The Narro project is a lightweight CPU-based text-to-speech system designed for general use.
هو نظام تحويل النص إلى صوت خفيف الوزن يعمل على المعالج، مما يجعلها متاحة للعديد من الأجهزة والبرامج. تستخدم Narro مكتبات التعلم العميق الشعبية مثل Hugging Face و PyTorch لتحقيق الكلام الطبيعي من المدخلات النصية. مع التركيز على الفاعلية والمرونة، Narro خيار جذاب لل разработة لتدمج قدرات تحويل النص إلى صوت في مشاريعها.
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.
contexts-mcp is a multi-environment session state management tool for Claude, allowing users to save and restore their working context across different environments.
توفير حل متكامل لمراقبة состояния الجلسات في بيئات متعددة. يسمح للمستخدمين بحفظ مهمتهم الحالية، سياقها، العوائق، وخطوات التاليّة في قردانت، مما يجعل من السهل استعادة مكانهم بعد أيام. كما يدعم tool هذا الجلسات المتزامنة، والتوكيل بالمسار، وإنشاء سياق بيئي محدد.
The prunesion-netizen__Agent-BIM project is a software tool designed for netizens to interact with the BIM (Building Information Modeling) ecosystem.
هذا المشروع يسمح للمستخدمين التعامل مع نظام المعلومات المعمارية (BIM) من خلال وكيل برمجية. قد يستفيد المستخدمون من قدرات التعلم الآلي والتعرف على النص الطبيعي لتحسين تجربتهم في التعامل مع BIM. يمكن أن يقدم هذا الأداة وظائف مثل استرجاع البيانات وتحليلها أو رؤيتها في سياق BIM. يبدو أن المستخدمين المقصود بهم هم المهندسون المعماريون والهندسيون والمهندسين المعماريين الذين يتطلبون الوصول الفوري إلى المعلومات المتعلقة بBIM.
This project collects live crypto sentiment data to help predict price movements.
هذا المشروع يجمع بيانات الرأي العام عن العملات الرقمية الحية لتحديد حركات الأسعار. يستخدم هذا الأداة تحليل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة تلك الموجودة في مكتبة Hugging Face's Transformers، لتنبؤ حركات الأسعار بناءً على بيانات الرأي العام المجمعة.
Vector+ Studio is a semantic search application powered by a Hopfield network, enabling real neural physics-based search results through associative memory.
Vector+ Studio هو تطبيق بحث semanticsي يستخدم شبكة Hopfield المكونة من 16 مليون نواة لتشغيل وظيفته البحثية. يختلف هذا التطبيق عن قواعد البيانات المتوافقة مع الفكريات التقليدية، حيث يتم تمرير الاستفسارات عبر الفيزياء العصبية الحقيقية، حيث تُشكل شبكة اللاتس المكونة من النوى بشكل فعال نتائج البحث من خلال الذاكرة المرتبطة، وليس فقط تشابه الكوسين.
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.
This project predicts the fire resistance performance of reinforced concrete beams strengthened with fibre-reinforced polymers and generates actionable design recommendations aligned with Eurocode standards.
هذا المشروع يتنبأ بتصرفات النيران على أعمدة الحديد المسلحة المحمولة بالبوليمرات المزودة بالكربون، ويقدم توصيات التصميم الفعلية المناسبة مع معايير الأوروبية. يستخدم هذا النظام التعلم الآلي لتصنيف أعمدة الحديد المسلحة إلى أنماط الفشل، وتحديد وقت المقاومة النارية، وتوفير التوصيات التصميمية. يعتمد هذا النظام على نموذج تعليمي مغلق يعمل على تحديد تصرفات النيران على أعمدة الحديد المسلحة المحمولة بالبوليمرات المزودة بالكربون ويعطي توصيات التصميم الفعلية المناسبة مع معايير الأوروبية.
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 UFC ELO Rating System is a full-stack application that computes and displays the Elo ratings of UFC fighters, providing a comprehensive leaderboard and fighter profiles.
هذا المشروع هو تنفيذ نظام التصنيف الإلو للfighters في UFC. يجمع البيانات التاريخية من ufcstats.com، ويحسب التصنيفات الإلو المعدلة بشكل ديناميكي مع عامل ك-مضاعف، ويقدم النتائج عبر تطبيق ويب و أداة CLI. يتضمن التطبيق ميزات مثل ترتيب الأبطال، ملفات بطاقات اللاعبين، مخططات تصنيف إلو، ومحدد المباراة.
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.
This project provides a simple and consistent interface for users to chat with Large Language Models (LLMs).
