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.
This project fetches data about SpaceX launches from Wikipedia and analyzes the payload mass to different orbits over the years, providing cumulative sums of the payload mass to orbit.
هذا المشروع هو سكريبت بايثون يجمع البيانات عن إطلاقات الفضاء من ويكيبيديا، ثم يقوم بتحليل هذه البيانات لتقديم مجموعات cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدارات مختلفة عبر السنين. ويقدم المشروع أيضًا مخططين: واحد يعرض المجموعة cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدار بدءًا من عام 2017، والآخر يظهر توزيع الوزن المادي للمحمول حسب السنة لمدارات مختلفة. يستخدم المشروع مكتبات مثل BeautifulSoup وPandas وMatplotlib لجمع وتحليل البيانات.
An interactive web app that visualizes turn change data for CHA 2026 interns.
يقدم هذا التطبيق واجهة تفاعلية لاستكشاف بيانات تغيرات الدور خلال برنامج التدريب في CHA 2026. يقوم بتحميل مجموعات البيانات، ويقوم بتنظيفها بشكل أساسي، ثم يعرض الرسوم البيانية باستخدام مكتبة رسم بياني. يمكن للمستخدمين تصفية البيانات حسب النطاق الزمني أو الفئة، ومعرفة الإحصائيات التفصيلية لكل فئة. يعتمد التطبيق على إطار عمل ويب سهل الاستخدام، مما يتيح نشره ومشاركته بسهولة بين المتدربين والمنظمين. يستهدف التطبيق المتدربين ومنسقي الفعاليات الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة حول اتجاهات المشاركة. يهدف إلى تسهيل اتخاذ القرارات المبنية على البيانات خلال فترة التدريب. يميز التطبيق بواجهة بسيطة وسريعة الاستجابة، مع إمكانية تصدير التقارير للعرض في الاجتماعات.
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.
AI-powered speed climbing performance analysis using computer vision and machine learning to analyze athlete technique from video footage and provide personalized coaching feedback.
هذا المشروع يستخدم الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتحليل تقنيات الرياضيين في رياضة التسلق السريع. يُستخرج 33 نقطة جسمية، ويُحسب زوايا المفاصل ووضع الجسم، ويُقدم توصيات تدريب شخصية. النظام لا يتطلب تعريف الكاميرا ولا يعمل مع كاميرات متحركة. توفير واجهة ويب للتحليل والمراجعة.
This project is a tool for testing and evaluating investment strategies in the options market.
هذا الإطار العمل مفتوح المصدر مصمم لتمكين الاختبار والتقييم لل استراتيجيات التداول في الأسواق الخيارات. يسمح للمستخدمين بتقدير أداء محفظاتهم تحت ظروف سوقية مختلفة، مما يوفر فهمًا في المحتمل من الأرباح والخسائر. يستخدم الإطار العمل مكتبات العلوم البيانية الشهيرة مثل NumPy و pandas و matplotlib لتحليل البيانات وتقديمها بفاعلية.
An interpretable framework that classifies somatic variants from tumor-only whole exome sequencing data using multiple evidence sources.
يُقدِّم إطار Somatic‑Likelihood Tiering (SLT) حلاً قابلاً للتفسير لتصنيف المتغيرات الجسيمية التي تُكتشف في بيانات تسلسل الجينوم الكامل للورم فقط (WES). يجمع الإطار بين إشارات متعددة مثل تردد الجينوم، عمق القراءة، تحيز القوس، وقواعد بيانات التعليقات الخارجية، ثم يُدخلها في نموذج تعلم آلي خفيف الوزن مبني على مكتبة scikit‑learn. يخرج الإطار من كل متغير مستوى ثقة (tier) مع شرح شفاف للمؤشرات التي ساهمت في التنبؤ، ما يتيح للباحثين تقييم موثوقية النتائج. يُصمم SLT خصيصاً للباحثين في مجال المعلوماتية الحيوية وعلماء السرطان الذين يحتاجون إلى أولوية للمتغيرات للبحوث الوظيفية أو التفسير السريري. بتركيزه على بيانات الورم فقط، يزيل الحاجة إلى عينات طبيعية متطابقة، ما يجعله مناسباً للتحليلات الرجعية ودراسات العينات المحدودة.
A Snake game featuring a Deep Q-Network agent that learns to play and can compete against a human player.
يقدم هذا المشروع محاكاة للعبة الثعبان مع دمج خوارزمية التعلم المعزز Deep Q-Network لتدريب وكيل يتعلم كيفية اللعب. يتم تشغيل اللعبة على شبكة مربعات 20×20، حيث يبدأ الثعبان في المركز ويتحرك وفقًا لخيارات الاتجاه الثلاثة: مستقيم، يمين، أو يسار. يُمثل حالة البيئة بردود فعل ثمانية بُعد، تشمل مخاطر الاصطدام واتجاهات الطعام والاتجاه الحالي للثعبان. يستخدم الوكيل شبكة عصبية بسيطة ذات طبقتين لتوليد قيم Q، مع تطبيق استكشاف epsilon-greedy وتخزين التجارب في ذاكرة Replay. يتم تدريب الوكيل عبر 2000 حلقة باستخدام خوارزمية Adam، مع تسجيل التقدم في رسومات بيانية للربح والخسارة. يمكن للمستخدم اللعب يدويًا أو مشاهدة الوكيل أو التنافس معه في وضع الشاشة المقسمة، مع إمكانية إعادة تشغيل اللعبة تلقائيًا عند انتهاء الجولات.
A command‑line tool that detects flood extents from Sentinel‑1 satellite imagery using the Prithvi‑EO‑2.0‑300M‑TL‑Sen1Floods11 dataset.
يُعد هذا المشروع أداة تحليلية تُستعمل لتحديد مناطق الفيضانات باستخدام صور Sentinel‑1 من مجموعة بيانات Prithvi‑EO‑2.0‑300M‑TL‑Sen1Floods11. يشتمل على سلسلة من السكربتات التي تُحمل البيانات، تُحمّل النموذج المدرب، وتنفذ عملية الكشف، ثم تُنتج ملفات GeoTIFF وGeoJSON قابلة للاستخدام في نظم المعلومات الجغرافية. يتيح للمستخدمين تشغيل الأوامر عبر سطر الأوامر لتوليد توقعات فورية أو معالجة دفعات كبيرة من الصور. كما يوفر وظائف للتحقق من دقة النموذج مقابل بيانات التسمية الأصلية، مع إمكانية إنشاء تقارير إحصائية ومرئيات. يستهدف محللي البيانات الجغرافية والفرق المتخصصة في الاستجابة للكوارث، ما يسهّل دمج النتائج في عمليات التخطيط والإنقاذ. يبرز مشروعه بقدرة التخصيص عبر ملفات الإعداد وتكامل مع أدوات GIS الشائعة، ما يجعله خياراً مرناً مقارنةً بالحلول الجاهزة.
