‑learning bot that predicts UFC fight outcomes and places value bets on prediction markets.
يقوم النظام بجمع إحصائيات المباريات التاريخية من مصدر عام للبيانات، ويصمم أكثر من تسعين ميزة تنبؤية، ثم يدرب نماذج تجميعية لتوقع نتائج القتال. يتم دمج توقعات النماذج مع الاحتمالات المتاحة في أسواق التنبؤ لاكتشاف رهانات ذات قيمة، مع ضبط الأوزان وفقاً لدرجة الثقة. يطبق النظام ضوابط إدارة المخاطر مثل حجم الرهان وفق معيار كيللي، وحدود وقف الخسارة، وفلاتر لحركة الخطوط لحماية رأس المال. تُنفذ الصفقات تلقائياً على منصة أسواق التنبؤ، بينما يراقب النظام باستمرار بطاقات القتال القادمة وتغيرات الخطوط. يضمن اختبار الأداء والاختبار المتقدم عبر الزمن استمرارية فعالية الاستراتيجية.
An interactive microscopy image segmentation tool that trains and applies a U‑Net model for precise labeling.
يُقدّم هذا البرنامج أداة تفاعلية لتقسيم الصور المجهريّة باستخدام نموذج U‑Net المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يتيح للمستخدمين تحديد مناطق الاهتمام يدويًا ثم يُدرب النموذج على هذه العلامات لتوليد أقنعة تقسيم دقيقة. يتضمن واجهة مبنية على matplotlib تسمح بعرض الصور وتعديل العلامات في الوقت الحقيقي مع معاينة النتائج فورياً. يستهدف الباحثين في مجال علم الأحياء والطب الذين يحتاجون إلى تحليل صور المجهري بدقة عالية دون الحاجة لخبرة برمجية متقدمة. يحل المشكلة الشائعة في نقص أدوات تقسيم مخصصة للصور المجهريّة، ويقلل الوقت اللازم لإعداد مجموعات بيانات التدريب. يميز نفسه بدمج التدريب والتنبؤ في واجهة واحدة، مع دعم للصور متعددة القنوات والتنسيقات الشائعة.
The MarkShark project is an open-source Optical Mark Recognition toolkit designed for detecting and processing bubbles in images.
هو أداة مفتوحة المصدر تستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف وتحليل العلامات المائية في الصور. تعتمد الأداة على مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy و pandas لتحقيق نتائج دقيقة. يمكن استخدام الأداة في تطبيقات متعددة حيث يحتاج إلى تحليل العلامات المائية، مثل إدخال البيانات، تحليل المسوحات أو معالجة الوثائق.
This project is an AI-powered cryptocurrency trading bot designed for traders.
هذا المشروع هو روبوت تجارة العملات الرقمية المسلط على الذكاء الاصطناعي، مصمم للاستخدام من قبل التجار. يعتمد الروبوت على خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أفضل الوقت للشراء والبيع. يتم بناؤه باستخدام لغة البرمجة Python ويتفوق على مكتبات مشهورة مثل scikit-learn، numpy، وpandas في تحليل البيانات. لا يحتاج الروبوت إلى قاعدة بيانات خارجية لأنه يعمل على البيانات المحلية. المرحلة 61 تشير إلى الإصدار الحالي من المشروع.
This project provides a Python framework for telecom operator strategic analysis using the Business Leadership Model (BLM) and its Five Looks analysis framework.
هذا المشروع يقدم إطارًا لبرمجة Python للتحليل الاستراتيجي للمشغلي الاتصالات باستخدام نموذج القيادة الأعمال (BLM) وفرقة التحليل الخمس. يولد الإطار النتائج التفاعلية في صورة تقارير PowerPoint، PDF، ومكتبات Markdown. يتضمن الإطار ثمانية موديول تحليل عميق تغطي الفرق الخمسة: القمة، الوسط المضغوط، نظرة على العميل، نظرة على النفس، نظرة على المنافسين، نظرة على الاتجاهات، وفرصة.
The EEG Sleep Monitor project provides real-time EEG monitoring and Modulatory Oscillation (MO) detection for sleep analysis, supporting both EDF file upload and Raspberry Pi live streaming.
هذا المشروع هو مراقب نوم EEG يستخدم لوحات OpenBCI Cyton لاكتشاف التأثيرات المودولاتورية (MO) في الوقت الفعلي. يدعم مشروعنا طريقتين للبيانات: معالجة البATCH عبر تحميل ملفات EDF و حسابات الحواسيب على WebSocket باستخدام Raspberry Pi. يعمل النظام على اكتشاف MO خلال فترات التمرين الخمس دقائق، ويخزن النتائج كملفات زمنية ميزانية ويعرضها على لوحة مراقبة طبية متعددة الصفحات.
The daily-brief project is an AI-powered news intelligence engine that aggregates multiple sources to provide a personalized daily briefing.
هذا المشروع يجمع أكثر من 60 مصدرًا RSS ويعتمد تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتنظيم القصص ذات الصلة، وتصنيفها حسب الأهمية، وتحليلها يوميًا مع البيانات السوقية والطقس والأشارة الاستثمارية ومواقف القصص المتابعة.