تقدم تشاتلاس وسيلة بسيطة ومستقرة للتواصل مع النماذج اللغوية الكبيرة. تهدف المشروع إلى جعل التواصل مع هذه النماذج سهلًا وسهلًا، بغض النظر عن خلفية الفرد التقنية أو خبرته.
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.
Skill-0 is a ternary classification system for parsing the internal structure of Claude Skills and MCP Tools.
يعد Skill-0 نظام تصنيف ثنائي للتعرف على البنية الداخلية لتقنيات Claude و MCP. يحتوي على بحث semantics الموجهة بواسطة embeddings النصية للمعرفة الذكية. يقوم النظام بترتيب وتحديد الأجزاء غير المتغيرة من تقنية (أو الأجزاء التي تتغير سلوكها عند التعديل) في ثلاث فئات: Action، Rule، و Directive.
This is a 3B vision‑language model that enables robots to interpret visual scenes and carry out manipulation tasks from natural language instructions.
نموذج بصري‑لغوي ضخم مُصمم للتلاعب العام بالروبوتات، يربط بين الرؤية والقيام بالعمل من خلال ترجمة الإدراك البصري إلى أوامر حركية قابلة للتنفيذ. يتضمن النموذج آلية إشارة مبتكرة تُحدد مواقع الأجسام المستهدفة، بالإضافة إلى أسلوب تدريب يُعزز التكيّف يُحسّن من توجيه المهام وقدرة التعميم بدون تدريب مسبق. تم تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة تتضمن سيناريوهات التلاعب المحاكاة والواقعية، ما يتيح له التعامل مع مجموعة واسعة من الأجسام والمهام دون الحاجة لتخصيص تدريب لكل مهمة. يتيح مسار الاستدلال قبول صورة وتعليمات باللغة الطبيعية، ثم إنتاج خطة بصرية يمكن للروبوت اتباعها. يقدّم المشروع أدوات للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي لتصميم سلوكيات التلاعب، وتسريع عملية التدريب، وتقييم الأداء في وضع التعميم الصفر. كما يتضمن سكربتات للاستدلال والتقييم، ما يسهل تجربة الأفكار بسرعة.
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.
Ivan is an intelligent assistant designed to optimize solutions engineering workflows, providing a private and seamless integration with Salesforce.
هو مساعد ذكي مصمم لتحسين تدفقات الهندسة الحلول، يوفر دمجًا سريعًا وسهلًا مع Salesforce. يحتوي على امتداد Chrome للتعرف على تحديثات SE الأسبوعية وتحديث WARMER بمساعدة الذكاء الاصطناعي، جميعها مباشرةً من خلال متصفح Chrome. يفهم Ivan ما هو اليوم، يمكنه البحث في ملاحظاتك ومعلومات العملاء، ويقدم تاريخ محادثة كامل مع تنظيم الأقسام.
LeRobot is a machine learning project for real-world robotics using state-of-the-art techniques.
هو مشروع مفتوح المصدر يستخدم قوة التعلم الآلي لتمكين تطبيقات الروبوتات في العالم الحقيقي. بني على أساس باي تورش، يوفّر إطارًا متينًا للتنمية وتوزيع الروبوتات المزودة بالذكاء الاصطناعي. مع تركيزه على الواقعية والسهولة الاستخدام، يسعى لربط الفجوة بين البحث النظري والإجراءات الحقيقية.
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-cascor project implements a Cascade Correlation Neural Network for use in machine learning tasks.
هذا المشروع Implementation ل Cascade Correlation Neural Network، نوع من أنماط الشبكات العصبية مصممة للتعلم التعامل مع العلاقات المعقدة بين المدخلات والخروجات. يهدف للمستخدمين في تطبيقات التعلم الآلي حيث الهدف هو التنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الدخيلة. يستخدم هذا المشروع لغة البرمجة Python كاللغة الرئيسية ويعتمد على مكتبات متعددة مثل PyTorch للبناء وتدريب الشبكة العصبية.
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.
AISTATE Web is a web-based transcription and diarization tool designed for project workflows, supporting multilingual audio, offline execution, and high-quality transcription.
هو أداة ترميز وتحديد المتحدث عبر الويب مصممة لعمليات المشاريع، تدعم الصوت متعدد اللغات، التنفيذ المحلي، والترجمة عالية الجودة
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.
This project provides an educational Large Language Model (LLM) inference runtime for users to test and learn from.