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.
Generate motion trail images from still photos using advanced segmentation.
يُحوِّل هذا التطبيق الواجهة‑الويب الصور الثابتة إلى صور ديناميكية مع مسارات حركة بفضل نموذج Segment Anything 3 المتقدم. يتيح للمستخدم رفع صورة، ثم يقوم النظام بتجزئتها لتحديد الكائنات الرئيسية، ويُحاكي ضباب الحركة على طول الاتجاهات أو السرعات التي يختارها المستخدم. تُقدَّم واجهة Gradio سهلة الاستخدام مع أدوات لضبط طول المسار، وتغيير الاتجاه، ومعاينة النتائج في الوقت الحقيقي. يعتمد الجزء الخلفي على PyTorch لتشغيل النموذج، وMatplotlib لتصوير النتائج، وSciPy لمعالجة الصور. يُستهدف هذا الحل المصورين، المصممين، ومبدعي المحتوى الذين يرغبون في إضافة تأثيرات حركة فنية دون الحاجة إلى برامج تحرير معقدة.
A UPI fraud detection API that predicts fraudulent transactions and explains each decision using SHAP.
يقدّم هذا النظام أداة لاكتشاف الاحتيال في معاملات UPI باستخدام نموذج LightGBM المدعوم بتقنية SHAP لتفسير القرارات. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات تاريخية للمعاملات، ويستخرج ميزات معقدة تساعد على التمييز بين المعاملات الشرعية والمشبوهة. يتيح واجهة برمجة التطبيقات المبنية على FastAPI إمكانية إرسال بيانات المعاملة والحصول على نتيجة فورية مع شرح تفصيلي لكل ميزة. يستهدف محللي الأمان المالي وفِرَق مكافحة الاحتيال في البنوك وشركات الدفع الإلكتروني الذين يحتاجون إلى رؤية واضحة حول أسباب التنبؤات. يحل المشكلة التي يواجهها المتعاملون مع القواعد الثابتة التي لا تتكيف مع سلوكيات الاحتيال المتغيرة، من خلال توفير نموذج تعلم آلي قادر على التكيف مع الأنماط الجديدة. يميز النظام بقدرة SHAP على تقديم شروحات قابلة للتفسير، ما يسهل عملية التدقيق والامتثال للمعايير التنظيمية. كما يدعم التكامل مع أنظمة المراقبة الحالية، مما يتيح نشره كجزء من البنية التحتية للمعالجة اللحظية للمعاملات.
A machine‑learning driven API that monitors and predicts the health of Paytm EDC POS devices.
يهدف النظام إلى تحليل صحة أجهزة نقاط البيع (POS) الخاصة بشركة Paytm. يجمع بيانات التشغيل من الأجهزة عبر واجهة API مبنية على FastAPI. يستخدم مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وNumPy لمعالجة السجلات الزمنية المخزنة في TimescaleDB. يطبق نماذج تعلم الآلة من scikit‑learn لتوقع الأعطال وتحديد الأنماط غير الطبيعية. يعرض النتائج عبر لوحات تحكم Grafana مع رسومات matplotlib لتسهيل فهم الأداء. يتيح للمستخدمين مراقبة الحالة في الوقت الحقيقي وتلقي تنبيهات مبكرة قبل حدوث فشل.
A Python library that performs petrophysical well log analysis using depth-weighted statistics, hierarchical filtering, and template-driven visualizations.
توفر هذه المكتبة إطار عمل شامل لتحليل سجلات الآبار البتروفيزيائية. تقوم بحساب إحصاءات مُوزونة بالعمق لتقديم تمثيلات أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تسمح تصفية هرمية للمستخدمين بعزل وفحص مناطق ليتولوجية أو بترفيولوجية محددة على مستويات متعددة من الدقة. يتيح التصوير القائم على القوالب إنشاء مخططات وتقارير موحدة بسرعة وفعالية. تم تصميم الأداة للعلماء الجيولوجيين ومهندسي المكامن الذين يحتاجون إلى سير عمل تحليل موثوق ومتكرر. كما تدعم التكامل مع نماذج المكامن وتسهيل مشاركة النتائج مع فرق متعددة التخصصات.
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.
A Python tool that performs depth‑weighted statistical analysis, hierarchical filtering, and template‑driven visualization of petrophysical well logs.
تقوم هذه الأداة المكتوبة بلغة بايثون بمعالجة سجلات البترولية لتحديد إحصائيات معتمدة على العمق، ما يتيح تفسيرًا أكثر دقة للخصائص تحت السطحية. تدعم الأداة تصفية هرمية، مما يتيح للمستخدمين عزل نطاقات عمق محددة أو أنواع سجلات قبل إجراء التحليل. تُنشئ الأداة رسومات بيانية استنادًا إلى قوالب محددة مسبقًا، ما يضمن إنتاج مخططات متسقة وجاهزة للنشر. صممت الأداة للعلماء الجيولوجيين والمهندسين البتروليين الذين يحتاجون إلى سير عمل قابل للتكرار والبرمجة لتحليل سجلات البترول.
This project provides a deep learning pipeline that classifies motor intent from ECoG signals for researchers developing brain‑computer interfaces.
يحوّل خط الأنابيب الإشارات الخام لتسجيلات الإيكوغ إلى تنبؤات دقيقة بنية الحركة باستخدام بنية هجينة تجمع بين الشبكات الالتفافية الزمنية ومشفّرات المحول. يتضمن استخراج ميزات متعددة المقاييس باستخدام التحويل الموجي المستمر ومعالجة مسبقة تكيفية للتعامل مع التباين بين الأفراد. يحقق النظام دقة تصنيف عالية مع سرعة استدلال في الوقت الحقيقي، ما يجعله مناسباً للتحكم في الأطراف الاصطناعية. يمكن للباحثين ضبط النموذج لأفراد جدد، مستفيدين من التعلم عبر النقل واختيار القنوات بناءً على آليات الانتباه. يتيح واجهة Streamlit المصاحبة استكشافاً تفاعلياً للتنبؤات وأهمية الميزات. يركز المشروع على نمذجة الاعتماد الزمني طويل المدى وتحديد الأنماط العصبية ذات الصلة بالمهام. يساهم في تحسين أداء واجهات الدماغ‑الحاسوب من خلال تقليل الأخطاء وتحسين التعميم بين الأفراد.
