Compliance ANalysis and Automated Regulatory Yield
Webapp de consultation des recommandations d'antibioprophylaxie chirurgicale, basée sur les RFE SFAR 2024 (Recommandations Formalisées d'Experts de la Société Française d'Anesthésie et de Réanimation).
A hands-on introduction to LangGraph — a framework for building LLM-powered workflows as graphs.
A hands-on 2-hour training lab where students create an LLM-powered F5 technical assistant using RAG (Retrieval-Augmented Generation) and fine-tuning techniques. Transform a general-purpose model (TinyLlama-1.1B) into an F5 domain expert.
Dual-mode AI platform built on LangGraph. Run it as a developer workbench or as a Dutch-language SEO coaching tool — same codebase, different environment variable.
Compresses session context via a local SLM (Ollama) before sending to cloud LLMs, reducing input token costs by 50-80% with 1-3 second latency overhead.
Sistema completo de RAG (Retrieval-Augmented Generation) multimodal com LangChain que processa PDFs extraindo textos, tabelas e imagens, armazenando tudo em um knowledge base vetorizado e permitindo consultas inteligentes com reranking.
Open-source framework for systematically discovering vulnerabilities in autonomous AI agents.
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.
An API platform that orchestrates multiple AI agents across different models to automate complex workflows.
توفر المنصة واجهة برمجة تطبيقات RESTful لإدارة وتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المبنيين على نماذج لغوية متعددة. تسمح للمستخدمين بتعريف سير العمل، جدولة المهام، ومراقبة أداء الوكلاء في الوقت الفعلي. يتم تخزين التكوين والحالة في قاعدة بيانات SQLite خفيفة الوزن، ما يضمن الاستمرارية عبر إعادة التشغيل. تدعم التكامل مع الخدمات الخارجية عبر ويب هوكس ومتصلات مخصصة. صممت للمهندسين وفِرَق المنتجات لتبسيط نشر حلول الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالبنية التحتية.
The phuongsmart-stack__CompanyConfluence project is a tool for company-wide knowledge management and collaboration.
هذا المشروع يهدف إلى تقديم منصة مركزية للشركات لتبادل المعرفة والخبرات الفنية والممارسات الافضل. يستفيد هذا المشروع من تكنولوجيا معالجة اللغات الطبيعية وتحليل البيانات على شبكة الإنترنت لتعزيز تبادل المعلومات. يمكن استخدام هذه المنصة من قبل فرق العمل المختلفة لتيسير التواصل وتقليل الفجوات المعرفية وتحسين الإنتاجية بشكل عام.
A zero-parameter cosmological model that explains dark matter and dark energy using a single equation derived from the prime number theorem, intended for researchers in theoretical physics and cosmology.
يقدّم إطار عمل IF Theory معادلة واحدة بدون معلمات تربط توزيع الأعداد الأولية بالديناميكيات الجاذبية للكون. يفسّر منحنيات دوران المجرات المستوية، والإنعكاس الجاذبي القوي، وتسارع التمدد الكوني كما لو كان بدون الحاجة إلى جسيمات المادة المظلمة أو ثابت كوني. يتضمن المكتبة وحدات Python، ومفكرة Jupyter، ونصوص محاكاة لحساب التنبؤات للسرعات المجرية، والبنية الكبيرة للفضاء، والاهتزازات الصوتية البارونية. يمكن للباحثين التحقق من النموذج مقابل ملايين الملاحظات المجرية ومختلف مؤشرات الكون. يركز المشروع على القابلية للتكرار، والحساب الدقيق، وخط سير شفاف من النظرية إلى البيانات.
The juniper-cascor project implements a Cascade Correlation Neural Network for use in machine learning tasks.
هذا المشروع Implementation ل Cascade Correlation Neural Network، نوع من أنماط الشبكات العصبية مصممة للتعلم التعامل مع العلاقات المعقدة بين المدخلات والخروجات. يهدف للمستخدمين في تطبيقات التعلم الآلي حيث الهدف هو التنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الدخيلة. يستخدم هذا المشروع لغة البرمجة Python كاللغة الرئيسية ويعتمد على مكتبات متعددة مثل PyTorch للبناء وتدريب الشبكة العصبية.
This project models how eliminating cross‑border voting barriers influences foreign investors’ information acquisition and market price efficiency.