هذا المشروع يوفّر وقت تشغيل الاستدلال للنماذج اللغوية الكبيرة التعليمية للمستخدمين لاختبارها وتعلم منها. بني باستخدام بايثون ويتضمن استخدام FastAPI، Transformers من Hugging Face، PyTorch، و Uvicorn، هذا المشروع يوفّر طريقة بسيطة للقيام بالاستدلال على النماذج اللغوية التعليمية. مع تصميمه الخفيف ومعماريته المكونة من أجزاء متسلسلة، infer يجعل من السهل دمج النماذج اللغوية في التطبيقات أو تدفقات العمل.
A local document search system that provides vector-based search for Markdown files.
يُقدّم هذا التطبيق حلاً للبحث المحلي على مستندات Markdown، مستفيداً من تمثيلات متجهية لتفعيل الاسترجاع الدلالي. يتيح للمستخدمين فهرسة مجلد من ملفات Markdown وإجراء استعلامات تُرجع أقساماً ذات صلة بناءً على المعنى بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية. تم بناء الواجهة باستخدام تقنية ويب حديثة، ما يتيح الوصول السريع من أي متصفح على الجهاز المحلي. صُمم خصيصاً للمطورين والكتاب التقنيين وأصحاب المعرفة الذين يحتاجون إلى بحث سريع ودقيق داخل مجموعات مستنداتهم الخاصة. النظام خفيف الوزن ولا يتطلب قاعدة بيانات خارجية، ويمكن تشغيله مباشرة من سطر الأوامر أو الوصول إليه عبر واجهة ويب محلية.
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.
The DataVisor project is a unified CV dataset introspection tool designed for data scientists and researchers.
يعد DataVisor أداة مفتوحة المصدر تسمح للمستخدمين بفحص وتحليل و فهم datasets للرؤية الحاسوبية (CV) في طريقة متكاملة. يوفّر الأداة ميزات مثل رسم البيانات، استخراج البيانات الوصفية، والتحقق من جودة البيانات. يدعم DataVisor عدة مكتبات وفرームوركس للرؤية الحاسوبية، بما في ذلك Hugging Face Transformers و PyTorch.
A Python library that provides tools for analyzing neutron resonance imaging data, enabling researchers to process, visualize, and interpret spectral information from neutron experiments.
تُعد مكتبة Nereids أداة برمجية بلغة بايثون مخصصة لتحليل بيانات التصوير بالاستجابة النوترونية. توفر مجموعة شاملة من الوظائف لتحميل الطيف النوتروني الخام، وإجراء المعايرة، واستخراج معلمات الاستجابة. تُدمج المكتبة مع مكتبة matplotlib لإنشاء رسومات بيانية عالية الجودة للخرائط الطيفية والبيانات. يمكن للمستخدمين تطبيق نماذج إحصائية وطرق عددية من مكتبة numpy لتحسين البيانات وتحديد توقيعات المواد. تهدف المكتبة إلى تبسيط سير العمل للباحثين الذين يعملون مع أجهزة التصوير النوتروني، مما يقلل الجهد اليدوي ويعزز القابلية للتكرار. كما تدعم المكتبة عمليات التصدير والتسلسل باستخدام serde لتسهيل تبادل النتائج بين الأنظمة. تتميز بمرونة عالية تسمح بدمجها في خطوط إنتاج البحث العلمي أو تجارب الحقل المباشر.
A TypeScript web application that renders interactive, data-driven maps for embedding in web pages.
يقدم هذا المشروع واجهة أمامية مبنية على TypeScript تقوم بعرض خرائط تفاعلية مباشرة في المتصفح. يستخدم أدوات التجميع الحديثة وبنية مكوّنات تسمح للمطورين بدمج الخرائط مع إعدادات بسيطة. تدعم الخرائط طبقات بيانات ديناميكية، وتصورات ثلاثية الأبعاد، وتفاعلات متجاوبة، ما يجعلها مناسبة للوحة المعلومات والأدوات التحليلية. يستهدف المستخدمين المطورين الأماميين والمتخصصين في تصور البيانات الذين يحتاجون إلى حل خفيف الوزن وقابل للتخصيص للخرائط. يحل المشروع مشكلة دمج التصورات الجغرافية الغنية دون الاعتماد على خدمات خلفية ثقيلة.
The chatbert project is a conversational AI system that utilizes bidirectional encoder representations for natural language processing.
هذا مشروع لتحليل اللغة الطبيعية باستخدام تقنية BERT، مما يسمح بالتفاعل مع النظام بشكل فعال ومتسق. يتم بناء المشروع باستخدام مكتبة Transformers من Hugging Face ومكتبة Gradio للتعامل مع الواجهة.
The onthedrops__trends-report-system is a serverless trends analysis system that collects signals from multiple sources, analyzes them using Claude AI, and generates industry-specific reports with global macro economic data.