Generate high‑quality 2D lattice model snapshots for scientific publication.
يُعد هذا المشروع أداة لتوليد صور عالية الجودة لنماذج الشبكات الثنائية الأبعاد مثل نموذج إيزنغ ونموذج بلم-كابيل ونموذج أشكين-تيرر. يتيح للمستخدمين اختيار النموذج، ضبط معلمات النظام، وتحديد عدد النقاط في الشبكة. تُستخدم مكتبات مثل matplotlib و numpy و scipy لإنشاء الرسوم البيانية الدقيقة التي تُظهر توزيع الحالات في الشبكة. يمكن للمستخدمين حفظ الصور بصيغ متوافقة مع متطلبات النشر العلمي، مع إمكانية تخصيص الألوان والأنماط. تُستهدف هذه الأداة الباحثين والطلاب في الفيزياء الإحصائية والباحثين في علوم الحاسوب الذين يحتاجون إلى بيانات مرئية دقيقة لدراسة الانتقالات الطورية. كما تُسهّل عملية إعداد الرسوم البيانية للمنشورات العلمية، وتوفر وسيلة سريعة لإنشاء مجموعات بيانات للتدريب على نماذج التعلم الآلي. يميز المشروع قدرته على التعامل مع نماذج متعددة وتوليد صور بجودة عالية دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.
A Python tool that simulates stock price movements using Monte Carlo methods and visualizes the results.
يُقدِّم هذا المشروع محاكيًا يعتمد على طريقة مونت كارلو لمحاكاة أسعار الأسهم، حيث يُنشئ آلاف مسارات محتملة للأسعار المستقبلية استنادًا إلى افتراضات إحصائية. يستخدم مكتبات عددية لحساب الانحراف، والتقلب، والضوضاء العشوائية، ثم يجمع النتائج في توزيعات احتمالية. تُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية تُظهر مسارات متوقعة، وأشرطة الثقة، ومقاييس رئيسية مثل العائد المتوسط والمخاطر. يهدف المشروع إلى تزويد طلاب المالية، والمحللين، والهواة بأداة تمكنهم من استكشاف تأثير عدم اليقين على نتائج الاستثمار واختبار قواعد تداول بسيطة. يظل المحاكي خفيفًا ويعتمد فقط على حزم بايثون العلمية القياسية، ويمكن تشغيله من سطر الأوامر أو استيراده في دفاتر الملاحظات.
A Python library that simulates population genetic models inspired by Persian mythology and the Shahnameh, enabling researchers to explore genetic dynamics within epic narratives.
توفر المكتبة مجموعة من أدوات محاكاة الوراثة السكانية المصممة خصيصاً للشخصيات والأنساب الموجودة في النصوص الأسطورية الفارسية، مع التركيز على شاهنامه. تنفذ العمليات التطورية الأساسية مثل الانحراف العشوائي، والتقلب الجيني، والهجرة، والاختيار باستخدام مكتبات عددية فعّالة. يمكن للمستخدمين تعريف السلاسل الأنسابية المخصصة، وتعيين معلمات السكانية، وتشغيل محاكاة عشوائية لملاحظة كيفية انتشار السمات الجينية عبر الأجيال. تشمل النتائج مسارات تردد الجينات، ومقاييس التغاير الجيني، وتصورات تساعد على تفسير النتائج. تم تصميم هذا المورد للباحثين الذين يرغبون في دمج التحليل الأدبي مع الوراثة الكمية، مما يخلق جسرًا بين السرد الثقافي والنظرية التطورية.
A web application that visualizes and analyzes customer data using machine learning and interactive dashboards.
يُقدّم هذا التطبيق منصة شاملة لاستكشاف مجموعات بيانات العملاء، مع توفير رسومات تفاعلية وتحليلات متقدمة. يدمج نماذج التعلم الآلي للقيام بمهام مثل التجميع، تحليل المشاعر، وتوقع فقدان العملاء، مما يمكّن المستخدمين من كشف الأنماط المخفية والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ. تم بناؤه باستخدام إطار عمل ويب حديث، ويتيح واجهة المستخدم رسومات ديناميكية، فلاتر، وتحديثات بيانات فورية. يستهدف محللي البيانات وأصحاب القرار في الأعمال، ويُبسّط التحليل المعقد إلى تقارير واضحة جاهزة للقرار. يلبي هذا الحل الحاجة إلى تقسيم العملاء بسرعة وتحليل الأداء بناءً على البيانات.
An automated pipeline that quantifies hemifacial spasm severity from smartphone video.
يقوم هذا النظام بتحليل فيديوهات الهاتف الذكي لاستخراج نقاط مرجعية للوجه باستخدام شبكة الوجه، ثم يحسب ارتفاع فتحة العينين على الجانبين. يتم حساب الفرق النسبي بين الجانب المصاب وغير المصاب لتحديد الانحراف. يطبق النظام مرشح Savitzky‑Golay لفصل مكوّنات التشنج المستمرة (التون) والتشنج المتقطع (الكلاسي). تُحسب مؤشرات كمية مثل متوسط التون، نسبة ارتفاع التون، معدل التشنج الكلاسي، وتغطية التشنج خلال فترات اختبار التقبيل. يعمل النظام تلقائيًا مع فيديوهات iPhone بدقة 60 إطارًا في الثانية، ويكشف تلقائيًا عن فترات التقبيل باستخدام نسبة مظهر الفم. يقدّم النتائج في ملفات CSV ورسوم بيانية، ما يتيح للأطباء والباحثين متابعة التغيرات على المدى الطويل. يميز هذا الحل بدمجه لتقنية MediaPipe Face Mesh مع خوارزمية إزالة البصق التكيفية، ما يضمن دقة عالية في القياسات الطبية.
A Python library that simplifies creating publication‑ready statistical graphics.
