The AccessDR project provides an accessible software-defined radio (SDR) application for blind and visually impaired users.
يعد AccessDR تطبيقًا للراديو المحدد بالبرمجيات مصممًا ليكون متاحًا للمستخدمين الذين يعانون من ضعف البصر. يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع وظيفة الراديو المحددة بالبرمجيات من خلال واجهة مستخدم مرنة، مما يتيح لهم استخدام معدات الراديو دون مساعدة بصرية. يهدف المشروع إلى توفير الوصول المتساوي للاتصالات الراديوية للمنتمين إلى فئة الأشخاص الذين يعانون من ضعف البصر.
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.
This project provides a Python package for working with quantum algorithms in OpenQASM 3.
هذا المشروع هو حزمة برمجية لغة بايثون تتيح للمستخدمين استخدام و تنفيذ و بناء الخوارزميات الكمية باستخدام OpenQASM 3. يوفّر هذا الحزمة إطارًا للعمل مع الخوارزميات الكمية، مما يجعل من السهل تطوير وتجريب هذه العمليات المعقدة. يمكن للمستخدمين توسيعها و تخصيصها لتحقيق احتياجاتهم الخاصة.
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.
This project is a multi-sport prediction market system designed for the NFL, NBA, and MLB.
هذا المشروع هو نظام تسويق التنبؤات متعدد الرياضات مصمم لصالح الدوري الوطني لكرة القدم، دوري المحترفين لكرة السلة، و دوري البيسبول الرئيسي. يتيح هذا النظام للمستخدمين إنشاء وتشغيل أسواق التنبؤات لمختلف أحداث الرياضة. يدعم النظام عدة ligas، بما في ذلك الدوري الوطني لكرة القدم، دوري المحترفين لكرة السلة، و دوري البيسبول الرئيسي. يسمح النظام للمستخدمين بتعيين قيم الاحتمال والجائزة حسب الرغبة.
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.
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.
A GPU-accelerated implementation of the Robust Cell Type Decomposition algorithm for spatial transcriptomics data, enabling rapid inference of cell type proportions.
يقدّم هذا المكتبة نسخة عالية الأداء ومعززة بالمعالجة الرسومية لخوارزمية تحليل نوع الخلية المتينة (RCTD)، مخصصة للبيانات الجينية المكانية. يستقبل البرنامج مصفوفة التعبير الجيني المكانية ومجموعة مرجعية للخلايا المفردة لتقدير نسبة كل نوع خلية في كل موقع. يستفيد التنفيذ من حزم PyTorch لتسريع العمليات المصفوفية وتحسين عملية التفكيك عبر التعلم الآلي. يمكن دمج الأداة في خطوط سير العمل البيولوجية أو تشغيلها كجزء مستقل. تُعَدّ المكتبة حلاً فعالاً للبحوث ذات الحجم الكبير حيث يصبح تحليل RCTD التقليدي على وحدة المعالجة المركزية غير كافٍ. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح للمستخدمين بتخصيص معلمات النموذج وفقاً لاحتياجاتهم البحثية. تُسهم هذه المزايا في تسريع اكتشاف الأنماط الخلوية الدقيقة داخل الأنسجة.
An AI‑powered investment desk that analyzes US equities and manages a personal portfolio.
يُقدّم هذا النظام منصة تحليل استثمارية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإدارة محفظة استثمارية شخصية. يتيح للمستخدم تحليل أي سهم أمريكي من خلال أوامر سريعة أو قياسية أو كاملة، مع توفير ملاحظات استثمارية وتقييم OPRMS. يتضمن النظام مراقبة المخاطر وتحديد شروط الإيقاف، مع تلخيص سريع لحالة المحفظة وتوزيع المخاطر. يُستفيد منه المحللون الماليون ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى قرارات سريعة ومدعومة بالبيانات. يدمج النظام مصادر بيانات مالية موثوقة ويُظهر نتائج التحليل في ملفات منظمة داخل مجلدات محددة. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على نموذج 6 Desks وتكامل Claude AI لتوليد تقارير دقيقة.