Generate optimized strut‑and‑tie models using BESO topology optimization.
يُقدّم هذا المكتبة في لغة بايثون خوارزمية تحسين البنية التحتية BESO لتوليد نماذج strut‑and‑tie بشكل أوتوماتيكي. تعتمد على مكتبات الأعداد العلمية لتنفيذ الحسابات بكفاءة، وتوفر رسومات توضيحية توضح توزيع المواد ومسارات الأحمال. يتيح للمستخدم تحديد نطاق التصميم، والظروف الحدودية، ودالة الهدف، ثم تشغيل المحلل لإنتاج تخطيط مواد مُحسّن. يستهدف المهندسين الإنشائيين والباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى تصميم سريع ومتوافق مع القوانين. يحل مشكلة الرسم اليدوي المعقد للرسوم البيانية strut‑and‑tie، ويعزز كفاءة استخدام المواد مع الحفاظ على سلامة التحميل. يميز نفسه بدمج BESO مع نماذج strut‑and‑tie، مما يتيح توليد تلقائي وتصور واضح للنتائج.
This project automates retail security incident monitoring using generative AI and image segmentation.
هذا المشروع يعتمد على تقنية التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور لمراقبة الأحداث الأمنية في المخازن. يتضمن نظام التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور، ويتضمن أيضًا تذكر المحادثة الدائمة.
This project implements a Spectral Machine Learning Framework to discover hidden frequency patterns in financial markets using Fourier-Laplace Signal Decomposition and machine learning.
تستخدم هذه المشروع تقنيات تحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي لاكتشاف أنماط التردد المخفية في الأسواق المالية. يجمع بين التحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي وMODELS التعلم العميق والاستدلال البايزي والتمويل الاستراتيجي لتنبؤ الزلزال السريع للضغط والتوليد من ألفا التجارية.
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.
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.
This project generates adversarial electromagnetic warfare strategies using self-play reinforcement learning.
يستخدم مشروع mericanii-ew التعلم العميق لتحليل الاستراتيجيات الإلكترونية الحربية (EW) المضادة. يتيح هذا النهج إنشاء تكتيكات EW معقدة وفعالة دون تدخل بشري. يستفيد المشروع من مجموعة من مكتبات التعلم الآلي، بما في ذلك PyTorch و NumPy، لتنفيذ الخوارزمية الذكية.
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.
The stat-arb project is an equity pairs trading system designed to discover and execute profitable trades using walk-forward cointegration analysis.
هذا المشروع هو نظام تجارة زوجي الأسهم يستخدم تحليل التكامل الأمامي للتوافق لاكتشاف الفرص التجارية المربحة. يتم تنفيذ النظام باستخدام مكتبات كلايك، ماتبليوت، نومبي، بنادس، بايدنتيك، سايسي، وسيليريا، ويعمل مع قواعد البيانات البوسيستر.
This project evaluates AI models on New York Times Connections puzzles.
هذا المشروع يقوم بتقويم أنظمة الذكاء الاصطناعي على لعبة Connections في نيويورك تايمز. يوفّر هذا الأداة إطارًا لتقويم وتقارن أداء مختلف الأنظمة في حل هذه اللعبة المعقدة. تستخدم المشروع مكتبات متعددة، بما في ذلك matplotlib و pandas، لتصوير وتحليل النتائج.
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.
This project is a multi-source security log analysis and correlation system for detecting threats across various logs with real-time Telegram alerting, built for university network security monitoring and research.
يتم جمع تسجيلات الأمن من مصادر متعددة عبر خادم تسجيل مركزي، يكتشف وتحليل تنسيقات التسجيلات المختلفة تلقائيًا، ويطبق ست قواعد تحديد للتعرف على المخاطر المحتملة، ويعمل على تصفية الإشعارات بناءً على شدة الخطورة، ويمنع إعادة التنويع، ويرسل إشعارات Telegram في الوقت الفعلي. نظام تسجيل الأمان متعدد المصادر مصمم لمراقبة أمن الشبكة الجامعية والبحث.
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.
MissionPlanAlgo is a research and simulation platform for task planning algorithms of large-scale satellite constellations, supporting heterogeneous satellites, multiple observation targets, and various imaging modes.
هي منصة بحث وتمثيلية لخطة المهام للكوكبات الفضائية الكبيرة، تدعم الكواكب الفضائية المختلفة، الأهداف المتعددة، والطرق التصوير المتعددة. وتوفير واجهة موحدة لدعم الخوارزميات التخطيطية المختلفة، بما في ذلك greedy، EDD، SPT، GA، SA، ACO، PSO، وTabu. كما تشمل الميزات مثل حساب الرؤية للخلفينتين، معالجة البيانات الفضائية على متن الكوكب، وعمليات تجريبية شاملة.
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 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 Minimal Mistakes Jekyll theme provides a set of build scripts for the npm package.
هذا المشروع هو موضوع جيكيل مع نصيب بناء npm. مصمم لتبسيط عملية بناء وتوزيع موقع الويب باستخدام هذا الموضوع. الموضوع نفسه لا يوجد في هذه الملفات، ولكن الأدوات اللازمة لإنشاء وإدارة هذا الموضوع.