This project is an expense tracker built for personal and company use, allowing users to import data from CSV or PDF statements and track expenses locally.
هذا المشروع هو مساعد مراقبة المصروفات المالية، مصمم للاستخدام الشخصي والشركات، يسمح للمستخدمين بتحميل البيانات من ملفات CSV أو PDF ومراقبة المصروفات المحلية. يحتوي على حل خفيف الوزن، يعتمد على الخصوصية، يتضمن كيانينفصلان، قاعدة بيانات SQLite للكيان الشخصي والشركة، القدرة على استيراد الملفات من CSV وPDF، التصنيف التلقائي، تقارير، وإدارة الفئات.
The Conversation Toolkit (CTK) is a powerful, plugin-based system for managing AI conversations from multiple providers.
يعد أداة الحوار (CTK) نظامًا قويًا ومستندًا على إضافة الملحقات لتعامل مع حوارات الذكاء الاصطناعي من مزودين متعددين. يمكن للمستخدمين استيراد وتخزين وبحث واستخراج محادثاتهم في صيغة شجرة موحدة بينما يحتفظ بتفاصيل المزود الخاصة.
This project is a modular stock market backtesting system designed for traders and analysts.
هذا المشروع هو نظام إعادة اختبار السوق المالية المكون من أجزاء، مصمم للاستخدام من قبل التجار والمحللين. يسمح المستخدمون بإنشاء واختبار وتقييم استراتيجيات التداول في طريقة مدمجة ومجديدة. يستخدم النظام مكتبات العلوم البيانية الشهيرة مثل NumPy و pandas و plotly لتعامل مع datasets كبيرة والتصوير النتائج. يُستخدم Streamlit لتوفير واجهة تعمل بالتفاعل للمستخدمين للENTRY من المعلمات والمشاهدة للخروجات. هذا المشروع يسعى إلى بسط عملية إعادة الاختبار وتحفيز التجار على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
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.
Build a cognitive atlas from your behavioral traces, mapping your mind's territories and thought patterns.
هذا المشروع يخلق خريطة نفسية من بيانات سلوكك، مما يسمح لك بتصفية مناطق تفكيرك ونمطيات فكرك. يتم استخدام التضمين الخام باستخدام Gemini embeddings، ويتم投يقها إلى 2D باستخدام UMAP، ويتم تجميع البيانات باستخدام HDBSCAN، ويتم إنشاء صور لكل منطقة باستخدام LLMs. يحتوي الإخراج على خريطة نفسية محمولة في صيغة JSON، وصور قابلة للقراءة من قبل البشر في صيغة Markdown، ومخروط تفاعلي 2D في صيغة HTML.
The cerberus-context project provides a tool for AI agents to explore and understand code using AST-based analysis.
cerberus-context هو أداة استكشاف كود تستند إلى تحليل AST مصممة ل एजENTS الذكية. يستخدم ذاكرة الجلسة لتمكين التحليل من بنية الكود، مما يسمح لل أجENTS بفهم وتفاعل مع البرمجيات بشكل أكثر فعالية.
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 prediq project is a machine learning model that can be used to make predictions.
هذا المشروع يستخدم مجموعة من الخوارزميات والكتب البرمجية المتعلقة بالتعلم الآلي، بما في ذلك scikit-learn و TensorFlow، لإنشاء نموذج تنبؤي. يمكن تدريب النموذج على البيانات الموجودة ثم استخدامها لتوقع نتائج جديدة. يبدو أن هذا المشروع مصمم للعمل في تطبيق ويب أو API، نظراً لوجود FastAPI و Uvicorn.
A web application that uses AI to generate, analyze, and compare movie scripts, recommend casting, and forecast financial returns for film production companies.