A machine learning model that predicts and analyzes typing behavior for biometric authentication and user profiling.
يقدم هذا المشروع نموذج تعلم آلي مدرب يلتقط تفاصيل سلوك الكتابة البشري باستخدام مجموعة بيانات Aalto 136M Keystrokes. يمكنه التنبؤ بالضغط التالي على لوحة المفاتيح، تقدير سرعة الكتابة، واكتشاف الانحرافات في جلسات الكتابة في الوقت الفعلي. يعتمد النموذج على لغة بايثون ويستفيد من مكتبات علمية شائعة لمعالجة البيانات واستخراج الميزات والتعلم العميق. يستهدف الباحثين في مجال الأمان، مطوري المصادقة الحيوية، ومحللي تجربة المستخدم الذين يحتاجون إلى بيانات سلوكية موثوقة. يحل المشروع مشكلة المصادقة غير التدخلية المستمرة ويعزز أنظمة النص التنبؤي. كما يمكنه توليد بيانات كتابة اصطناعية لتدريب أنظمة أخرى.
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 blueprint-validation project is a tool for validating robot world models using Gaussian splats.
هذا المشروع يimplements خطوط التحقق من صحة النماذج العالمي للروبوت باستخدام Gaussian splats. يوفر إطارًا لتقويم دقة هذه النماذج في مختلف السيناريوهات. يمكن استخدام الملف الشخصي لتقييم النماذج التي تم إنشاؤها بطرق و أدوات مختلفة، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدام للباحثين والمطورين الذين يعملون على مشاريع الروبوتية والرؤية الحاسوبية.
A JAX implementation of the DINOv3 self‑supervised vision transformer training framework for researchers and developers.
يقدم هذا الحزمة تنفيذًا كاملاً لإطار تدريب DINOv3 للمعالجة الذاتية للصور باستخدام مكتبة JAX. يتضمن حلقة تدريب قابلة للتكوين، وأدوات معالجة بيانات، وميزات تصور مبنية على مكتبة Matplotlib. يتيح للباحثين تدريب نماذج صور على نطاق واسع واستخراج تمثيلات قوية للمهام التالية. يتكامل الحزمة مع أدوات تقييم شائعة مثل scikit‑learn لاختبار الخطية، ويدعم استغلالًا فعالًا للمعالجات الرسومية عبر مترجم XLA الخاص بـ JAX. يهدف إلى توفير بيئة عالية الأداء برمجية للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تجربة التعلم الذاتي في إطار عمل دوالية.
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 Python library that provides tools for space mission analysis and design, enabling users to compute trajectories, analyze orbital dynamics, and visualize mission scenarios.
تُعد MissionTools مكتبة بايثون مخصصة لتحليل وتصميم مهام الفضاء، حيث توفر مجموعة شاملة من الوظائف لحساب مسارات النقل، وتقدير دفعات الدفع، ومحاكاة انتشار المسارات تحت تأثير الجاذبية. تعتمد المكتبة على أساليب عددية دقيقة لتقديم نتائج موثوقة، وتدعم إنشاء رسومات بيانية توضح حركية الكواكب والأجسام الفضائية. تُصمم لتكون قابلة للتكامل مع بيئات البرمجة العلمية، مما يتيح للمستخدمين كتابة نصوص برمجية مخصصة لتجاربهم. تستهدف المهندسين الفضائيين والباحثين والطلاب في مجال الديناميكيات الفضائية الذين يحتاجون إلى أداة مرنة وسريعة للتجريب. تُحل المشكلات المتعلقة بتعقيد حسابات المدار، وتوفر واجهة سهلة الاستخدام لتخطيط المهام وتقييم جدواها. تميزها هو تركيزها على التكامل بين الحسابات العددية والرسوم البيانية، ما يجعلها أداة شاملة للبحث والتطوير. كما تُسهم في تسريع عملية اتخاذ القرار من خلال توفير تحليلات فورية للسيناريوهات المختلفة.