يُقدِّم هذا المشروع إطاراً بحثياً يدرس تأثير توجيهات حقوق المساهمين في الاتحاد الأوروبي على حوافز المستثمرين الأجانب لاكتساب المعلومات المحلية. يتضمن الكود معالجة البيانات الأولية، بناء عينة تحليلية نظيفة، وتطبيق استراتيجية الفرق في الفرق مع تأثيرات ثابتة للشركات والسنوات. يُدمج النموذج في نموذج حوافز الحوكمة على نمط غروسمان‑ستيجلي لتقدير قيمة التصويت المستنير. تُصدر النتائج كجداول انحدار ومخططات بصرية تُدمج في الأوراق العلمية. يهدف المشروع إلى توفير مسار قابل للتكرار للباحثين الذين يرغبون في اختبار إصلاحات السياسات في أسواق المال.
An integrated web platform that streamlines BESS EPC engineering tasks by providing data analysis, visualization, and project management tools.
تُقدّم المنصة واجهة موحدة للمهندسين في مجال EPC لتحميل ومعالجة وعرض بيانات مشاريع تخزين الطاقة بالبطاريات. تُستخدم الرسوم البيانية التفاعلية لوحات المعلومات لعرض مؤشرات الأداء وتقديرات التكلفة ومقارنات التصميم. يمكن للمستخدمين رفع جداول بيانات أو إدخال المعلمات مباشرة، ما يتيح تشغيل حسابات لحظية ومقارنات سيناريوهات. تستهدف المنصة مهندسي EPC ومديري المشاريع ومصممي أنظمة الطاقة الذين يحتاجون إلى مصدر موثوق واحد للتخطيط والمراقبة. من خلال دمج الجداول المبعثرة والحسابات اليدوية، تقلل الأخطاء وتسرّع اتخاذ القرار. كما توفر أدوات لتتبع المراحل الزمنية وتقدير التكاليف، مما يساعد على إدارة المشاريع بكفاءة أعلى. يميز المشروع تكامله بين التحليل البياني وإدارة المشروع في بيئة ويب واحدة، وهو ما لا يتوفر في الحلول التقليدية.
The onthedrops__trends-report-system is a serverless trends analysis system that collects signals from multiple sources, analyzes them using Claude AI, and generates industry-specific reports with global macro economic data.
هذا النظام يجمع إشارات حية في الوقت الفعلي من مصادر +7، ويحللها باستخدام Claude 3.5 Haiku AI، ويتوفر تحليل العلاقات السببية، والتصفية حسب الصناعة والمكان الجغرافي، وتضمين المؤشرات الاقتصادية العالمية، ويولد تقارير جميلة ومشغولة بالتفاعل.
A Python library that applies tri‑modal contrastive learning to generate molecular embeddings for drug discovery.
يُقدّم هذا المشروع إطاراً لتعلم التباين المتعدد الأبعاد (tri-modal contrastive learning) في مجال اكتشاف الأدوية. يدمج بيانات كيميائية، بيولوجية، ونصية لتوليد تمثيلات جزيئية دقيقة تُسهم في تحسين عمليات البحث عن مركبات فعّالة. يعتمد على خوارزميات التعلم العميق لتوليد embeddings متوافقة عبر الأنماط الثلاثة، مما يتيح مقارنة الجزيئات بطريقة أكثر دقة. يتيح للمستخدمين تدريب نماذجهم الخاصة أو استخدام النماذج المدربة مسبقاً لتطبيقات مثل الفحص الافتراضي (virtual screening) وتقييم الأمان. يستهدف الباحثين في الصيدلة والكيماويات الحاسوبية الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية متقدمة للتعامل مع مجموعات بيانات متعددة الأبعاد. يحل مشكلة نقص التمثيل الموحد للبيانات المتنوعة، ويقلل الحاجة إلى معالجة يدوية معقدة. يبرز بفضل دمجه الفعّال للبيانات المتعددة، ما يضعه في مقدمة الحلول الحديثة في اكتشاف الأدوية.
This project aims to develop a hybrid quantum-classical convolutional neural network for recognizing handwritten Ottoman-Turkish characters, achieving high accuracy and efficiency.