تُعدّ مكتبة Plotcraft أداة برمجية بلغة بايثون تُسهل إنشاء رسومات إحصائية عالية الجودة وجاهزة للنشر. تعتمد على مكتبات matplotlib وpandas وscipy لتوفير واجهة برمجة تطبيقات مختصرة للأنواع الشائعة من المخططات مثل مخططات الانتشار، ومخططات الصندوق، ومخططات القنفذ، والخرائط الحرارية. يتيح للمستخدمين إنتاج رسومات قابلة للتكرار مباشرةً من كائنات pandas DataFrame، مع تطبيق أنماط موحدة، ولوحات ألوان متناسقة، وتعليقات إحصائية مدمجة. تستهدف المكتبة الباحثين، ومحللي البيانات، والعلماء الذين يحتاجون إلى رسومات واضحة ومهنية للرسائل العلمية، والتقارير، والعروض التقديمية. من خلال تجريد الكود المتكرر، تُقلّل Plotcraft الوقت اللازم لإنتاج رسومات مصقولة مع الحفاظ على التحكم الكامل في التخصيص.
A command-line toolkit that compares volcanic degassing models and visualizes their outputs for researchers.
تُعدّ أداة Volcatenate تطبيقًا سطر أوامر مبنيًا على لغة بايثون يهدف إلى تبسيط مقارنة نماذج تفريغ البراكين. تقوم الأداة بقراءة بيانات مخرجات النماذج، وإجراء تحليلات إحصائية، ثم إنتاج رسومات بيانية جنبًا إلى جنب باستخدام مكتبة Matplotlib. تدعم الأداة صيغ البيانات الشائعة في الجيولوجيا عبر مكتبة Pandas، وتوفر تقارير شاملة في الطرفية باستخدام مكتبة Rich. يتيح ذلك للباحثين تقييم أداء النماذج بسرعة، وتحديد الاختلافات، وإنتاج رسومات جاهزة للنشر. كما تُسرّع الأداة سير العمل في دراسات البراكين من خلال أتمتة المهام المتكررة.
A Python library that streamlines the creation, backtesting, and analysis of custom indices and ETFs.
يُعد PyBeacon أداة شاملة تُسهل تصميم واختبار وتقييم المؤشرات وصناديق المؤشرات المخصصة. يقدّم إطار عمل معياري للبيانات، بناء المؤشرات، تحسين الأوزان، وتوليد استراتيجيات النسخ. يعتمد على مكتبات علمية معروفة لتوفير تحليلات إحصائية متقدمة، مقاييس مخاطر، وتصورات أداء. يستهدف المحللين الكميّين ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى سير عمل مرن وقابل للتكرار في تطوير المؤشرات وصناديق المؤشرات. يحدّث الوقت اللازم للتطوير ويعزّز الاتساق عبر المشاريع. يدمج أدوات تحليل الأداء مع واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام، ما يتيح للمستخدمين التركيز على الاستراتيجية بدلاً من البنية التحتية. يبرز PyBeacon بمرونته في التعامل مع مجموعات بيانات مختلفة وتوفير تقارير شاملة للنتائج.
A web-based chest X‑ray classifier that predicts multiple medical conditions using a frozen Vision‑Transformer encoder and a trainable head.
يُنفّذ هذا النظام تصنيفًا متعدد العلامات لصور أشعة الصدر، معرّضًا حتى خمسة عشر حالة طبية مثل الالتهاب الرئوي، والتجمع السائل، وتضخم القلب. يستند إلى مُحَوِّل Vision‑Transformer ثابت (ViT‑B/14) يُستخرج منه ميزات، يليه رأس MLP قابل للتدريب يُدرّب على مجموعة NIH ChestX‑ray14. يمكن للمستخدمين تشغيل التنبؤ عبر سطر الأوامر أو عبر واجهة ويب Gradio، التي تقبل ملفات JPEG، PNG، أو DICOM وتعرض مخططات الاحتمالات الملونة. كما يتيح استخراج الميزات دون رأس مُدرَّب، ما يفتح المجال للبحوث المتقدمة. يُطبّق النموذج خسارة BCEWithLogits مع وزن للطبقات الموجبة، ومحسّن AdamW، مع جدول زمني لتقليل معدل التعلم. تم تصميم المشروع للمهنيين الصحيين والباحثين الذين يحتاجون إلى تحليل سريع وموثوق لأشعة الصدر.
A collection of desktop applications that use data analysis to solve HR and audit challenges.
يقدّم هذا المشروع عشرة أدوات سطح مكتب مستقلة تُبنى باستخدام لغة برمجة، وتستهدف كل أداة حاجة تشغيلية محددة في مجال الموارد البشرية والرقابة. تقرأ التطبيقات ملفات CSV أو قواعد SQLite، وتنفّذ حسابات إحصائية، ثم تعرض النتائج عبر مخططات وجداول تفاعلية. تشمل الميزات اكتشاف شذوذ ساعات العمل، قوائم التحقق الرقابي، تصور تكلفة التوظيف، لوحات عرض أداء المحافظ، تحليل توزيع الرواتب، خرائط الحرارة لتقييم المخاطر، تقدير تكلفة الاجتماعات في الوقت الحقيقي، إدارة مواعيد انتهاء العقود، وتتبع تقدم مؤشرات الأداء الرئيسية. يمكن للمستخدمين تشغيل كل أداة عبر واجهة رسومية بسيطة، وتصدير التقارير، وتخصيص المخرجات البصرية. يُظهر هذا التجميع كيف يمكن للبيانات المدفوعة أن تُسهم في تبسيط اتخاذ القرار لمديري الموارد البشرية، والمراجعين، والفرق المالية.
A Python library that provides a knowledge base of behavioral mechanisms for predicting and verbalizing human behavior.
يقدم هذا المشروع قاعدة معرفية شاملة للآليات السلوكية، تُستخدم كطبقة أساسية لبناء وكلاء قادرين على التنبؤ بسلوك البشر وتفسيره شفهيًا. يضم قاعدة المعرفة نماذج مبنية على نظريات علم النفس السلوكي، مع تمثيل رسومي للروابط بين العوامل المختلفة باستخدام مكتبة رسم بياني. يمكن للباحثين إدخال بيانات سلوكية جديدة لتحديث القاعدة وتوليد توقعات دقيقة حول ردود الفعل المحتملة. كما يتيح المشروع توليد نصوص بشرية توضح الأسباب والنتائج المتوقعة، ما يسهل فهم النتائج للمهتمين غير المتخصصين. يهدف إلى سد فجوة بين النمذجة الكمية والتحليل النوعي للسلوك، ويُعد أداة مفيدة للباحثين في علم النفس، والمهندسين الذين يطورون أنظمة التفاعل مع الإنسان، وأي شخص يرغب في فهم وتوقع سلوك الأفراد في سيناريوهات مختلفة.