Topogen generates synthetic network topologies for simulation and analysis, providing customizable graph structures and visualizations.
يُعد Topogen مكتبة بايثون تُصمم لتوليد شبكات توبولوجية اصطناعية تُستخدم في الأبحاث والمحاكاة. يوفّر مجموعة واسعة من خوارزميات التوليد، بدءاً من الرسوم البيانية العشوائية وصولاً إلى النماذج الهرمية المُهيكلة، مع إمكانية ضبط عدد العقد وكثافة الحواف وأنماط الاتصال بدقة. يتكامل مع حزم علمية شائعة لتقديم تحليلات إحصائية وعرض بصري عبر مكتبة matplotlib. يتيح للمستخدمين تصدير الشبكات المُولَّدة إلى صيغ رسومية شائعة لاستخدامها في أدوات أخرى. يهدف Topogen إلى مساعدة الباحثين في اختبار بروتوكولات التوجيه، تقييم خوارزميات الرسوم البيانية، وإنشاء مجموعات بيانات معيارية للبحوث.
A Python library that provides a discrete‑event simulation framework tailored for network modeling and analysis.
تُعدّ مكتبة Netsim أداة بايثون خفيفة الوزن تسمح للمستخدمين ببناء وتشغيل محاكاة الأحداث المتقطعة في سيناريوهات الشبكات. توفر إطاراً مرناً لتحديد جدول الأحداث، نماذج الطوابير، وأدوات تحليل إحصائي مبنية على مكتبات pandas وscipy. يمكن للمستخدمين تعريف هياكل شبكية مخصصة، أنماط حركة المرور، وسلوكيات البروتوكولات، ثم مراقبة مؤشرات مثل الكمون، معدل النقل، وفقدان الحزم. صُممت المكتبة للباحثين، والمهندسين، والمعلمين الذين يحتاجون بيئة بروتوتايب سريعة لاختبار تصاميم الشبكات وتقييم أدائها. من خلال تجريد الأنماط الشائعة للمحاكاة، يقلل Netsim من الكود المكرر ويسرّع عملية التجريب. كما يميزها مرونتها في التعامل مع سيناريوهات معقدة دون الحاجة إلى إعداد بيئات محاكاة ثقيلة.
A Python library that provides metrics and analysis tools for network graph scenarios.
يقدم هذا المشروع مجموعة شاملة من الأدوات لتحليل المقاييس في سيناريوهات شبكات الرسوم البيانية. يتيح للمستخدمين حساب مؤشرات الأداء مثل الكمون، معدل الأخطاء، وتوزيع الأحمال عبر العقد والروابط. يعتمد على معالجة البيانات باستخدام مكتبات تحليلية قوية لتوليد إحصائيات دقيقة. يوفر واجهة رسومية مبنية على مخططات لتصور النتائج بطريقة بصرية واضحة. يستهدف مهندسي الشبكات والباحثين الذين يحتاجون إلى أدوات سريعة وموثوقة لتشخيص مشاكل الأداء. يحل مشكلة نقص الأدوات المتخصصة في تحليل الرسوم البيانية مع دعم للبيانات الكبيرة. يميز نفسه بتركيبته البسيطة التي تسمح بالدمج السريع في سير العمل الحالي.
A Python library that provides a trading engine for Kalshi prediction markets, enabling automated strategy execution and market simulation.
