AI-Assisted Trading System for Indian Markets (NSE/BSE)
undenfinitematrix__WHATSAPPBROADCASTJG
futon3 is the central coordination layer of the futon stack. It hosts MUSN (the session/transport protocol), the canonical pattern library (flexiargs + sigils), and Agency (multi-agent coordination). All other futons route through futon3 for pattern lookup, session management, and inter-agent commun
AI-powered JupyterLab extension for tk-ai lab (Thinkube's intelligent notebook laboratory)
A Next.js web application for tracking college baseball players, teams, and transfer portal activity across D1, D2, and D3 divisions.
A self-hosted AI IDE by Tensorfield Labs
This template provides a minimal setup to get React working in Vite with HMR and some ESLint rules.
Claude Code から直接実行可能な主要コマンドです。 - Build (WPF): dotnet build - Build (Electron): npm run build - Run (WPF): dotnet run --project ZenithFiler.csproj - Run (Electron/Dev): npm run dev - Test: dotnet test
# 楽天市場・Yahoo! HTMLジェネレーター
WSB_SNAKE_DOCUMENTATION.md
This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
redstarmatt__inquest-tracker
The Whisper-App project is a system tray application that utilizes OpenAI's Whisper model for voice recording, leveraging GPU acceleration.
يعد مشروع Whisper-App أداة مفتوحة المصدر تدمج نموذج OpenAI Whisper لتحويل الصوت إلى نص مع دقة عالية. يحتوي التطبيق على واجهة مستخدم نظام لوحة التحكم سهلة الاستخدام وتستفيد من تسريع البطاقة الграフィكية لتحسين الأداء. هذا المشروع يهدف إلى تقديم تجربة سلسة للمستخدمين الذين يتطلبون خدمات تحويل الصوت إلى نص دقيقة.
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.
The imgui-bundle project provides a fast and feature-rich GUI toolkit for C++ and Python applications.
هذا المشروع مجموعة من الأدوات وال бібліوتكيات التي تسمح بإنشاء واجهات مستخدم رسومية قوية في وقت قصير. يدعم اللغة البرمجية C++ وبرمجة بايثون، مما يجعلها حلًا متوافقًا مع عدة منصات للتنفيذ. يحتوي imgui-bundle على ميزات مثل التصفح السريع والخيارات المتقدمة للاستخدام والcompatiblity مع عدة منصات.
Automated processing of scanned dollar bills to identify fancy serial numbers and prepare bills for eBay listing.
هذا المشروع هو نظام جاهز للتصديق الذي يستخدم نهج YOLO Detection hybrid لProcessing الملفات المسحاة من دولار. يIDENTIFY الأرقام المتقنة ويتجه للتحضير للملصقات على إيباي. يتألف النظام من خليط YOLOv8 + EasyOCR، والذي يحقق 100% rate detection في datasets الاختبار ويعالج حتى 176 ملفات في الدقيقة على CPU.
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.
The dimljus project is a video LORA training toolkit designed for diffusion transformer models.
dimljus هو أداة تدريب لورا للفيديو مصممة خصيصًا للmodeleس الترانسفورميشنية التفجيرية. يوفّر مجموعة من الأدوات والخصائص لتسهيل عملية تدريب هذه الموديلات بفاعلية. تتمحور مهمة أداة dimljus حول تسهيل عملية التدريب، مما يجعلها أكثر سهولة للباحثين والمطورين. باستخدام أداة dimljus، يمكن المستخدمين تجربة مختلف التكوينات والمتغيرات الحاسمة لتحقيق النتائج الأمثل.
A desktop application that lets users track and analyze their investment portfolios in real time.
يُقدِّم هذا التطبيق سطح مكتب واجهة موحدة لمراقبة محافظ الاستثمار عبر حسابات متعددة. يجمع البيانات من مصادر مالية مختلفة ويعرض مقاييس الأداء في الوقت الحقيقي. يمكن للمستخدمين الاطلاع على توزيع الأصول بالتفصيل، تتبع الأرباح والخسائر، وإنشاء تقارير بصرية. تم بناء الواجهة باستخدام تقنيات ويب حديثة لتوفير تجربة استجابة عالية. يهدف إلى تلبية احتياجات المستثمرين الفرديين والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ودقيقة حول ممتلكاتهم. يتيح التطبيق مراقبة الأداء عبر الزمن مع رسوم بيانية تفاعلية، ويقدم تنبيهات فورية عند حدوث تغييرات ملحوظة في السوق. كما يدعم تخصيص التقارير لتناسب احتياجات المستخدمين المختلفة، مما يميز التطبيق عن الحلول التقليدية التي تعتمد على منصات ويب فقط.
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.
This project provides a recommendation system for Holley automotive parts.