هذا المشروع يهدف إلى تطوير شبكة عصبية مدمجة بين الكلاسيكية والكوانتومية لتعرف الأشكال اليدوية التركية العثمانية، وتحقيق دقة عالية و效فية. implementation of a hybrid quantum-classical neural network for classifying handwritten Ottoman-Turkish characters. It leverages GPU-accelerated quantum simulation and advanced training techniques to achieve high accuracy. The project explores the application of quantum machine learning for handwritten character recognition in historical scripts, targeting unique challenges such as high intra-class variance and complex morphology.
A research framework for modeling a long/short investment thesis on the displacement of knowledge work by AI over a 5–15 year horizon.
هذا الدليل البحثي يقدّم إطاراً منهجياً لتصميم نموذج استثماري طويل/قصير يركز على تحلّي العمل المعرفي بالذكاء الاصطناعي على مدى 5–15 سنة. يتضمن المجلدات الرئيسية: الفرضية الأساسية، البحث الداعم، قائمة الأوراق المالية، النمذجة الكمية، والبيانات. يستخدم أدوات تحليلية متقدمة مثل تحليل العوامل، اختبار الخلفية، والمحاكاة مونت كارلو لتقييم السيناريوهات المختلفة. يدمج تحليل مؤشرات الاقتصاد الكلي، هيكل إيجارات العقارات المكتبية، وحساسية إيرادات SaaS القائمة على المقاعد. يستهدف الباحثين الكميين ومديري المحافظ الأكاديميين الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية شاملة لفهم التغيرات الهيكلية في سوق العمل. يحل مشكلة نقص الأطر المتكاملة التي تربط بين التحليل الاقتصادي، النمذجة الكمية، وإدارة المحافظ الاستثمارية. يميز نفسه بتركيزه على الأفق الطويل والنهج السلسلة الزمنية التي تتضمن مراحل البنية التحتية، التبني المؤسسي، وإعادة التنظيم الهيكلي.
This project teaches you to build, dockerize, and deploy NLP systems professionally from basic Python skills.
هذا المشروع يملأ الفجوة في الصناعة حيث العديد من الدورات تعلم برمجة أنظمة NLP التي تعمل في نوتبوك جوبير ولكنها تفشل في تقديم مسار واضح إلى الإنتاج. هذا المشروع يغطي رحلة كاملة من مهارات Python الأساسية إلى نظام حقيقي يعمل في Docker مع مراقبة، مستعدًا للإنتاج. سوف تعلم تقنيات backend الحديثة، تقنيات NLP المتقدمة، التعلم العميق، DevOps، ومراقبة.
timesage-ts is a Python library for time series analysis and visualization.
هذه المكتبة توفر واجهة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات الزمنية (EDA) وتضم مجموعة من النماذج machine learning وتقدم تفسيرات بسيطة للغة الإنجليزية للنتائج، مما يجعلها متاحة للمستخدمين الذين لا يمتلكون خبرة تقنية واسعة. المكتبة مصممة ليكون بمثابة مركز واحد لمهام البيانات الزمنية.
The egg-n-bacon-housing project is a data pipeline for analyzing Singapore housing data using machine learning techniques.
هذا المشروع يقوم بتحليل البيانات المتعلقة بالمنازل في سنغافورة باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يتم استخدام مجموعة من المكتبات مثل LangChain و Scikit-Learn و Pandas لتعامل مع البيانات وتحليلها. الهدف هو توفير فهم شامل للأسواق السكنية في سنغافورة.
A tool that extracts and visualizes telephone and telegraph statistics from SAUS PDFs for researchers and analysts.
تقوم أداة Saus-digitizer بقراءة مستندات PDF التي تحتوي على إحصائيات الهاتف والبرقي الخاصة بـ SAUS، وتحليل الجداول المضمنة فيها، وتحويلها إلى إطارات بيانات نظيفة ومنظمة. ثم توفر مجموعة من التصورات باستخدام مكتبة رسم بياني، مما يساعد المستخدمين على فهم الاتجاهات والأنماط بسرعة. تم تصميم الأداة لتشغيلها من سطر الأوامر، ما يجعلها سهلة التكامل في خطوط أنابيب البيانات أو عمليات المعالجة الدفعة. تحل هذه الأداة عبء النسخ اليدوي للجداول من ملفات PDF الممسوحة ضوئياً وتوفر مخرجات قابلة للتكرار وقابلة للقراءة الآلية. وهي مثالية للباحثين التاريخيين، ومحللي الاتصالات، وعلماء البيانات الذين يعملون مع تقارير إحصائية قديمة.