يُعد Wilkin مكتبة بايثون تُقدِّم محرك تداول مُصمم خصيصاً لسوق التنبؤات في Kalshi. يوفِّر إطاراً منظماً لبناء واختبار ونشر استراتيجيات التداول الآلية. يستفيد المحرك من مكتبات الأعداد لتصميم نماذج ديناميكية السوق وإدارة المخاطر، بينما يضمن pydantic صحة البيانات وسلامتها. يتيح للمستخدمين محاكاة سيناريوهات السوق، واختبار الاستراتيجيات على بيانات تاريخية، وتنفيذ الصفقات الحية عبر واجهة برمجة تطبيقات واضحة. يستهدف المكتبة المحللين الكميّين ومطوري التكنولوجيا المالية الذين يبحثون عن حل متين وقابل للتوسيع للتداول في أسواق التنبؤ. يميز Wilkin بتركيزه على التكامل السلس مع Kalshi، مع دعم قوي للمعالجة العددية والبيانات المهيكلة. كما يوفِّر أدوات تحليلية متقدمة تساعد على تقييم الأداء وإدارة المخاطر بفعالية.
A real‑time server that converts spoken input into animated avatar responses using AI.
يستقبل الخادم تدفقات صوتية مباشرة ويعالجها عبر محرك حوار ذكي لتوليد ردود باللغة الطبيعية. ثم يمرر هذه الردود إلى نموذج بصري يرسخ عارضًا متحركًا في الوقت الحقيقي، متزامنًا حركات الفم والإيماءات مع المحتوى المنطوق. يُبنى على إطار عمل خفيف الوزن يتيح واجهة برمجة تطبيقات بسيطة للعميل لتدفق الصوت واستقبال بيانات تحريك العارض. يُعد الحل مثاليًا للمطورين الذين يبنون مساعدين افتراضيين تفاعليين، أو شخصيات ألعاب، أو تجارب واقع معزز أو واقع افتراضي غامرة. من خلال دمج التعرف على الصوت، وفهم اللغة الطبيعية، وتحريك العارض، يقدّم تجربة تفاعل سلسة وجذابة للمستخدم.
A Python library that provides tools for analyzing the Hyperface fMRI dataset.
توفر هذه المكتبة مجموعة شاملة من الوظائف لتحميل ومعالجة وتصور مجموعة بيانات Hyperface للدماغ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. تتضمن الأدوات تنظيف الإشارات الخام واستخراج ميزات السلاسل الزمنية وتطبيق تقنيات تقليل الأبعاد. كما توفر خطوط أنابيب التعلم الآلي لتدريب المصنفات على أنماط النشاط الدماغي، مما يمكّن الباحثين من استكشاف الحالات المعرفية. يعتمد الكود على مكتبات علمية مشهورة لضمان القابلية للتكرار والأداء العالي. صُممت لتلبية احتياجات علماء الأعصاب وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى أداة جاهزة للتحليل fMRI. تبرز هذه المكتبة بقدرتها على التعامل مع بيانات معقدة وتقديم رؤى دقيقة حول النشاط الدماغي. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح بتكامل سريع مع مشاريع البحث الحالية. تُعد هذه الأداة خياراً مثالياً لمن يسعون إلى تحليل بيانات fMRI بكفاءة وموثوقية.
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.
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 is a proof-of-concept for a Retrieval-Augmented Generation system running on local infrastructure with an AMD Ryzen AI Max+ and Lemonade Server as the backend LLM.
هذا المشروع هو دليل على مفهوم retrieval-augmented generation يعمل على infrastructure المحلية مع AMD Ryzen AI Max+ وLemonade Server ك LLB backend. يوفّر هذا النظام UI web متاحة من الشبكة المحلية. يدعم النظام إدراج مستندات مختلطة، بما في ذلك PDFs و DOCX files و TXT files و Markdown و code. كما يستخدم embeddings محلي دون استخدام APIs خارجية مدفوعة.
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.
This project is a multifactor backtest research platform for BTC-USDT-SWAP perpetual contracts on OKX, designed to evaluate trading strategies without live or simulated trading.
هذا المشروع هو منصة بحث واختبار متعدد العوامل ل العقود المستمرة BTC-USDT-SWAP على بروكسي، مصممًا لتقييم استراتيجيات التداول دون تداول حقيقي أو محاكاة
This project provides a model-agnostic biomedical segmentation MLOps platform for various applications.