يتيح هذا النظام للمخرجين والكتاب إنشاء مخططات سيناريو احترافية عبر مجموعة واسعة من الأنواع، مع إمكانية تخصيص القوالب لتلبية احتياجات الإنتاج الخاصة بهم. يمكن للمستخدم رفع نصوص جاهزة أو استخدام النصوص التي تم إنشاؤها تلقائياً، ثم تحليلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخراج فرص وضع المنتجات، وتفصيل الشخصيات، وتقييم الإمكانات السوقية. يوفر واجهة مقارنة متقدمة تسمح بعرض النص الأصلي مقابل النص المعدل، مع إظهار الفروق الإحصائية وتصدير تقارير مفصلة للمتابعة. يدمج النظام مع قاعدة بيانات الأفلام العالمية لتقديم توصيات تلقائية بالتمثيل، مع إمكانية البحث حسب الاسم، النوع، وشعبية الممثلين، وإدارة قوائم التمثيل وتصديرها. يتيح قسم التوقعات المالية تحليلاً للعودة على الاستثمار، مع سيناريوهات مختلفة، وتحليل نقطة التعادل، مع دمج بيانات السوق الحديثة عبر محركات البحث الذكية. يدعم النظام إدارة واجهات برمجة التطبيقات المركزية، مع مراقبة حالة الاتصال، وتصفح البيانات، وتسهيل اختبار الخدمات المختلفة، ما يضمن تكامل سلس مع مصادر البيانات الخارجية.
An interactive web application that visualizes and analyzes Estonian art auction data for collectors and researchers.
يجمع النظام نتائج المزادات الفنية في إستونيا، ويخزنها في قاعدة بيانات PostgreSQL، ثم يعالجها باستخدام مكتبات Python مثل NumPy وPandas. يتيح للمستخدمين استكشاف اتجاهات الأسعار، ومقارنة الفنانين، وتحديد أنماط السوق عبر مخططات Plotly التفاعلية المدمجة في واجهة Streamlit. يوفر لوحة المعلومات خيارات تصفية حسب السنة، والوسيلة، ومركز المزاد، ما يتيح تحليلًا تفصيليًا للاتجاهات ومقارنات تاريخية. صُمم لتلبية احتياجات جامعي الفن، ومراكز المزادات، والمؤرخين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول سوق الفن الإستوني. يبسط التطبيق مجموعات البيانات المعقدة إلى سرد بصري بديهي، مما يجعل معلومات السوق متاحة للمستخدمين غير التقنيين. يدمج بين تحليل البيانات المتقدم والواجهة السهلة الاستخدام، مع التركيز على الدقة والموثوقية في عرض النتائج. يساهم في تعزيز فهم ديناميكيات السوق وتحديد الفرص الاستثمارية في الفن الإستوني.
A command‑line tool that lets traders backtest, paper trade, and research strategies using Alpaca Markets data.
أداة ألباتريد هي تطبيق سطر أوامر مخصص للبحث في التداول المنهجي. تربط التطبيق مع أسواق ألباكا لاسترجاع بيانات السوق التاريخية والحية، ما يتيح للمستخدمين اختبار استراتيجياتهم مع تنفيذ أوامر واقعي. كما تدعم الأداة التداول الورقي، مما يتيح للمتداولين محاكاة الصفقات في الوقت الحقيقي دون مخاطرة رأس المال. تعتمد الأداة على مكتبات بايثون مثل باندا، نيمباي، وبلاوتلي لتقديم مؤشرات أداء شاملة وتصورات رسومية. كما يمكن توسيع وظائفها بإضافة منطق مخصص أو دمج مصادر بيانات أخرى، ما يجعلها أداة مرنة للباحثين والمهتمين بالاستراتيجيات الكمية.
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.
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 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.
The maths-prompt project is designed for iterative prompt engineering to teach a base Large Language Model (LLM) mathematics.
هذا المشروع يركز على الهندسة الدورية للطلبات لتحسين قدرات Large Language Model (LLM) في الرياضيات. يهدف إلى تحسين فهم النموذج وتوليف المفاهيم الرياضية. يستخدم المشروع مكتبات متعددة، بما في ذلك Streamlit لمقدمة المستخدم و Typer للتفاعل بالشكل الخطي. Rich يستخدم لتنسيق النصوص، بينما Plotly يسمح بتصفح تفاعلي.
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.
A web application that predicts the sulfidity of chemical samples using a trained regression model and visualizes the results interactively.