هذا المشروع يقدم نظامًا لتوصيات للمكونات السيارات من Holley. يستخدم هذا النظام تقنيات التعلم الآلي والتحليل البياني لتقديم توصيات مخصصة. يمكن استخدام هذا النظام من قبل العملاء أو فريق المبيعات أو أي جهة أخرى للبحث عن أجزاء مناسبة بناءً على احتياجاتهم أو تفضيلاتهم.
This project generates daily current affairs videos with a realistic talking avatar and uploads them to YouTube automatically.
هذا المشروع يولد فيديوهات للشؤون الحالية يومياً مع شخصية متحدثة واقعية ويرفعها إلى اليوتيوب تلقائياً. يتم استخراج الأخبار من مصادر متعددة، ويستخدم LLM لإنشاء نصوص مثيرة، ويتم إنشاء فيديوهات عالية الجودة مع قراءة النص بصوت عالٍ. يدعم اللغات الإنجليزية والهندية والتاميلية والتلوغو ويرفع الفيديوهات إلى اليوتيوب تلقائياً. يحتوي المشروع على ميزات مثل استخراج الأخبار، إنشاء نصوص باستخدام LLM، دعم لغات متعددة، قراءة النص بصوت عالٍ، فيديو شخصية متحدثة، تركيب الفيديو،-thumbnails التلقائية، وتخطيط يومي.
The c3 project provides a framework for discovering capability constraints in AI coding agents.
هذا المشروع يقدم إطارًا لاكتشاف القيود القدرات في एजENTS الكتابة الآلي. يفعل هذا عن طريق تحليل سلوك وخرج الأجنت، مما يوفر نظرة شاملة على قوته وعيوبه. يمكن استخدام هذه المعلومات لتطوير أداء الأجنت، وتحسين تفاعلها مع المستخدمين، أو حتى الكشف عن القيم المحتملة.
This project is a bot for managing Fantasy Sports teams, specifically Futsal, and provides users with insights to make informed decisions.
هذا المشروع هو روبوت لمراقبة فرق الرياضة الخيالية، مع التركيز على كرة القدم الصغيرة. يعتمد على تقنيات تحليل البيانات وتحليلها لتقديم معلومات مفيدة. قد يشمل الميزات التي تتيح للمستخدمين مراقبة أداء الفرق، إحصائيات اللاعبين، واقتراحات استراتيجية. الهدف الرئيسي هو مساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مدروسة عند اختيار اللاعبين لفرقهم.
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.
A free-tier Retrieval-Augmented Generation API that lets users chat with their PDF, Excel, and Word documents.
يُقدِّم هذا الواجهة برمجة تطبيقات خدمة Retrieval‑Augmented Generation جاهزة للإنتاج، تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع مستندات PDF وExcel وWord عبر محادثة. يتم استيراد المستندات، ثم تحليلها، تقسيمها إلى أجزاء، وتضمينها باستخدام نماذج تحويل الجمل، ثم تخزينها في فهرس hnswlib يدعم التخزين على القرص. عند إرسال استعلام، يُسترجع النظام أقرب أجزاء، يُكوّن موجهًا، ويستدعي LLM من Groq؛ في حال فشل Groq، يتم التبديل تلقائيًا إلى Gemini Flash. تُوفر واجهة FastAPI نقاط نهاية لاستيراد، محادثة، عرض، وحذف المستندات، ما يسهل دمجها في تطبيقات الويب أو الهاتف المحمول. يحل هذا الحل مشكلة البحث والإجابة على أسئلة المستندات الكبيرة دون الحاجة إلى فهرسة يدوية، ويقدم طبقة مجانية للفرق الصغيرة والنماذج الأولية.
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.
A Python library that streams live PostgreSQL data, applies AI and machine learning models, and produces real‑time analytics and natural‑language insights.
تتصل المكتبة بقاعدة بيانات PostgreSQL وتستمر في تدفق الصفوف الجديدة كلما تم إدراجها أو تحديثها. تستخدم مجموعة واسعة من أطر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأداء مهام مثل اكتشاف الشذوذ، والتنبؤ، وتلخيص البيانات باللغة الطبيعية. يتم معالجة البيانات أولاً باستخدام pandas وnumpy لضمان الكفاءة، ثم تُمرَّر إلى نماذج من Hugging Face، OpenAI، PyTorch، وscikit‑learn. يمكن استخدام Playwright لتجميع معلومات إضافية من الويب في الوقت الحقيقي، مما يثري مجموعة البيانات. ينتج عن ذلك مجموعة من الرؤى الفعلية، والتنبيهات، والتقارير المختصرة التي يمكن استهلاكها عبر لوحات المعلومات أو الخدمات التالية. تم تصميمها للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى فهم فوري ومحسن بالذكاء الاصطناعي لنشاط قاعدة البيانات.
A tool that performs zero‑shot text classification using a BiEncoder model.