هذا المشروع يقدم منصة MLOps غير محددة للنموذج لتحليل الصور البيولوجية. يمكن للمستخدمين دمج نماذجهم في بيئة إنتاجية جاهزة بسهولة، وتوفر الميزات مثل خدمة النموذج والمراقبة والتسجيل، مما يجعلها حلًا مثاليًا للمشاركين في مجال تحليل الصور البيولوجية.
A Python library that benchmarks how large language models alter their behavior when faced with hostile prompts.
يقدم هذا المشروع إطارًا لتقييم سلوك نماذج اللغة الكبيرة تحت تأثير التهديدات في التوجيه. يتيح للمستخدمين إنشاء مجموعات اختبار متعددة الأبعاد تُقيّم مدى تغير سلوك النموذج عند مواجهة أسئلة عدائية أو تحريضية. يتضمن أدوات تحليل رسومية تُظهر التغيرات في الأداء عبر معايير مختلفة، مع دعم للبيانات في شكل جداول وملفات CSV. يستهدف الباحثين في الذكاء الاصطناعي ومهندسي نماذج اللغة الذين يرغبون في اختبار أمان وسلوك النماذج قبل نشرها. يحل مشكلة صعوبة قياس استجابة النماذج للمدخلات الضارة، ويمنحهم وسيلة منهجية لتحديد نقاط الضعف. يميز المشروع بقدرته على دمج مؤشرات متعددة في تحليل واحد، مع واجهة برمجية سهلة الاستخدام. كما يوفر إمكانية توسيع الاختبارات بإضافة سيناريوهات جديدة بسهولة.
This project is a Python implementation of the USDA Forest Vegetation Simulator (FVS), providing a tool for forest management and analysis.
هذا المشروع هو تنفيذ لغة بايثون للمحاكي USDA Forest Vegetation Simulator (FVS)، مما يوفر أداة متكاملة للادارة والتخطيط الغابات، مع دعم 10 نمطًا إقليميًا، وتحليلات حجم الأشجار على أساس التدرج، وتمكين أكثر من 500 تكوين نوعية. يهدف هذا المشروع إلى تقديم إطار مرن ومخصص للتحليل والنمذجة الغابات.
The humpback-acoustic-embed project is a platform for generating acoustic embeddings and clustering of humpback whale vocalizations.
هذا المشروع يقدم واجهة ويب للمعالجة والتحليل لل념يات الصوتية لفرس النهر. يستخدم الالغوريثمات المتعلقة بالتعلم الآلي لإنشاء التمثيلات الصوتية، والتي يمكن أن تجمّع لتكشف عن الأنماط في البيانات. يدعم المشروع العديد من الميزات مثل إيراد البيانات وتحليلها وإنشاء التمثيلات والتمثيلات وتخطيط الجماعات. مصمم لباحثي علم الحيوان وعلم الأحياء الذين يدرسون سلوك فرس النهر.
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.
The multidms project enables the joint analysis and modeling of data from multiple deep mutational scanning experiments.
يوفّر هذا المشروع إطارًا لتحليل وتحليل البيانات من عدة تجارب استقصاء تعديلات عميقة. يسمح للمبحثين بجمع البيانات من التجارب المختلفة، واكتشاف الأنماط والارتباطات، وتحقيق الفهم في العلاقات بين التعديلات والمؤثرات على الوظيفة البروتينية. يستخدم المشروع خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات وتوقّع سلوك البروتينات التي تحتوي على تعديلات محددة.
This project provides a personal racing engineer for iRacing users, offering telemetry analysis and AI-based coaching.
هذا المشروع يقدم مهندس سباق شخصي للمستخدمين من iRacing، يقدّم تحليلات تكنولوجيا السباق وتدريب آي-ماشين. يستفيد هذا الأداة من مجموعة من المكتبات مثل numpy و pandas و scipy لتحليل البيانات، بينما تستخدم plotly للرسم الجرافيكي. كما يستخدم streamlit لبناء الواجهة المستخدمة. يهدف هذا التطبيق إلى تقديم معلومات قابلة للتطبيق وتوصيات لتطوير أداء السباق.
percell3 is a single-cell microscopy analysis platform designed for researchers.