The rmagent project is an AI-powered tool designed to assist users in managing and analyzing their genealogical data stored in RootsMagic databases.
هذا البرنامج الذكي يُساعد المستخدمين في تحسين جودة البيانات الجينية المخزنة في قواعد بيانات RootsMagic. يقوم بتحليل البيانات، ويُنشئ سير ذاتية، ويوفر مساعدة في البحث للمستخدمين الذين يملكون قواعد بيانات RootsMagic. هذا الأداة المتقدمة تسهل عملية إدارة التاريخ العائلي، مما يجعل من السهل اكتشاف المعلومات الجديدة والمواقع.
The fabric-dashboard project generates personalized AI-powered dashboards based on users' digital behavior.
هذا المشروع يخلق لوحات بيانات مخصصة ومستندة على الذكاء الاصطناعي. يجمع البيانات الشخصية للمستخدم وتقدم نظرة عامة عن طريق واجهة رسومية جذابة. يمكن تعديل اللوحة بشكل كبير لتناسب احتياجات معينة. تقدم لوحة Fabric Intelligence Dashboard تحليلات بيانات المعقدة في شكل سهل للفهم.
This project is a quant/ data analysis practice series for YouTube '데이터가답이다' aimed at creating a notebook template that produces results, not just explanations.
هذا المشروع هو سلسلة ممارسة كمبيوترات/تحليل البيانات لصالح قناة '데이터가답이다' على اليوتيوب، يهدف إلى إنشاء نموذج كتابية قابلة للتنفيذ التي تنتج نتائجًا وليس فقط تفسيرات.
This project is designed to assist users in managing their IRS taxes.
يبدو أن مشروع Maygregio__irs-taxes هو تطبيق ويب يساعد المستخدمين في إدارة ضريبة الضرائب الفيدرالية. يحتوي على مجموعة من المكتبات والفرームورك مثل Streamlit و Langchain و Pinecone لتقديم تجربة تفاعلية و مدفوعة بالذكاء الإصطناعي. قد يتضمن هذا المشروع ميزات مثل حساب الضريبة، ملء النماذج، وتسليمها. ومع ذلك، فإن المعلومات المتاحة لا تسمح بتحديد نطاق هذا المشروع بدقة.
OpenAlgo Indicator Skills is a collection of technical indicator skills for charting, analysis, and custom indicator development using OpenAlgo, supporting 40+ AI coding agents and various markets.
هذا المشروع يقدم مجموعة شاملة من مهارات المؤشرات الفنية لتحليل البيانات وتنفيذ مؤشرات مخصصة باستخدام OpenAlgo. يدعم أكثر من 40 عملاء برمجية ذكية عبر منصة skills.sh وتضم الميزات مثل feeds WebSocket في الوقت الحقيقي ومسح الرموز المتعددة ومبني المؤشرات المخصصة مع Numba JIT + NumPy. كما يدعم المشروع الأسواق الهندية عبر OpenAlgo والأسواق الأمريكية/العالمية عبر yfinance.
A retrieval-augmented generation (RAG) pipeline for medical education, built as a portfolio project for the Applied AI Engineer role at Vanderbilt University School of Medicine.
The knowledgebase-local project provides a local implementation of a Retrieval-Augmented Generator (RAG) system for efficient and accurate information retrieval.
هذا المشروع هو نظام RAG محلي بناءً على نموذج Hermes / Llama + LangChain + ChromaDB. يسمح للمستخدمين بتحميل قاعدة المعرفة المحلية وتحليلها دون الاعتماد على APIs خارجية أو خدمات السحابة. يستخدم النظام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتقديم نتائج فعالة ومتطورة.
The anatomyofventurecapital project provides educational content on venture capital for users to learn and understand.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي يركز على موضوع رأس المال الاستثماري. يهدف إلى توفير فهم شامل للرأس المال الاستثماري، بما في ذلك مفاهيمه الرئيسية، استراتيجياته، وأفضل ممارساتها. يستخدم المشروع أدوات و مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, openai, pandas, و scipy لإنشاء رسومات مرئية تفاعلية ومودلات. يهدف المحتوى إلى الأفراد المهتمين بتعلم رأس المال الاستثماري وأحكامه.
This project provides LangChain skills for coding agents, enabling them to perform trace querying and dataset generation.
