The decoder project is designed to provide a tool for decoding and processing data.
هذا المشروع هو أداة تعمل على فك تشفير وتحليل البيانات المختلفة. تم بناؤها باستخدام لغات البرمجة Python، C++ و Bash، وتستفيد من قدرات مكتبات NumPy و PyTorch. يهدف هذا المشروع إلى تسهيل مهمة فك تشفير وتحليل البيانات للبرمجيين والمختصين في مجال البحث.
A chess engine bot that plays on Lichess using advanced search algorithms and neural network evaluation, with a Python pipeline for training and self‑play data generation.
يُقدِّم هذا المشروع بوت شطرنج يعمل عبر سطر الأوامر ويتصل بواجهة برمجة تطبيقات Lichess للعب المباريات. يدعم البوت خوارزميات بحث متقدمة مثل Negamax مع تحسينات مثل alpha‑beta pruning وMCTS مع اختيار UCT. يمكنه تقييم المواقف إما باستخدام تقييم يدوٍّ مُصمم أو باستخدام نموذج NNUE مدرب عبر شبكة عصبية عميقة. يتضمن المشروع خط أنابيب Python لتوليد بيانات اللعب الذاتي، تدريب النموذج باستخدام PyTorch، وتصدير الأوزان إلى صيغة ثنائية تُستعمل في C++ لتسريع الاستدلال. يُمكن للمستخدم إنشاء بيانات تدريب، مقارنة نماذج مختلفة، وتشغيل البوت كخدمة systemd على أنظمة Linux. يستهدف المطورين الباحثين في الذكاء الاصطناعي والمهتمين بتحليل استراتيجيات الشطرنج وتطوير محركات اللعب.
The RESOLVE project uses neural networks to predict species composition.
يستخدم RESOLVE شبكات العصبية للتنبؤ بالتكوين الجيني. يعتمد على قوة التعلم الآلي لتحليل وتحديد البيانات الإيكولوجية. يهدف المشروع إلى تقديم تنبؤات دقيقة، مما يسمح للمبحوثين والمحافظين على البيئة اتخاذ قرارات مدروسة حول الأوساط البيئية والتنوع الحيوي. تم تطوير RESOLVE بتركيز على القدرة على التكيف وال灵انية، مما يسمح باستخدامها في مجموعة متنوعة من datasets البيئية.