هو منصة تحليل الخلايا الواحدة المجهزة بتقنية المجهرية، مصممة لباحثي الخلايا الواحدة. تتيح المنصة مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل والتصوير البياني للمعلومات من تجارب الخلايا الواحدة. تعتمد المنصة على OME-Zarr و SQLite، مما يسمح بذاكرة وتحكم كبيرين في البيانات الكبيرة. تشمل الميزات الرئيسية مثل إيراد البيانات وإجراء العمليات والتصوير البياني، مما يجعلها أداة مثالية لباحثي المجهرية الخلايا الواحدة.
This project aims to detect change points in EDS data from semiconductor products by identifying significant differences between Ref Group and Comp Group.
هذا المشروع يهدف إلى تحديد النقاط التغيرية في البيانات EDS من منتجات البطاريات الرقمية عن طريق تحديد الفروقات المهمة بين مجموعة المرجع ومجموعة المقارنة. يتناول المشروع مشكلة خسارة الإنتاجية بسبب التحليل غير الدقيق للنتائج الاختبار EDS بعد تطبيق الشروط التأهيلية. يستخدم استراتيجية PCA + Hotelling T² كأساس لتحسين تقنيات AutoEncoder، التي تعاني من attenuation RMSE، recovery compensation، عدم وجود أسس إحصائية لتثبيت الحدود، و heterogeneity البيانات.
Detect and analyze hidden failure modes in agentic LLM workflows by decomposing their internal layers.
يُقدِّم هذا الأداة طريقة منهجية لاكتشاف أنماط الفشل في سير العمل المعتمد على نماذج اللغة الكبيرة. من خلال تحليل سير العمل إلى طبقاته المكوّنة، يحدد مصدر الأخطاء ويقيس تأثيرها. يستخدم تقنيات إحصائية وتعلّم آلي لتحديد الأنماط الشاذة وتوليد تقارير تحليلية قابلة للتنفيذ. يتيح واجهة سطر الأوامر للمستخدمين إدخال سجلات التنفيذ والحصول على تقارير منظمة. صُممت هذه الأداة للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي الذين يسعون لتحسين موثوقية وشفافية خطوط أنابيب نماذج اللغة الكبيرة.
A research platform that manages data ingestion, feature engineering, model training, backtesting, and ONNX export for Crank.
تُعدّ Mentat تطبيقاً بحثياً يعتمد على FastAPI لتبسيط سير العمل الكامل لتعلم الآلة في إطار Crank. يبدأ التطبيق بتحميل البيانات الخام، ثم يطبق خطوط أنابيب هندسة الميزات لتجهيزها للمعالجة. بعد ذلك، يُدرب النماذج باستخدام مكتبات مثل PyTorch وscikit‑learn، مع إمكانية ضبط معلمات التدريب عبر واجهة برمجية مرنة. يضم التطبيق محرك اختبار استراتيجيات يقيّم أداء النماذج على بيانات تاريخية، ما يتيح للمحللين التحقق من صلاحية النماذج قبل نشرها. كما يتيح تصدير النماذج إلى صيغة ONNX، ما يسهل نشرها في بيئات الإنتاج أو الأنظمة الموزعة. يستهدف Mentat المحللين الكميين، علماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى أداة موحدة لتجربة خوارزميات مختلفة وتقييمها بسرعة، مع توفير واجهة برمجية سهلة الاستخدام للدمج مع أنظمة أخرى. يميز المشروع قدرته على دمج خطوات التحضير، التدريب، والاختبار في بيئة واحدة، مع دعم تصدير النماذج لتسهيل الانتقال من البحث إلى التطبيق العملي.
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.
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.
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.
A toolkit that automates data quality inspection, including validation, anomaly detection, and distribution analysis.