هذا النظام يجمع إشارات حية في الوقت الفعلي من مصادر +7، ويحللها باستخدام Claude 3.5 Haiku AI، ويتوفر تحليل العلاقات السببية، والتصفية حسب الصناعة والمكان الجغرافي، وتضمين المؤشرات الاقتصادية العالمية، ويولد تقارير جميلة ومشغولة بالتفاعل.
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.
A framework for building AI assistants that integrates LangGraph, FastAPI, and HuggingFace models.
GBot هو إطار عمل خفيف يتيح للمطورين إنشاء مساعدين ذكاء اصطناعي مع أقل قدر من الكود المكرر. يستفيد من LangGraph لتنظيم تدفقات المحادثة المعقدة ويستخدم FastAPI لتوفير واجهة برمجة تطبيقات RESTful. يدعم الإطار دمج نماذج HuggingFace، ما يتيح تبديل النماذج بسهولة أو إضافة خطوط معالجة مخصصة. يوفر Rich واجهة طرفية أنيقة لتصحيح الأخطاء ومراقبة الأداء، بينما يوفر Typer واجهة سطر أوامر مريحة للاختبار المحلي. يستهدف المطورين الذين يبنون روبوتات محادثة أو وكلاء افتراضيين أو أي تطبيق يحتاج إلى تفاعل طبيعي مع اللغة، ويُبسط GBot عملية دمج النماذج المتعددة وإدارة الحالة عبر الجلسات.
Oxcart Graph RAG is a domain-specialized Retrieval-Augmented Generation system for philatelic research, focusing on Costa Rica.
يعد Oxcart Graph RAG نظامًا متخصصًا في استرجاع وتحسين الجودة للاستخدام في البحث الفيلاتيلي، مع التركيز على كوستاريكا. يستهلك النظام النصوص المعقدة من مجلات الفيلاتيلية، وي normalizes الهيكل، ويندكس أجزاء النص من الوثائق. يتضمن النظام استرجاع النصوص القوي، واسترجاع عالية الدقة عبر Weaviate، ومفاصل المجال، وتسلسل متعددة المراحل، وCompression السياق لتقديم الإجابات الموثوقة مع التأشيرات الأولى.
The OMEGA Labs Bittensor Subnet aims to create the world's largest decentralized multimodal dataset for accelerating Artificial General Intelligence (AGI) research and development.
هذا المشروع هو مبادرة رائدة تهدف إلى إنشاء أكبر قاعدة بيانات متعددة الأبعاد غير المركزية في العالم لتعزيز البحث والتطوير للذكاء العام الحاسوبي. يهدف المشروع إلى إدماج الوصول إلى قاعدة بيانات واسعة النطاق ومتنوعة ت.capture من المعرفة البشرية والخلق، مما يسمح للمبحوثين بسرعة تعزيز التطوير الذكاء العام الحاسوبي.
incident-copilot is an AI-powered tool for classifying and analyzing incidents.
هذا المشروع يقدم مساعدًا للتحليل والتصنيف الآلي للمواقف. يستخدم هذا المساعد تقنية RAG لتصنيف وتحليل المواقف. يهدف هذا الأداة إلى مساعدة المستخدمين على فهم واستجابة للمواقف بشكل أكثر فعالية.
This project predicts Japanese stock returns by combining financial text and market data using a multimodal gated transformer, targeting quantitative analysts and algorithmic traders.
يهدف هذا المشروع إلى توقع عوائد الأسهم اليابانية من خلال دمج البيانات المالية النصية مع بيانات السوق باستخدام نموذج مُحوّل متعدد الأبعاد مع بوابة. يستخدم النموذج تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معاني الأخبار والتقارير المالية، ويجمع هذه المعلومات مع مؤشرات الأسعار والكمية لتشكيل تمثيل موحد. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات تاريخية، ويُظهر أداءً متفوقًا مقارنةً بالأساليب التقليدية التي تعتمد على بيانات السوق فقط. يتيح للمحللين الكميين والمتداولين الآليين إنشاء إشارات تداول مبنية على تحليل متكامل للبيانات. يحل المشروع مشكلة الاعتماد على مصدر واحد للبيانات، ويقلل من التحيز الناتج عن تحليل نصي أو بيانات سوقية منفردة. يميز المشروع بقدرته على التعامل مع السوق اليابانية، حيث يدمج نصوصًا باللغة اليابانية مع مؤشرات السوق المحلية. كما يوفر أدوات تصور للنتائج تساعد على فهم تأثير الأخبار على العوائد.
A Python library that applies tri‑modal contrastive learning to generate molecular embeddings for drug discovery.