يحمّل التطبيق مجموعة بيانات مختارة من العينات الكيميائية، ويستخرج الخصائص الفيزيائية والكيميائية ذات الصلة، ثم يدرب نموذج انحدار لتوقع مستوى الكبريت. يقدّم واجهة سهلة الاستخدام مبنية على Streamlit، تسمح للمستخدمين بتحميل بيانات جديدة أو إدخال قيم الخصائص يدويًا. تُعرض النتائج بشكل تفاعلي باستخدام Plotly، مع عرض القيم المتوقعة، وفواصل الثقة، وترتيب أهمية الخصائص. يهدف هذا الأداة إلى الباحثين ومهندسي مراقبة الجودة الذين يحتاجون إلى تقديرات سريعة وموثوقة لمحتوى الكبريت دون الحاجة إلى تحاليل مختبرية. بدمج التعلم الآلي مع الرسوم البيانية اللحظية، يُسهل التطبيق اتخاذ القرارات في عمليات الصياغة والامتثال. يتيح للمستخدمين استكشاف تأثير كل متغير على التنبؤ، مما يعزز الفهم العميق للبيانات. كما يدعم التطبيق عمليات التحقق من الجودة في خطوط الإنتاج الكيميائية، ويقلل من الوقت والموارد المطلوبة للتجارب المختبرية.
An operating system that orchestrates, monitors, and visualizes AI agent organizations.
يُقدِّم ViableOS منصة موحدة لإدارة مجموعات الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين تحديد سير العمل، جدولة المهام، وتوفير واجهة برمجة تطبيقات RESTful للوصول إلى قدرات الوكلاء. يتضمن نظامًا قويًا للواجهة الطرفية يُسهل التكوين السريع وتصحيح الأخطاء، بينما يُظهر لوحة معلومات ويب مبنية على Streamlit وPlotly مؤشرات الأداء والموارد في الوقت الحقيقي. صُمم النظام ليتم توسيعه عبر عدة وكلاء، مع معالجة التنسيق، استرداد الأخطاء، وتسجيل السجلات مع حد أدنى من الحمل. يستهدف المستخدمون المطورون في مجال الذكاء الاصطناعي، علماء البيانات، وفِرَق العمليات الذين يحتاجون طبقة تنظيمية خفيفة الوزن لكنها قوية. من خلال تجريد تعقيدات التواصل بين الوكلاء، يتيح ViableOS تطوير ونشر خدمات تعتمد على الذكاء الاصطناعي بسرعة وفعالية.
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.
The epyc-orchestrator project is designed to manage and orchestrate multiple machine learning models locally for efficient inference.
هذا المشروع يسمح بترتيب متعدد النماذج على مستوى المحلية للاستفادة من الاستدلال الكبير. يتيح للمستخدمين إدارة وتحليل قدرات مختلفة من نماذج الاستدلال الكبيرة، مما يجعلها أداة قيمة للتطبيقات التي تتطلب التفكير والقرار المعمقي. تم بناء المشروع باستخدام لغة بايثون و يستفيد من مكتبات شعبية مثل FastAPI, Gradio, NumPy, Pandas, Pydantic, Rich, Scikit-Learn, و Uvicorn.
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.
The mkseg project provides a unified cell segmentation pipeline for analyzing microscopy images.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لفرز الخلايا في صور المجهرية. مصمم للعمل مع مختلف أنواع البيانات المجهرية، بما في ذلك صور MK و HSPC و NMJ و Vessel. يستخدم المسار خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الخلايا الفردية بدقة وتفريقها عن الخلفية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات البحثية والتحليلية حيث يعد فرز الخلايا خطوة مهمة.
The dados-programa-motos project is designed for users who want to analyze and visualize motorcycle-related data.
هذا المشروع يستخدم مكتبات لغة بايثون مثل matplotlib و pandas و plotly و rich و streamlit لإنشاء رسومات مرئية تفاعلية للبيانات المتعلقة بالدراجات. يبدو أن هذا المشروع هو تطبيق ويب يسمح للمستخدمين إدخال البيانات أو تحميلها وتوليد مخططات ومخططات متعددة. الهدف من المشروع هو تقديم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لاستكشاف وتفهم بياناتهم المتعلقة بالدراجات.
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.
A systematic Bitcoin futures trading framework that uses regime‑aware multi‑strategy execution and walk‑forward optimization.