تُعدّ أداة ZeroShotClassifier برنامجاً بلغة بايثون يُصنِّف النصوص إلى فئات يحدِّدها المستخدم دون الحاجة إلى بيانات مُعلَّمة مسبقاً. تعتمد على بنية BiEncoder من مكتبة Hugging Face، ما يتيح ترميزاً مزدوجاً فعالاً للنصوص والملصقات المحتملة. تُقدِّم واجهة سطر أوامر بسيطة عبر Typer، بالإضافة إلى واجهة ويب تفاعلية مبنية على Gradio لتسهيل التجربة والاختبار السريع. تستهدف المطورين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى تصنيف مستمر للوثائق أو رسائل الدعم أو المقالات دون إعداد مجموعات تدريب. تُحلّ هذه الأداة مشكلة نقص البيانات المُعلَّمة وتقلل من زمن التحضير والتكلفة. تبرز بقدرتها على التعميم عبر مجالات متعددة وتوفير واجهة سهلة الاستخدام مقارنةً بالحلول التقليدية التي تتطلب تدريباً مكثفاً.
A vision‑language API that classifies and predicts warehouse packaging operations from video clips.
يقدم هذا النظام نقطة نهاية FastAPI تستقبل مقاطع فيديو قصيرة تُظهر عمليات التعبئة في المستودعات وتعيد تنبؤات منظمة حول نوع العملية، والحدود الزمنية لها، والخطوة التالية المتوقعة. يعتمد على نموذج Qwen2.5‑VL‑2B مُحسَّن باستخدام QLoRA على مجموعة بيانات OpenPack لفهم المحتوى البصري والملصقات النصية معاً. يتضمن خط الأنابيب اختيار إطارات معتمد على الحركة لتسليط الضوء على اللحظات الرئيسية حول انتقالات العمليات، ما يحسن الدقة الزمنية. يستهدف المهندسين في مجال اللوجستيات وفرق أتمتة المستودعات الذين يحتاجون تحليلات فورية ورؤى تنبؤية. يحل النظام مشكلة الحاجة إلى التعرف الدقيق على العمليات في تدفقات الفيديو الصناعية مع زمن استجابة منخفض، مما يقلل الجهد اليدوي في المراقبة.
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.
An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
A Python library that unifies immunoinformatics workflows for antigen presentation, immune recognition, and immunogenicity assessment.
توفر المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات للمعلوماتية المناعية، مما يمكّن الباحثين من نمذجة تقديم الأجسام المضادة، التنبؤ بالتعرف المناعي، وتقييم المناعية لسلاسل الببتيد. تتكامل مع خوارزميات متقدمة لتوقع ارتباط MHC، وتحديد الببتيدات المناعية، وتحليل البنية للترابط بين الببتيد وMHC. تعتمد على مكتبات عددية فعّالة، وتدعم المعالجة الدُفعة ويمكن دمجها في خطوط سير عمل حاسوبية أكبر. الجمهور المستهدف هو علماء الأحياء الحاسوبية، المناعيون، ومطورو اللقاحات الذين يبحثون عن سير عمل موحد وقابل للتكرار لاكتشاف الأجسام المضادة وتصميم اللقاحات. من خلال دمج نماذج تنبؤية متعددة في إطار واحد، تقلل الحاجة إلى أدوات منفصلة وتبسط دمج البيانات.
Generates phonetically-grounded names for use in games and procedural systems.
هذا الأداة تُنشئ أسماءً بناءً على خصائصها الصوتية، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في الألعاب والمواقع الإجرائية التي تتطلب أسماء تبدو واقعية. تستخدم هذه الأداة مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas, plotly, و scikit-learn للتحليل والتعديل على البيانات. يهدف المشروع إلى تقديم طريقة موثوقة لإنشاء أسماء تبدو طبيعية ومصدقة.
GAIN-MTL is a deep learning framework for manufacturing defect detection and classification.
GAIN-MTL هو إطار عمل للتعلم العميق مصمم لتحديد وتصنيف العيوب في بيئات الإنتاج. لا يختلف GAIN-MTL عن النماذج التقليدية للتصنيف، حيث يركز على تدريب النموذج على اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على أدلة ذات صلة. هذا النهج يعالج مشكلة CAM (Class Activation Mapping) التي تؤدي إلى تفعيل مناطق غير متعلقة، مما يؤدي إلى مشاكل الثقة في التطبيقات الحقيقية.
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.
This project automatically converts Cantonese meeting audio recordings into formal Hong Kong written Chinese meeting minutes.