يُقدّم هذا المشروع إطاراً لتعلم التباين المتعدد الأبعاد (tri-modal contrastive learning) في مجال اكتشاف الأدوية. يدمج بيانات كيميائية، بيولوجية، ونصية لتوليد تمثيلات جزيئية دقيقة تُسهم في تحسين عمليات البحث عن مركبات فعّالة. يعتمد على خوارزميات التعلم العميق لتوليد embeddings متوافقة عبر الأنماط الثلاثة، مما يتيح مقارنة الجزيئات بطريقة أكثر دقة. يتيح للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة أو استخدام النماذج المدربة مسبقاً لتطبيقات مثل الفحص الافتراضي (virtual screening) وتقييم الأمان. يستهدف الباحثين في الصيدلة والكيماويات الحاسوبية الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية متقدمة للتعامل مع مجموعات بيانات متعددة الأبعاد. يحل مشكلة نقص التمثيل الموحد للبيانات المتنوعة، ويقلل الحاجة إلى معالجة يدوية معقدة. يبرز بفضل دمجه الفعّال للبيانات المتعددة، ما يضعه في مقدمة الحلول الحديثة في اكتشاف الأدوية.
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.
A web platform that gathers, stores, and analyzes EU PRIIPs Key Information Documents for ETFs, enabling users to extract insights and visualize key metrics.
تجمع المنصة مستندات المعلومات الرئيسية (KIDs) لصناديق المؤشرات المتداولة (ETFs) في جميع أنحاء الاتحاد الأوروبي وتخزنها في قاعدة بيانات متجهات لتسهيل استرجاعها بسرعة. تُطبّق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج بيانات منظمة مثل تصنيفات المخاطر، والرسوم، وتوقعات الأداء. يتيح واجهة المستخدم الرسومية التفاعلية للمستخدمين تصفح البيانات وعرض مخططات ورسوم بيانية ديناميكية. صممت المنصة لتلبية احتياجات المحللين الماليين ومسؤولي الامتثال الذين يحتاجون إلى رؤى دقيقة وسريعة حول المستندات التنظيمية. تقلل الأتمتة في استخراج وتحليل البيانات من الجهد اليدوي وتُحسّن دقة التقارير الامتثالية. كما توفر المنصة أدوات لتوليد تقارير مخصصة تتوافق مع متطلبات الجهات الرقابية. تميزها هو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع واجهة سهلة الاستخدام، ما يجعلها حلاً فريداً في مجال تحليل مستندات PRIIPs.
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.
The nous project is a nano transformer LLM built from scratch, designed for natural language processing tasks.
هذا المشروع هو نموذج لغة متكامل من الصفر، يستخدم لتحليل اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. يتم بناؤه باستخدام بيرتوش وله محرك تشغيل C99 للتنفيذ الفعال. يتم تدريبه على dataset WikiText-103 ويحتوي على عدد قليل من المعلمات حوالي 15,000.
jore is a nano transformer LLM built from scratch, designed for natural language processing tasks.
يور هو نموذج معالجة اللغة الطبيعية من الدرجة النانوية، مصمم لتحليل اللغة الطبيعية. يعتمد على بيرش ويتش (PyTorch) ويعمل على تشغيل المعالجات المحلية (C99). يحتوي على واجهة ويب باستخدام فلاسك (Flask)، وتدعم التكامل بالحروف. يتضمن المشروع حلقة تدريب، إدارة نقاط التحقق، وتسريع الليل باستخدام الكرون.
A lightweight, character-level language model that runs entirely in the browser for real‑time text generation.
يقدم هذا المشروع نموذجًا لغويًا صغيرًا تم تدريبه من الصفر، ويعمل على توليد النصوص على مستوى الحرف. يتميز بحجمه الصغير (3.5 مليون معلمة) مما يتيح تشغيله بالكامل في المتصفح عبر ONNX Runtime وWebAssembly، دون الحاجة إلى خادم خلفي. يتيح واجهة المستخدم الرسومية التفاعلية إمكانية إدخال الأسئلة وتلقي الإجابات في الوقت الحقيقي مع إمكانية ضبط درجة الحرارة وطول النص. يستهدف المطورين ومهتمي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى نموذج خفيف الوزن لتجارب سريعة أو دمج في تطبيقات الويب أو الأجهزة المحمولة. يحل مشكلة الاعتماد على خدمات سحابية مكلفة أو تأخير الشبكة، ويمنح المستخدمين تحكمًا كاملاً في البيانات والنموذج. يميز المشروع بتركيزه على توليد النصوص على مستوى الحرف، ما يتيح دقة أكبر في التعامل مع لغات أو نصوص غير معروفة مسبقًا.