يُقدِّم هذا النظام بيئة شاملة لاختبار استراتيجيات تداول مستقبلي للبيتكوين، حيث يُصنِّف السوق تلقائيًا إلى أربع فئات ويختار الاستراتيجية الأنسب لكل فئة. يتضمن محركًا متعدد الاستراتيجيات يضم أساليب متابعية للاتجاه، وتداول النطاق، والتعامل مع التقلبات، مع قواعد أساسية وثانوية لكل منها. يُنفِّذ النظام تحسين المعلمات عبر تحليل أمامي لضمان أداء موثوق به في ظل تغيرات السوق. يُنتج تقارير مفصلة عن الأداء، وسجلات الصفقات، وحالات النظام للمعالجة اللاحقة. يهدف النظام إلى تلبية احتياجات المتداولين الكميّين الذين يبحثون عن منهجية قابلة للتكرار وموثوقة لتطوير الاستراتيجيات وإدارة المخاطر.
A web application that recommends travel destinations based on user preferences using scraped data and machine learning.
يستخرج التطبيق معلومات السفر من مصادر إلكترونية متعددة، ثم يعالجها باستخدام أدوات تحليل البيانات لتوليد توصيات وجهات مخصصة وفقًا لتفضيلات المستخدم. يُعرض الناتج عبر لوحة تحكم تفاعلية تسمح للمستخدم بتصفية الوجهات حسب الاهتمامات والميزانية ونمط السفر. تُظهر الرسوم البيانية اتجاهات الشعبية وأنواع الأنشطة ومقارنات التكاليف بين الوجهات المختلفة. يستهدف التطبيق المسافرين الباحثين عن توصيات شخصية وشركات السفر التي ترغب في تحسين عروضها. يحل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في تشتت المعلومات عبر تجميع وتفسير كميات كبيرة من بيانات السفر وتحويلها إلى رؤى عملية.
The JOE Job Market Tracker is an analysis tool for tracking economics job market postings from the American Economic Association's Job Openings for Economists (JOE).
هذا المشروع يقدم تحليلًا شاملًا للตลาด الوظيفي في الاقتصاد عن طريق متابعة المنشورات من جمعية الاقتصاد الأمريكية لفتح وظائف الاقتصاديين (JOE). يحتوي على العديد من الميزات، بما في ذلك الاتجاهات cumulative posting trends، التحليل الدوري 4-أسبوع flow، ومراجعة متعددة. كما يولد مخططات HTML تفاعلية ومخططات PNG ثابتة لتحسين فهم المستخدمين للتrends السوقية.
A Streamlit dashboard that visualizes launch data using pandas and Plotly.
يُقدّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُظهر بيانات الإطلاقات بطريقة بصرية واضحة وسهلة الفهم. يتم استيراد البيانات الخام ثم معالجتها باستخدام مكتبة Pandas، بينما تُعرض النتائج في مخططات ديناميكية تُنشئها Plotly. يتيح للمستخدمين تصفية البيانات حسب التاريخ أو نوع الإطلاق أو الحالة، مع عرض مؤشرات رئيسية مثل معدلات النجاح، وزن الحمولة، وتكرار الإطلاقات. تُبنى الواجهة على Streamlit، ما يوفّر تجربة سريعة وسهلة الوصول عبر المتصفح دون الحاجة لخادم خلفي منفصل. يستهدف هذا الحل مديري المشاريع، محللي البيانات، وأصحاب المصلحة الذين يحتاجون إلى رؤى فورية حول أداء الإطلاقات وتخطيطها. يحل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في تتبع وتقييم الإطلاقات عبر واجهة واحدة متكاملة، مع توفير مرونة في التخصيص والتفاعل. يميز المشروع بواجهة بسيطة وسريعة، مع إمكانية توسيعها لتشمل مصادر بيانات إضافية أو مؤشرات مخصصة.