A command‑line tool that preprocesses medical and general images, lets users review them interactively to detect burned‑in PHI, and reports review status.
يُحوّل image-review ملفات DICOM أو صور عادية إلى دفعات JPEG مُعَتَّبَة باستخدام التساوي التدرجي التكيفي وتطبيق خريطة ألوان اختيارية. ثم يفتح عرضاً تفاعلياً في وضع ملء الشاشة يتيح للمستخدمين تصنيف الصور في وضع الشبكة أو الوضع الفردي، مع إمكانية وضع علامة CLEAN أو DIRTY على كل صورة. يَسْتَخْدِم البرنامج نظاماً متعدد المراحل لتتبع التقدم، مع إمكانية استئناف الجلسات والتركيز فقط على الصور التي تحتاج فحصاً تفصيلياً. يُنتِج ملف manifest وتقارير حالة تلخص عدد الصور التي تمت مراجعتها، وعدد النتائج المحتملة للPHI، ومعدل الإنجاز العام. تم تصميم سير العمل للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، ما يجعله مناسباً لفحوصات الامتثال ومهام إزالة التعريف للبيانات. يَسْتَخدم البرنامج مفاتيح لوحة المفاتيح أو وحدات تحكم Xbox لتسهيل التنقل والتصنيف. يَتضمن النظام دعماً للملفات المضغوطة ZIP، مما يسهّل معالجة مجموعات الصور المتعددة. يَتَسَاوَى مستوى التعقيد مع أدوات مراجعة الصور التقليدية، مع إضافة واجهة تفاعلية محسّنة للسرعة والكفاءة.
This framework automatically generates high‑quality academic illustrations from paper text for researchers and authors.
يحول هذا النظام المحتوى العلمي الخام إلى رسومات ومخططات جاهزة للنشر عبر سلسلة مترابطة من الوكلاء المتخصصين. يبدأ الوكيل المسترجع باختيار الرسومات المرجعية الأكثر صلة لتوجيه الوكلاء الآخرين، ثم يحول الوكيل المخطط نص المنهجية إلى وصف منظم، بينما يُحسّن الوكيل المصمم الإرشادات البصرية لتتناسب مع معايير النشر. ينتج الوكيل المصور الصور باستخدام نماذج توليد متقدمة، ويُحسّن الوكيل الناقد النتائج عبر جولات متعددة لضمان الدقة والوضوح. يتيح واجهة المستخدم المبنية على تطبيق ويب أوضاع إدخال متعددة – قالب، بسيط، ومباشر – مع دعم للغة الإنجليزية والكورية. يستهدف النظام الباحثين، المؤلفين، ومقدمي العروض العلمية الذين يحتاجون إلى ملخصات بصرية سريعة ودقيقة. يحل المشكلة التي يواجهها الكثيرون في إنشاء رسومات مخصصة، ويقلل من الجهد اليدوي ويضمن جودة متسقة.
A command-line tool that applies the Synthetic Control Method to evaluate long‑term economic recovery after the 1998 Guadalupe River flood.
تُعَدّ هذه الأداة وسيلة تحليلية تُطبّق طريقة التحكم الاصطناعي لتقييم التعافي الاقتصادي طويل الأمد بعد فيضان نهر غوادالوب في عام 1998. تقوم الأداة بقراءة بيانات اقتصادية زمنية، ثم تُنشئ سيناريوًّا مضادًا اصطناعيًا يُقارن مع مسار المنطقة المتأثرة. تُنتج النتائج ملخصات إحصائية ورسومًا بيانية تُظهر الانحراف بين الواقع والسيناريو المضاد. يُمكن للباحثين وصناع السياسات استخدام هذه النتائج لقياس أثر الفيضانات وتقييم سياسات التعافي. تُقدّم الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة تُسهل تشغيل التحليل مع عدد قليل من المعاملات. تُعزز الرسوم البيانية الواضحة فهم الاتجاهات الاقتصادية وتُسهل التواصل مع أصحاب المصلحة. تُعدّ الأداة إضافة قيمة للأدوات التحليلية في مجال تقييم السياسات الاقتصادية بعد الكوارث الطبيعية.
A command‑line validation suite that checks the outputs of a heavy‑chain immunoglobulin recombination pipeline.
يُقدِّم هذا البرنامج مجموعة شاملة من 11 أمرًا فرعيًا يُنفِّذ اختبارات تحكم، ومقاييس أداء، وتحليلات إحصائية على مخرجات خط أنابيب إعادة تركيب الجينات الثقيلة للمنهجين. يحقق البرنامج سلامة البيانات، ويتحقق من أنماط التوزيع المتوقعة، ويقارن النتائج مع مجموعات بيانات مرجعية. يمكن للمستخدمين إنشاء تقارير مفصلة، وتشغيل اختبارات القابلية للتكرار، وتحديد الأخطاء المحتملة في خطوات معالجة الخط. صُمم البرنامج خصيصًا للباحثين ومحللي البيانات الحيوية الذين يحتاجون إلى ضمان جودة موثوق به في سير العمل المناعي الجيني. يندمج بسلاسة مع خطوط الأنابيب القائمة، موفرًا اختبارات تلقائية وتشخيصًا تفاعليًا.
A Python library that visualizes and interprets attention mechanisms in graph transformer models for researchers and practitioners.
يُقدّم أداة تُسهل فهم آليات الانتباه داخل نماذج المحولات الرسومية. تُستخرج أوزان الانتباه من طبقات المحول ثم تُعرض على شكل رسوم بيانية توضح التوزيع بين العقد والحواف. تُتيح الأداة مقارنة الانتباه عبر طبقات مختلفة أو بين مجموعات بيانات مختلفة، ما يساعد الباحثين على تتبع كيفية اتخاذ النموذج للقرارات. يمكن دمجها مع مكتبات تحليل البيانات لتجميع العقد ذات الأوزان العالية وتحديد الأنماط المميزة. تستهدف الباحثين في التعلم العميق والمهندسين الذين يعملون على شبكات الرسوم البيانية، وتُحل مشكلة صعوبة تفسير نتائج النماذج المعقدة. تبرز أداة التفسير بقدرتها على التعامل مع بنى المحول الرسومية الكبيرة وتوفير واجهة مرئية سهلة الاستخدام.