يقدم هذا الأداة مجموعة شاملة لفحص جودة البيانات عبر مجموعات بيانات كبيرة. تقوم الأداة بأتمتة التحقق مقابل مخططات محددة من قبل المستخدم وتتحقق من القيم المفقودة أو غير المتسقة. تستخدم الأساليب الإحصائية المتقدمة لاكتشاف الشذوذ والبيانات الشاذة، بينما يسلط تحليل التوزيع الضوء على التغيرات في أنماط البيانات. يمكن الوصول إلى الحل عبر واجهة سطر أوامر بسيطة وواجهة برمجة تطبيقات ويب خفيفة، مما يتيح دمجه في خطوط الأنابيب الحالية. صممت للأخصائيين في هندسة البيانات والمحللين، وتساعد على ضمان بيانات موثوقة للعمليات التحليلية والتعلم الآلي المستقبلية. يتيح الأداة إنشاء تقارير توزيع مفصلة تساعد في تقييم الاتساق والموثوقية. كما يدعم التكامل مع أنظمة ETL لتشغيل فحوصات تلقائية مستمرة.
The Spicelab project is a Python package that provides typed SPICE orchestration, allowing users to perform sweeps and Monte Carlo simulations.
هذا أداة لتحليل الدارات الكهربائية، تسمح بعمليات السوبر و التوزيع العشوائي للمسائل الإلكترونية. يمكن استخدامها من قبل المهندسين والباحثين في مجال الدارات الكهربائية
Session Buddy is a server for managing sessions in the Claude Code ecosystem.
يعد Session Buddy خادمًا لمراقبة الجلسات في بيئة Claude Code. يقدم منصة مركزية للمساعدة في إدارة وتتبع جلسات المستخدمين، مما يضمن إدارة الجلسات الفعالة والآمنة. يستخدم الخادم مكتبات مثل Hugging Face و scikit-learn لتقديم وظائف قوية. يهدف Session Buddy إلى بسط المهام المتعلقة بإدارة الجلسات، مما يجعل من السهل على المطورين التركيز على مشاريعهم.
Test-Opt is a general water network optimization scheduling system that supports the joint optimization and scheduling of various types of hydraulic facilities, including reservoirs, pumps, gates, and hydropower stations.
Test-Opt هو مشروع مفتوح المصدر يوفّر إطارًا عامًا لتحسين وتخطيط الشبكات المائية. يدعم المشروع مختلف أنواع المرافق المائية، بما في ذلك السدود والخزانات والمضخات ومكابس الماء ووحدات توليد الطاقة الكهرومائية. يتم بناء النظام على إطار نمذجة الت оптимيزيشن بايومو ويوفر Interfaces للتحديد النوعي وتقنيات للتمدد القوي.
An AI‑driven platform that manages the entire lifecycle of water distribution networks through multi‑agent decision support.
يُقدِّم هذا النظام حلاً متكاملاً لإدارة شبكات توزيع المياه عبر جميع مراحل دورة حياتها، بدءاً من المراقبة والتحليل وصولاً إلى التحسين والتخطيط. يدمج بيانات المستشعرات والسجلات التاريخية والنماذج المحاكاة في قاعدة بيانات رسومية موحدة، مما يتيح للوكيل الذكي تحليل الظروف الحالية للشبكة واقتراح تدخلات عملية. يُقدِّم النظام واجهة برمجة تطبيقات حديثة مبنية على FastAPI، بينما تُعرض الرسوم التفاعلية عبر واجهة ويب تعتمد على Plotly وMatplotlib. يستهدف النظام مهندسي السباكة والهيدروليكا ومديري العمليات ومخططي الصيانة الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات لتقليل الفاقد، وإطالة عمر الأصول، وتحسين موثوقية الخدمة. يدمج النظام بين استدلال نماذج اللغة الكبيرة والتحليلات المخصصة للمجال، ما يتيح تنسيقاً فعالاً بين أصحاب المصلحة والقيود المتعددة في إدارة شبكات المياه.