An interactive web application that visualizes hypothalamus single‑cell atlases in 3‑D for researchers.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُظهر أطلسات الخلايا المفردة للدماغ البشري في ثلاثي الأبعاد، مما يتيح للباحثين استكشاف العلاقات المكانية بين أنواع الخلايا. يتم معالجة البيانات باستخدام مكتبات Python مثل NumPy وpandas وSciPy لتحضير وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. يتيح التطبيق أدوات تفاعلية للتمرير، والتدوير، واختيار مجموعات خلايا محددة، بينما تُنشئ Plotly رسومات ديناميكية يمكن تصديرها للمنشورات العلمية. صُمم هذا الحل للعلماء العصبيين ومحللي البيانات الحيوية الذين يحتاجون إلى مقارنة أطلسات متعددة وفحص أنماط التعبير الجيني عبر مناطق الدماغ البشري. من خلال تبسيط البيانات المعقدة إلى شكل بصري بديهي، يساعد الباحثين على استخراج رؤى وتوصيل النتائج بفعالية أكبر. يدمج التطبيق بين تحليل البيانات المتقدم والمرئيات التفاعلية لتوفير تجربة شاملة للباحثين في مجال علم الأعصاب.
Provides an interactive dashboard for analyzing EMS operations in Jefferson County, WI, for emergency response managers and local government officials.
يُقدّم هذا التطبيق لوحة تحكم على الويب تُظهر مؤشرات رئيسية لعمليات الطوارئ الطبية مثل حجم المكالمات، أوقات الاستجابة، مستويات التوظيف، والمصروفات المالية. يجمع البيانات من ملفات NFIRS بصيغة إكسل، ومؤشرات الأداء على مستوى المقاطعة، وحدود الجغرافيا لتسهيل المقارنات بين مقاطعة جفرسون ومقاطعات أخرى. تُعرض الخرائط التفاعلية مواقع المحطات وكثافة الحوادث، بينما تُظهر الرسوم البيانية الزمنية الاتجاهات على مدار السنة المالية. يمكن للمستخدمين تصفية النتائج حسب المنطقة، الفترة الزمنية، أو نوع الخدمة لاستكشاف تفاصيل الأداء. يُصمم هذا الحل لمسؤولي الطوارئ، والمسؤولين الصحيين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى مراقبة الأداء وتبرير تخصيص الموارد.
An interactive scenario engine that helps reliability engineers model, analyze, and visualize system reliability scenarios using AI-driven insights.
يقدم المشروع واجهة ويب تفاعلية لإنشاء وتقييم وتصور سيناريوهات الاعتمادية للأنظمة. يمكن للمستخدمين تعريف مكونات النظام، وأنماط الفشل، والظروف التشغيلية، ثم يتيح المحرك توليد سرد مفصل للسيناريوهات بمساعدة نموذج ذكاء اصطناعي. تُعالج البيانات باستخدام مكتبة تحليل بيانات خفيفة، وتُعرض النتائج عبر مخططات ورسوم بيانية تفاعلية. يهدف الأداة إلى مهندسي الاعتمادية، ومحللي السلامة، ومصممي الأنظمة الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ومبنية على البيانات حول كيفية تأثير اختيارات التصميم على قوة النظام. تحل هذه الأداة مشكلة إنشاء السيناريوهات يدويًا وتوليد التقارير ببطء من خلال أتمتة توليد السرد والتحليلات البصرية.
An interactive web dashboard that aggregates, analyzes, and visualizes oil market data for traders and analysts.
يستخرج التطبيق معلومات سوق النفط من مصادر الإنترنت، ويعالجها باستخدام مكتبات تحليل البيانات، ثم يعرض النتائج في واجهة ويب تفاعلية. يتم جمع الأسعار الحالية، وحجم التداول، والبيانات المرافقة عبر تقنية استخراج البيانات من صفحات الويب، ثم يُنظَّف ويُنظم باستخدام مكتبة معالجة البيانات. تُعرض الرسوم البيانية باستخدام مكتبة رسم قوية، مما يتيح للمستخدمين استكشاف الاتجاهات، ومقارنة المؤشرات، وتحديد الأنماط. تم بناء الواجهة باستخدام إطار عمل سريع التطوير يتيح تحديثات فورية وتصميم متجاوب. كما يدمج التطبيق واجهة برمجة تطبيقات نموذج لغوي لتوليد ملخصات دقيقة ورؤى مستخلصة من البيانات الخام. يهدف هذا الحل إلى المحللين والمتداولين الذين يحتاجون إلى دعم اتخاذ القرار مبني على البيانات في قطاع النفط.
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.
The FiPLSim project is a Python-based simulation tool for financial planning and analysis.