A Python library that benchmarks embedding models on interaction tasks overlooked by MTEB.
تُعد مكتبة MITE (Massive Interaction Task Evaluation) أداة برمجية مكتوبة بلغة بايثون تهدف إلى تقييم نماذج التضمين على مجموعة واسعة من مهام التفاعل التي لا يغطيها مجموعة MTEB القياسية. توفر المكتبة إطار عمل معياري لتحميل مجموعات البيانات، تشغيل عمليات الاستدلال باستخدام مختلف محركات التضمين، وتجميع النتائج في مقاييس شاملة. تدعم المكتبة صيغ بيانات شائعة وتتكامل مع أدوات التصوير البياني لإنتاج مخططات توضح أداء النماذج بوضوح. تستهدف الباحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية ومهندسي التعلم الآلي، وتساعدهم على تحديد نقاط القوة والضعف في نماذج التضمين في سيناريوهات التفاعل الواقعية. كما تسمح للمستخدمين بإضافة مجموعات بيانات جديدة بسهولة وتخصيص معايير التقييم وفقاً لاحتياجاتهم. تُعد هذه الأداة حلاً فريداً يملأ فجوة في أدوات التقييم التقليدية، مما يتيح تحليلًا أكثر دقة وتعمقًا للقدرات التفاعلية للنماذج.
An AI-driven music performance tool that separates audio sources and generates dynamic performances.
يتيح البرنامج فصل مصادر الصوت من مسار موسيقي واحد باستخدام نموذج HTDemucs المتقدم. بعد الفصل، يتم معالجة كل مصدر باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي مستضافة على منصة Hugging Face لتوليد أداء موسيقي ديناميكي. يدعم البرنامج واجهة سطر أوامر مبنية على مكتبتين Click و Typer، مما يتيح للمستخدمين تشغيل العمليات بسهولة عبر الطرفية. يوفر البرنامج رسومات بيانية باستخدام Matplotlib لعرض توزيع الطاقة وتفاصيل الفصل، مع إمكانية تصدير النتائج إلى ملفات CSV أو PNG. يهدف إلى مساعدة الموسيقيين والمهندسين الصوتيين على إنشاء عروض موسيقية جديدة أو تحسين إنتاجاتهم الحالية. يختلف عن الحلول التقليدية بدمجه بين فصل المصادر الذكي وتوليد الأداء الآلي في واجهة واحدة قابلة للتخصيص.
A web API that models Internal Family Systems as a multi‑agent computational architecture, enabling simulation and visualization of internal dynamics.
يقدم النظام واجهة برمجة تطبيقات RESTful مبنية على FastAPI، تتيح للمستخدمين تعريف وتشغيل وتحليل محاكاة لنظام Internal Family Systems (IFS) عبر وكلاء متعددين. يمثل كل وكيل جزءاً داخلياً مميزاً، وتُحكم تفاعلاته بقواعد قابلة للتكوين ورؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي من نموذج Anthropic. تُرجع النتائج بصيغة JSON منظمة، ويمكن تصورها باستخدام مكتبة Matplotlib لتوفير تمثيلات رسومية واضحة لحالات الوكلاء مع مرور الوقت. صُمم النظام للباحثين والمعالجين الذين يحتاجون نماذج قابلة للتكرار وموثوقة للعمليات العلاجية. يدعم إنشاء سيناريوهات IFS جديدة بسرعة، ويُمكن دمجه مع سير العمل الرقمي للعلاج الحالي. يتيح للمستخدمين ضبط معلمات المحاكاة، مراقبة التفاعلات، وتوليد تقارير مفصلة تساعد في اتخاذ قرارات علاجية مبنية على البيانات. يبرز تميزه بدمج الذكاء الاصطناعي مع نمذجة سلوكيات داخلية معقدة، ما يفتح آفاقاً جديدة للبحث والتطبيق العملي.
A Python-based control system that orchestrates ARMI and OpenMC reactor simulations, providing automated execution, data collection, and visualization.
يعمل النظام كواجهة سطر أوامر تُشغِّل وتراقب وتدير محاكاة المفاعلات المبنية على ARMI و OpenMC. يقوم تلقائيًا بتكوين معلمات المحاكاة، ويشغِّل الحسابات الأساسية، ويجمع بيانات الإخراج في تنسيقات منظمة. توفر أدوات التصوير المدمجة رسومات حية للمعايير الحيوية مثل انتشار النيوترونات، ودرجة الحرارة، وتوزيع الطاقة. يمكن للمستخدمين برمجة مسح للمعلمات وتشغيل دفعات، ما يتيح استكشاف منهجي لسيناريوهات التصميم. صُمم النظام للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى سير عمل محاكاة قابلة للتكرار ومركّزة على البيانات.
A web-based tool that simulates Magic: The Gathering commander decks and visualizes their mana curves.
يُقدّم التطبيق واجهة ويب تسمح للمستخدمين بإدخال قائمة أوراق مجموعة Commander ثم تشغيل محاكاة على نطاق واسع للعبة. تُستَخدم مكتبات إحصائية لتوليد آلاف الألعاب المحاكاة، مع حساب توزيع تكاليف التوريد عبر الأدوار. تُعرض النتائج كرسوم بيانية تفاعلية تُظهر منحنى التوريد وتسلط الضوء على الفجوات الزمنية المحتملة. يستهدف اللاعبون المبتدئون والمحترفون على حدٍّ سواء، ويُساعد في تقييم أداء المجموعة، وتحديد نقاط الضعف، وتحسين اختيار الأوراق. من خلال تصور توافر الموارد، يحلّ الأداة مشكلات شائعة في بناء المجموعات وتخطيط الاستراتيجيات، ويُعزّز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
A Python tool that retrieves Polymarket event data, applies language‑model analysis, and visualizes insights for market participants.