يستقبل هذا النظام ملف صوتي يُسجّل اجتماعاً باللغة الكانتونية ويحول محتواه إلى محضر مكتوب رسمي باللغة الصينية التقليدية في هونغ كونغ. يبدأ بالتحويل الصوتي إلى نص باستخدام نموذج مخصص للغة الكانتونية. ثم يُحوَّل النص من الصيغة المبسطة إلى الصيغة التقليدية وفقاً للمعايير المحلية. في المرحلة الأخيرة، يُعيد نموذج ذكاء اصطناعي صياغة النص إلى محضر رسمي، مُنظمًا وفقًا لعناصر جدول الأعمال. يتيح هذا النهج إنتاج وثيقة جاهزة للمشاركة دون الحاجة إلى تحرير يدوي مكثف. يركز النظام على الدقة في الترجمة والالتزام بالأسلوب الرسمي المتبع في الاجتماعات الرسمية. كما يوفر مرونة في تخصيص العناوين والتنسيق وفقًا لاحتياجات المستخدم.
Transcribe Cantonese meeting recordings into formatted Hong Kong‑style minutes.
يستقبل البرنامج تسجيلات الاجتماعات باللغة الكانتونية ويحولها إلى نصوص دقيقة باستخدام محرك OmniLingual‑ASR. ثم يطبق معالجة اللغة الطبيعية لترتيب النص في صيغة محاضر رسمية بأسلوب هونغ كونغ، مع تسميات المتحدثين، وأوقات التسجيل، ونقاط العمل الرئيسية. تُخرج النتيجة جاهزة للتوزيع على المشاركين أو للاحتفاظ بها في الأرشيف. يهدف البرنامج إلى توفير الوقت على تدوين الملاحظات يدويًا وضمان اتساق المحاضر عبر الاجتماعات. البرنامج خفيف الوزن مكتوب بلغة بايثون ويمكن تشغيله من سطر الأوامر، ما يجعله مناسبًا للفرق الإدارية والمهنيين في الشركات.
The audioreader project converts Markdown books into high-quality audiobooks using the Kokoro TTS engine.
هذا البرنامج يتحول الكتب المكتوبة في صيغة ماركดาวن إلى مسارودية عالية الجودة باستخدام محرك كوكورو لتسجيل الصوت. يهدف هذا المشروع إلى توفير طريقة فعالة لإنشاء مسارات صوتية من المحتوى المكتوب، مما يجعلها متاحة للقراء الذين يعانون من ضعف البصر أو أولئك الذين يفضلون الاستماع على القراءة.
A Python library that uses deep learning to generate instrumental music sequences.
تقدم هذه المكتبة نموذجاً عصبيًا مبنيًا على مكتبة PyTorch لتوليد مقاطع موسيقية إنسترومنتال. توفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة تسمح بتدريب النموذج على مجموعات بيانات MIDI واستخراج مقاطع جديدة. يتعلم النموذج الاعتماديات الموسيقية على المدى الطويل، ما يتيح إنتاج جمل موسيقية متماسكة ومتنوعة في أنماط مختلفة. يستهدف الموسيقيين والملحنين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي الموسيقي، ويُعد أداة لتسريع عملية ابتكار أفكار إنسترومنتال جديدة. يحل مشكلة أتمتة التكوين الإبداعي مع الحفاظ على البنية الموسيقية التقليدية، ويُعطي المستخدمين إمكانية استكشاف توليفات صوتية فريدة دون الحاجة لخبرة تقنية عميقة.
This project provides analysis software for time-resolved PROXYL MRI data.
هذا المشروع يقدم أداة تحليلية لبيانات PROXYL MRI متعددة الأوقات. يستخدم المكتبات مثل matplotlib، numpy، و scipy للتعامل مع البيانات وتحليلها. يهدف البرنامج إلى تسهيل التحليل الفعال لبيانات PROXYL MRI، مما يسمح للمبحوثين بتحديد المعاني من دراساتهم.
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.
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.
PermitMinder is a project designed to help users manage and track permits for various projects.
يعد PermitMinder مشروعًا مصممًا لتحسين إدارة ومراقبة التراخيص المختلفة للمشاريع. يسمح المستخدمون بإنشاء وتحرير وإظهار التراخيص في مكان مركزي واحد. يمكنهم إدخال تفاصيل الترخيص، تعيين تذكيرات، ومتابعة الأجل. يساعد المشروع على بسط عملية إدارة التراخيص، مما يقلل من خطر عدم استيفاء الموعد وضياع الوثائق.
This project enables the connection of sensors to artificial intelligence systems over various channels.
هذا المشروع يربط بين الحواسيب الفيزيائية والأنظمة الذكية، مما يسمح بتبادل البيانات بسهولة. يدعم Peripheral عدة بروتوكولات للاتصال ويمكن استخدامه في تطبيقات متعددة حيث تحتاج البيانات من الحواسيب إلى معالجتها بواسطة ألواح الذكاء الاصطناعي. يستخدم المشروع مكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch و TensorFlow.