هذا المشروع هو أداة تقدير مالية تستخدم في التخطيط المالي والتحليل، وتستند إلى برامج تعلم الآلة لتقديم المستخدمين بمعلومات حول قرارات الاستثمار. يستفيد من مكتبات العلوم البيانية الشائعة مثل NumPy وPandas وSciPy وPlotly لprocessing وتصوير البيانات المالية المعقدة، ويستخدم Streamlit في بناء الواجهة المستخدم.
Generate and analyze histograms of numerical data for quick visual insights.
تُقدِّم مكتبة هِستو واجهة برمجية مبسطة لإنشاء وتحليل الرسوم البيانية للتوزيعات العددية. تُعالج البيانات تلقائيًا، بما في ذلك تنظيف القيم المفقودة وتحديد عدد الحوائط المناسب. يمكن للمستخدمين إنتاج مخططات جاهزة للنشر مع بضعة أسطر كود، مع إمكانية تخصيص حجم الحوائط وتراكب منحنى الكثافة. تتكامل المكتبة بسلاسة مع جداول بيانات pandas وتدعم التكامل مع خطوط scikit‑learn لتسهيل هندسة الخصائص. تستهدف المحللين وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى رؤى بصرية سريعة حول توزيع المتغيرات. تميزها هو الجمع بين سهولة الاستخدام والقدرة على التخصيص المتقدم، ما يجعلها أداة قوية في عمليات استكشاف البيانات.
This project analyzes bias in Large Language Model (LLM) recommendation systems by evaluating how LLMs select content for recommendation across multiple dimensions.
يستكشف هذا المشروع التحيزات النظامية في توصيات محتوى Large Language Model (LLM) عن طريق تقييم كيفية اختيار LLMs للمحتوى للتوصية عبر عدة أبعاد، بما في ذلك demographics المؤلفين ، وخصائص المحتوى ، والرأي ، والسيئة.
A web service that classifies financial trading signals using a hierarchical machine‑learning model.
يقدم التطبيق واجهة برمجة تطبيقات RESTful تستقبل بيانات السوق الخام وتعيد تصنيفًا هرميًا لإشارات التداول. يستخدم مزيجًا من نماذج PyTorch وscikit‑learn لتوقع مستويات متعددة من فئات الإشارة، مثل نظام السوق، وفئة الأصول، واتجاه التداول. كما يوفر لوحات معلومات بصرية مبنية على Plotly وMatplotlib لمساعدة المستخدمين على استكشاف توزيع الإشارات وأداء النموذج. صمم هذا الحل للخبراء الكميين والمتداولين الآليين، مما يسهل دمج معالجة إشارات متقدمة في خطوط سير التداول الآلي. يتم تشغيل واجهة برمجة التطبيقات على FastAPI مع Uvicorn، ما يضمن استجابة سريعة وتوافر عالي.
An interactive dashboard that analyzes the financial impact of the ChatGPT launch as a regime‑shift event.
تُقدّم لوحة تحكم تفاعلية تحليلًا شاملاً لتأثير إطلاق ChatGPT على الأسواق المالية، مع التركيز على إعادة تقييم القيم في سلسلة القيمة للذكاء الاصطناعي. تتضمن الواجهة ثمانية تبويبات تحليلية، بدءًا من مخطط الأداء السعري والعودة الإجمالية، وصولاً إلى تحليل تركيز السوق عبر إنتروبي شانون، واكتشاف الانقسامات الهيكلية باستخدام CUSUM، وتوقعات المستقبل. يمكن للمستخدمين محاكاة محفظة مالية بقيمة 10 آلاف دولار مع إمكانية ضبط تاريخ البدء، مما يتيح مقارنة إحصائية دقيقة بين الفترة السابقة واللاحقة للحدث. كما يدمج التبويب الذكي تحليلات السوق مع GPT‑4o، مما يتيح حوارًا فوريًا حول البيانات وتوليد تعليقات سياقية. يستهدف المشروع الباحثين في المالية، والطلاب، ومحللي الكمية الذين يحتاجون إلى أداة تحليلية متقدمة ومبسطة في آن واحد. يساهم في حل مشكلة صعوبة فهم تأثير الأحداث التقنية الكبرى على الأسواق، ويُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُعزز التفسير والتحليل.