يستخرج هذا المشروع بيانات الأحداث من منصة Polymarket ويعالجها باستخدام مزيج من مكتبات التحليل الإحصائي ونماذج اللغة الضخمة. يتم استخدام مكتبة pandas للتعامل مع البيانات، وnumpy للعمليات العددية، وmatplotlib لإنشاء الرسوم البيانية. الميزة الأساسية هي طبقة تحليل تعتمد على نماذج اللغة التي تلخص نتائج الأحداث، وتستخرج المشاعر، وتوقع الاحتمالات المستقبلية. ينتج المشروع تقارير بصرية وموجزات منظمة تساعد المتداولين والمحللين على تقييم مشاعر السوق وفرص الاستثمار بسرعة. يهدف إلى تزويد المستخدمين برؤى مدعومة بالبيانات حول أحداث سوق التنبؤ، مع حل لمشكلة تحليل البيانات الكبيرة وتوليد التوصيات بشكل أوتوماتيكي.
A benchmarking tool that simulates user interactions on educational platforms, collects performance data, and visualizes results.
توفر الأداة إطار عمل خفيف الوزن لاختبار أداء تطبيقات التعليم على الويب. تستخدم أتمتة المتصفح لمحاكاة تفاعلات الطلاب الواقعية، وتسجيل أوقات الاستجابة واستخدام الموارد، وتخزين البيانات في صيغ منظمة. يتيح طبقة واجهة برمجة التطبيقات المبنية على إطار عمل حديث الوصول إلى نقاط النهاية لتشغيل الاختبارات واسترجاع المقاييس المجمعة. تُنشئ لوحات معلومات بصرية باستخدام مكتبات تحليل البيانات، مما يمكّن أصحاب المصلحة من اكتشاف الاختناقات والاتجاهات بسرعة. صممت هذه الأداة للمطورين، ومهندسي ضمان الجودة، ومديري المنتجات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول كيفية أداء محتواهم التعليمي تحت الأحمال.
A Python library that estimates preclinical drug doses and projects human equivalent doses for drug discovery.
تُقدّم مكتبة doseprojection حلاً برمجياً متكاملًا لتقدير جرعات الأدوية في الدراسات ما قبل السريرية وتحويلها إلى جرعات معادلة للإنسان. تعتمد المكتبة على أساليب فارماكوكينيكية معتمدة مثل التقدير من الأبحاث المختبرية إلى الأبحاث الحية (IVIVE) باستخدام نموذج المزيج الجيد، وتوسيع النطاق عبر الأنواع باستخدام القياس الأليوي. كما تسمح بحساب جرعة معادلة للإنسان (HED) وجرعة البدء الموصى بها القصوى (MRSD) استنادًا إلى بيانات NOAEL الحيوانية، بالإضافة إلى أدوات تقييم الامتصاص مثل الحد الأقصى للجرعة القابلة للامتصاص (MAD) وتصنيف BCS. يمكن للباحثين استخدام هذه الأدوات لتوقع التصفية الكبدية، وتوسيع المعلمات الدوائية عبر الأنواع، وتقدير الجرعات الفعّالة من قيم IC50، وتقييم مدى قابلية الجرعة للامتصاص، ما يسهم في تسريع انتقال الأدوية من الفعالية المختبرية إلى الجرعات الحيوانية. تُعد المكتبة أداة أساسية للباحثين في مجال اكتشاف الأدوية لتقليل المخاطر وتحسين كفاءة تصميم التجارب الحيوانية.
A Python library for detecting, measuring, and analyzing quantum dots in AFM XQD images.
تُعدّ QDSeg مكتبة بايثون خفيفة الوزن وخالية من الحالة تُعالج صور AFM بتنسيق XQD واحدة في كل مرة لتحديد وتقدير نقاط الكم. تُطبّق سلسلة من التصحيحات—الانحراف، خط المسح، التسطير، والأساس—لتنظيف البيانات الخام قبل التقسيم. يمكن للمستخدم اختيار من بين طرق القواعد، الغمر، العتبة، أو خوارزميات التعلم العميق مثل StarDist وCellpose لتحديد كل نقطة على حدة. بعد التقسيم، تُحسب إحصائيات كل حبة ومقاييس مجمعة مثل متوسط القطر والكثافة. صممت لتكون اعتماداً في خطوط أنابيب أبحاث أكبر أو تُستخدم كأداة تحليل مستقلة.
Doc-to-LoRA enables a language model to instantly internalize a document and generate context‑aware responses.
Doc-to-LoRA هو تنفيذ مرجعي يضيف إلى نموذج اللغة المدرب مسبقاً قدرة على استيعاب مستندات عشوائية على الفور. عند إدخال مستند، يتعلم النموذج تمثيلاً خفيفاً يؤثر على توليد النص لاحقاً. توفر المكتبة واجهة برمجية بسيطة بلغة بايثون لتحميل النموذج، استيعاب النص، وتوليد الردود. صُممت لتلبية احتياجات المطورين الذين يرغبون في بناء روبوتات محادثة تعتمد على السياق أو مساعدين معرفيين دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج بالكامل. تعتمد التنفيذ على أطر عمل مشهورة مثل PyTorch وHugging Face، وتشتمل على عرض ويب تفاعلي لتجربة سريعة. يتيح هذا النهج دمج المعرفة المخصصة في الوقت الحقيقي مع الحفاظ على سرعة الاستجابة. كما يدعم الاستخدام في بيئات الإنتاج التي تتطلب استجابة فورية للمدخلات النصية مع الحفاظ على جودة التوليد.
A Python library that performs symbolic computations for general relativity, enabling researchers to calculate curvature tensors and analyze spacetime metrics.
توفر هذه المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات للحساب الرمزي للفيزياء النسبية العامة في لغة بايثون. تعتمد على محرك رمزي لتحديد معايير الفضاء الزمني، حساب رموز كريستوفيل، وتوليد المتجهات المنحنية مثل ريمان، ريكسي، وإينشتاين تلقائياً. يمكن للمستخدمين أيضاً استخراج معادلات الجيوديسيك ومؤشرات الانحناء مع أقل قدر من الكود المكرر. تم تصميم واجهة برمجة التطبيقات لتناسب الباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى تعبيرات تحليلية دقيقة بدلاً من التقديرات العددية. بدمجها مع مكتبات علمية شائعة، تسهل المكتبة معالجة النتائج وعرضها بصرياً. تُحلل المشكلات التي يواجهها العلماء في حساب المتجهات المنحنية المعقدة وتوفر حلاً موحداً وسهل الاستخدام.
A machine‑learning system that predicts fishing opportunities along Peru’s southern coast.