A ROS2 Python package that implements a Linear Kalman Filter to estimate a robot’s position from noisy odometry data.
يقدّم هذا الحزمة التعليمية تنفيذًا كاملاً لمرشح كالمان خطي يُستخدم في تطبيقات الروبوتات. يقوم بمعالجة قياسات الأودوميتر الضوضائية، ويتنبأ بحالة الروبوت، ثم يحدث التقدير عبر دمج الحساسات. يتضمن الحزمة عقد ROS2 تنشر بيانات الأودوميتر الخام، والواقع الحقيقي، والموضع المفلتر، بالإضافة إلى رسومات توضح عدم اليقين. صُممت لتسهيل التعلم العملي ويمكن تشغيلها في المحاكاة أو مع الأجهزة الحقيقية. يُكتب الكود بلغة بايثون ويعتمد على مكتبات NumPy وSciPy وMatplotlib للعمليات العددية والرسم.
The archetypes project is a unified framework for dimensionality reduction and neural network analysis.
هو إطار عمل متكامل يدمج تقنيات مختلفة لتحليل الشبكات العصبية وخفض الأبعاد. يوفر واجهة統یة لتنفيذ مهام مثل الرؤية البيانية، التجميع، والتصنيف باستخدام مكتبات شعبية مثل هوجنج فاس و scikit-learn. تم تصميم الإطار للتمكن من توسيع وتخصيصسه بسهولة، مما يسمح للمستخدمين بإدراج أجهزة جديدة وموديلات.
A Python library that simplifies the processing, analysis, and visualization of geophysical data from atmospheric and ocean models.
تُعَدّ مكتبة Nereus أداة برمجية بلغة بايثون تُسَهِّل معالجة وتحليل ورسم بيانات النماذج الجيولوجية الجويّة والبحرية. تُقدِّم واجهة برمجية موحدة لقراءة صيغ البيانات الشائعة مثل netCDF وHDF5، وتُستَخدم مكتبات NumPy وSciPy لإجراء العمليات العددية بكفاءة عالية، بينما تُستَخدم Matplotlib لإنشاء مخططات جاهزة للنشر. تتضمن المكتبة وظائف للانحدار، والتصفية، والملخصات الإحصائية، واستخراج السلاسل الزمنية، ما يتيح للباحثين استكشاف مجموعات البيانات الضخمة بسرعة. تم تصميم Nereus ليكون خفيف الوزن، ما يجعله مناسباً للبيئات التفاعلية مثل Jupyter notebooks وكذلك للعمليات الدُفّعية في خطوط الإنتاج. تستهدف المكتبة العلماء والباحثين في علوم الأرض الذين يحتاجون إلى سير عمل موحد وعالي الأداء لمعالجة بيانات النماذج الجيولوجية. تُحلّ مشكلات التعقيد في التعامل مع تنسيقات البيانات المتعددة وتقلل من الوقت اللازم لإعداد التحليلات والتصوير. يميز Nereus عن الحلول المشابهة بسهولة الاستخدام، والأداء العالي، والقدرة على التوسع مع مجموعات البيانات الكبيرة.
A Python tool that performs petrophysical well log analysis using depth-weighted statistics, hierarchical filtering, and template-driven visualizations.
توفر هذه الأداة إطار عمل شامل لتحليل سجلات الآبار البتروفيزيائية. تقوم بحساب إحصاءات موزونة بالعمق لتقديم تمثيلات أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تسمح التصفية الهرمية للمستخدمين بعزل طبقات أو ميزات جيولوجية محددة بكفاءة عالية. يتيح التصوير القائم على القوالب إنشاء مخططات ورسوم بيانية جاهزة للنشر بسرعة. تم تصميم المكتبة لتتكامل مع خطوط أنابيب البيانات الحالية وتدعم مجموعات بيانات كبيرة مع أدنى تأثير على الأداء. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح بالتحكم الكامل في عملية التحليل والتصوير.