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.
A tool that classifies DNA sequences as plasmid or chromosome using a machine‑learning model, accessible via CLI, API, and web UI.
يُقدّم هذا البرنامج حلاً متكاملاً لتصنيف تسلسلات الحمض النووي إلى بلازميد أو كروموسوم. يعتمد على خوارزمية تعلم آلي مدربة مسبقاً باستخدام مكتبة scikit‑learn، ويُستعرض النتيجة عبر واجهة ويب تفاعلية مبنية على FastAPI. يتيح للمستخدمين رفع ملفات FASTA أو إدخال تسلسل يدويًا، ثم يعرض التنبؤ مع مستوى الثقة. كما يتوفر كأداة سطر أوامر تسمح بالدمج في خطوط معالجة البيانات أو السكربتات العلمية. يوفّر واجهة برمجة تطبيقات REST لتسهيل التكامل مع أنظمة أخرى. يهدف إلى تسريع تحليل الجينوم في المختبرات البحثية، مع تقليل الأخطاء البشرية في تحديد نوع التسلسل. يبرز بواجهة سهلة الاستخدام ومرونة في التخصيص مقارنةً بالحلول التقليدية.
The options project is a financial advisor for backtesting and strategy systems.
هذا المشروع يقدم منصة لاختبار العروض المالية والتنسيق الاستراتيجي. يسمح للمستخدمين بتقويم أداء مختلف خيارات الاستثمار وتحسين محفظاتهم. يستخدم النظام ألغوريثميات التعلم الآلي لتحليل البيانات السوقية و اتخاذ القرارات المدروسة. هذا الأداة مصممة للخبراء الماليين الذين يريدون تحسين استراتيجيات استثمارهم.
A Streamlit web application that visualizes NumPy data interactively using Plotly for educational pair programming sessions.
يُقدّم هذا التطبيق منصة تفاعلية لتصور البيانات العددية باستخدام مكتبة NumPy ومكتبة Plotly داخل واجهة Streamlit. يتيح للمستخدمين تحميل وتعديل ورسم مجموعات البيانات في الوقت الحقيقي، ما يجعله مثالياً لتعليم وتعلم مفاهيم علم البيانات. يدعم التطبيق التحديثات الديناميكية، مما يتيح للطلاب رؤية تأثير التغييرات البرمجية فوراً أثناء جلسات برمجة الزوج. التطبيق خفيف الوزن ويحتاج فقط إلى بيئة افتراضية Python وعدد قليل من الاعتمادات، ويمكن تشغيله بأمر واحد. الجمهور المستهدف يشمل الطلاب، والمعلمين، وأي شخص مهتم باستكشاف البيانات عملياً. يميز هذا الحل بواجهة سهلة الاستخدام تسمح بالتفاعل الفوري مع البيانات، وهو ما يختلف عن الحلول التقليدية التي تتطلب إعدادات معقدة أو أدوات غير تفاعلية.
This project is a trading journal for users to track and analyze their investment activities.
هذا المشروع هو سجل تجاري للمستخدمين لمراقبة و تحليل نشاطات الاستثمار الخاصة بهم. يسمح هذا التطبيق للمستخدمين بتعريف البيانات التجارية، عرض القياسات الأداء، وتوليد رسومات مرئية لمساعدة على اتخاذ القرارات.
incident-copilot is an AI-powered tool for classifying and analyzing incidents.
هذا المشروع يقدم مساعدًا للتحليل والتصنيف الآلي للمواقف. يستخدم هذا المساعد تقنية RAG لتصنيف وتحليل المواقف. يهدف هذا الأداة إلى مساعدة المستخدمين على فهم واستجابة للمواقف بشكل أكثر فعالية.
Detect anomalous citation patterns in scientometric databases to support research integrity efforts.