يُحلِّل النظام سجلات الصيد التاريخية والبيانات البيئية لتوقع أوقات ومواقع الصيد المثلى على الساحل الجنوبي للبيرو. يستخدم نماذج الانحدار والتصنيف لتقدير وفرة الأسماك واحتمالية نجاح الصيد. تعرض التصورات التفاعلية النتائج المتوقعة، مستويات المخاطر، والمسارات الموصى بها، مما يمكّن المستخدمين من تخطيط أنشطتهم بكفاءة. يستهدف النظام الصيادين التجاريين، ومديري الصيد البحري، والمجتمعات الساحلية الذين يسعون لتحسين العائدات والاستدامة. من خلال توفير رؤى قائمة على البيانات، يساعد الأداة على تقليل عدم اليقين، تجنب الإفراط في الصيد، ودعم إدارة الموارد بمسؤولية.
It provides a DIY golf launch monitor that captures and visualizes ball flight data using a Doppler radar for golfers and coaches.
يستفيد النظام من مستشعر رادار دوبلر لتسجيل معايير الإطلاق مثل السرعة، الدوران، ومسار الكرة. يتم عرض البيانات في واجهة ويب خفيفة الوزن مبنية على Flask، مع رسوم بيانية حية تُنشئها مكتبة Matplotlib وتحليل عددي يُجرى باستخدام NumPy وSciPy. يتيح للمستخدمين تسجيل الضربات، مقارنة الأداء عبر الزمن، وتصدير البيانات لمزيد من التحليل. يُصمم هذا الحل للغولفرين، المدربين، وعلماء الرياضة الذين يبحثون عن بديل مفتوح المصدر وميسور التكلفة للمراقبات التجارية.
An interactive Jupyter Book that re‑examines fundamental physics through ontological principles, focusing on the relationship between space, time, and the speed of light.
يقدّم الكتاب إطاراً يُعرف بالفيزياء الأنتولوجية، يفرض أن جميع الحركات تحدث بسرعة الضوء، مع اختلاف الاتجاه بين الفضاء والزمان فقط. يُعرّف هذا الإطار بنظرية الأنتولوجيا النسبية (ORT) التي تُعيد تفسير النسبية الخاصة، والجرّب، والكونيات، والميكانيكا الكمّية. يتيح للقراء التفاعل مع دفاتر جوبتر لتصور مكوّنات السرعة، ومخططات الزمكان، وتأثيرات النسبية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly. يُنظم المحتوى في وحدات تغطي الجاذبية الأساسية والمتقدمة، والكونيات، والميكانيكا الكمّية، مع أمثلة برمجية ورسوم توضيحية. يستهدف الطلاب، والمعلمين، والباحثين، ويقدّم نهجاً عملياً لمفاهيم معقدة دون الحاجة إلى خلفية واسعة. يهدف الكتاب إلى ربط النظرية المجردة بالاستكشاف البصري القابل للتطبيق، مما يجعل الفيزياء المتقدمة أكثر وصولاً.
A simulation platform that compares Loop and Trio insulin‑dosing algorithms through Monte Carlo patient models.
يقدم المشروع بيئة محاكاة شاملة لتقييم خوارزميات حقن الإنسولين Loop وTrio. يتم إنشاء ملفات تعريف مرضى عشوائية تتضمن وجبات متغيرة، وممارسة رياضية، وتذبذبات حساسية الإنسولين، ودقة عد الكربوهيدرات. يمكن للمستخدمين تشغيل تجارب مونت كارلو على نطاق واسع، وإنتاج مخططات لخطوط الجلوكوز على مدار 24 ساعة، وحساب مؤشرات رئيسية مثل الوقت داخل النطاق، ومدة نقص السكر، ومتوسط الجلوكوز. يوفر واجهة ويب عبر Streamlit ووحدات سطر أوامر وصولاً مرنًا للباحثين، والأطباء، والمرضى. يدعم الأداة أيضًا تراكب بيانات Nightscout الحقيقية للتحقق والتعليم.
An autonomous AI agent that learns and acts from persistent semantic memory and goal-driven autonomy.
يعمل نظام SophiaAMS كوكيل ذكاء اصطناعي يعتمد على الأحداث، ويقوم ببناء وتوسيع رسم بياني للمعرفة الدلالية من كل محادثة ومستند يتم معالجته. يضم النظام ذاكرة دائمة تُسجّل التفاعلات السابقة مع وعي زمني، ويستطيع متابعة أهداف هرمية بشكل مستقل، مع البحث على الويب وتنفيذ كود بايثون في بيئة معزولة. يقدّم واجهة ويب حديثة مبنية على React تسمح للمستخدمين بالدردشة، وعرض الرسم البياني للمعرفة، وإدارة الأهداف، ومراقبة التقدم الذاتي للوكيل. يدعم النظام تحميل المهارات ديناميكيًا، ويضمن اتصالًا مستقرًا مع نموذج اللغة عبر آلية إعادة المحاولة مع تأخير، بالإضافة إلى معالج الإعداد الأولي لتكوين الاتصال بالـ LLM وشخصية الوكيل. يهدف إلى حل مشكلة تجزئة المعلومات، مقدماً قاعدة معرفة واحدة تتعلم وتكبر مع كل تفاعل، وتُستَخدم من قبل العاملين في مجالات المعرفة والمطورين.
A computational framework that simulates thalamocortical dynamics to evaluate auditory sleep‑entrainment protocols.
يُقدِّم هذا المشروع إطاراً حاسوبياً يحاكي ديناميكيات القشرة المخية باستخدام نموذج ثالاموكورتكس ستيوارت‑لاندو (TSLE) لتقييم تأثير بروتوكولات إيقاع النوم السمعي على عمق النوم. يتم تشغيل دراسة شاملة تشمل 208 موضعاً للبيانات النومية، مع اختبار 14 نمطاً مختلفاً من التحفيز الصوتي على مدى 60 دقيقة لكل جلسة. يلتقط النموذج ديناميكيات السعة، والتردد‑المختار للارتداد، وتكيّف الاستجابة المحدد للمحفز، مما يتيح للباحثين قياس فعالية البروتوكولات عبر مؤشرات تعزيز عمق النوم (SDRE). يتضمن الكود معالجة البيانات، وتنفيذ النموذج، وتوليد الرسوم البيانية، ما يجعله حلاً جاهزاً للتشغيل في أبحاث النوم الحاسوبية.