يعمل هذا النظام على كشف أنماط الاقتباس غير الطبيعية في قواعد بيانات العلوم، معتمدًا على تحليل النصوص وتصور البيانات. يستخدم نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الكلمات المفتاحية والأنماط المتكررة في المراجع، ثم يُحول النتائج إلى شبكة علاقات تُخزن في قاعدة بيانات رسومية. يتيح واجهة المستخدم الرسومية إمكانية استكشاف النتائج عبر مخططات تفاعلية تُظهر النقاط الشاذة والروابط المشبوهة. يهدف النظام إلى مساعدة مسؤولي النشر ومراجعي الأبحاث في اكتشاف الاحتيال في الاقتباسات قبل نشر المقالات. يحل المشكلة التي تواجهها المجلات العلمية في التعامل مع التلاعب بالاقتباسات، ويقلل من عبء التدقيق اليدوي. يميز نفسه بدمج تقنيات تحليل النصوص، الرسوم البيانية، والتصور البصري في منصة واحدة متكاملة.
A real‑time cash‑flow dashboard that aggregates expenses from Google Sheets and receivables from MySQL to provide up‑to‑date financial insights for small businesses.
يقدم هذا التطبيق واجهة ويب تعرض لوحة معلومات تدفق نقدي تعمل في الوقت الحقيقي، تجمع بيانات المصروفات من جدول بيانات Google Sheets والبيانات المستحقة من قاعدة بيانات MySQL. يعرض رصيد الحساب الحالي، المصروفات اليومية، والمستحقات، ويقدم توقعات للرصيد خلال 7، 15، و30 يومًا. تُظهر الرسوم البيانية التفاعلية تدفق النقد اليومي، بينما يوضح تحليل الفئات توزيع الإنفاق. يمكن للمستخدمين الاطلاع على المواعيد القادمة للمدفوعات والإنجازات الشهرية، ما يتيح إدارة مالية استباقية. تم تصميم الأداة لأصحاب الأعمال الصغيرة ومديري المالية الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ودقيقة دون تعديل هيكل قاعدة البيانات.
Capy implements tri‑modal contrastive learning to align phenotypic assay data, chemical descriptors, and genomic profiles for drug discovery.
يُقدّم Capy مكتبة بايثون تُطبّق التعلم التبايني ثلاثي الأبعاد في مجال اكتشاف الأدوية. تُنَسّق المكتبة بيانات الفحوصات الظرفية، والمواصفات الكيميائية، والملفات الجينية لتكشف العلاقات التي تُسهم في اختيار المرشحين المحتملين. تعتمد البنية على شبكات عصبونية عميقة تُدرّب تمثيلات مشتركة تُحاكي المعلومات المكملة عبر الأنماط الثلاثة. يتيح الباحثون تدريب النماذج على مجموعات بيانات عامة أو بيانات خاصة، ثم استخدام التمثيلات الناتجة للبحث بالمقارنة، والتجميع، أو مهام التنبؤ لاحقاً. يهدف Capy إلى تسريع عملية تحديد الأدوية الواعدة من خلال نهج موحد يعتمد على البيانات. يدمج المكتبة بين تحليل البيانات البيولوجية والتعلم الآلي لتوفير رؤى أكثر دقة. كما يُسهّل التكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة في مجال الأبحاث الصيدلانية.
A web platform that gathers, stores, and analyzes EU PRIIPs Key Information Documents for ETFs, enabling users to extract insights and visualize key metrics.
تجمع المنصة مستندات المعلومات الرئيسية (KIDs) لصناديق المؤشرات المتداولة (ETFs) في جميع أنحاء الاتحاد الأوروبي وتخزنها في قاعدة بيانات متجهات لتسهيل استرجاعها بسرعة. تُطبّق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج بيانات منظمة مثل تصنيفات المخاطر، والرسوم، وتوقعات الأداء. يتيح واجهة المستخدم الرسومية التفاعلية للمستخدمين تصفح البيانات وعرض مخططات ورسوم بيانية ديناميكية. صممت المنصة لتلبية احتياجات المحللين الماليين ومسؤولي الامتثال الذين يحتاجون إلى رؤى دقيقة وسريعة حول المستندات التنظيمية. تقلل الأتمتة في استخراج وتحليل البيانات من الجهد اليدوي وتُحسّن دقة التقارير الامتثالية. كما توفر المنصة أدوات لتوليد تقارير مخصصة تتوافق مع متطلبات الجهات الرقابية. تميزها هو دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع واجهة سهلة الاستخدام، ما يجعلها حلاً فريداً في مجال تحليل مستندات PRIIPs.