LangChain مهارات هي مجموعة من القدرات المبنية مسبقًا ل एजENTS الكودية. تسمح هذه المهارات ل एजENTS الكودية بتحليل البيانات باستخدام الاستفسار عن المسارات وإنشاء قوائم البيانات. يهدف هذا المشروع إلى تسهيل عملية التطوير عن طريق تقديم مجموعة من المهارات المتاحة للتركيب في التطبيقات المختلفة.
An agent-based simulation that models how human social structures emerge from genetic, environmental, and institutional interactions.
يحاكي المشروع كل فرد كوكيل كامل يمتلك 35 سمة وراثية، مع فصل بين الجينوتيب والفيتو تايب، بالإضافة إلى خمسة أبعاد ثقافية تنتقل اجتماعيًا. يستند النموذج إلى علم الوراثة السلوكية، الأنثروبولوجيا التطورية، والاقتصاد المؤسسي لتصوير عمليات التكاثر، والمنافسة على الموارد، والسعي للترتيب الاجتماعي، والتعاون، والحسد، والعنف، والرباط الزوجي، والقيود المؤسسية. في كل سنة يتم تشغيل تسعة محركات تتعامل مع دورات البيئة، وتوزيع الموارد، وديناميكيات الصراع، والزاوج، وغيرها، لتوليد هياكل اجتماعية ناشئة دون أي سيناريوهات مبرمجة. يُبنى البرنامج بلغة بايثون ويُعرض عبر لوحة تحكم Streamlit، ما يتيح للباحثين تعديل المعلمات، تشغيل عدة بذور، ومراقبة الأنماط على مستوى السكان. يهدف إلى اختبار فرضيات حول التفاعل المشترك للوراثة، والثقافة، والمؤسسات في مجموعات صغيرة، وتوليد بيانات اصطناعية لدعم النظريات الاجتماعية. يدمج مصفوفة ارتباطات عابرة للصفات مستندة إلى الأدلة التجريبية، مما يضيف واقعية إلى التفاعلات الفردية. كما يتيح للمستخدمين استكشاف تأثيرات القوانين المؤسسية المتغيرة، وحقوق الملكية، والسمعة على تطور الهياكل الاجتماعية.
A data pipeline that ingests, processes, and models futures market data for quantitative analysis.
يُقدِّم المشروع خط أنابيب بيانات متكامل يُعالج بيانات العقود الآجلة. يبدأ بجمع البيانات الخام من مصادر مختلفة، ثم يُنظِّفها ويُحوِّلها إلى تنسيق مناسب للمعالجة. تُطبَّق تقنيات هندسة الميزات مثل العوائد المتأخرة ومقاييس التقلب لتوليد متغيرات تحليلية قوية. تُستَخدم مكتبات التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية تُقَيِّم تحركات الأسعار أو مخاطر السوق. تُنَظَّم العملية عبر سكربتات Bash، ما يتيح جدولة التشغيل وتكامل سلس مع أنظمة أخرى. يستهدف هذا الحل محللي البيانات الكمية والمتداولين الذين يحتاجون إلى إعداد بيانات موثوق به، قابل للتكرار، ومُحسَّن للقرارات الاستثمارية. يميز المشروع قدرته على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة بسرعة، مع توفير واجهة بسيطة لتعديل الخطوات أو إضافة نماذج جديدة.
Generate realistic synthetic tornado outbreak data using a DETR-CVAE model for research and training purposes.
يُقدّم هذا المشروع نموذجاً يعتمد على تقنية DETR-CVAE لتوليد بيانات اصطناعية لحوادث الأعاصير الرعدية. يدمج النموذج بين تحليل البيانات التاريخية للطقس والذكاء الاصطناعي لإنشاء سيناريوهات محتملة تتضمن عدد الأعاصير، مساراتها، وشدة أضرارها. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات موسمية ضخمة باستخدام مكتبة PyTorch، مع تحسينات إحصائية عبر SciPy لضمان دقة التوزيع الزمني والمكاني. يتيح للمستخدمين توليد مجموعات بيانات جديدة يمكن استخدامها لتدريب نماذج تنبؤ أو لتقييم استراتيجيات التخفيف من مخاطر الأعاصير. يختلف عن الحلول التقليدية بقدرته على إنتاج سيناريوهات متكاملة ومفصلة بدقة عالية، ما يفتح آفاقاً جديدة للبحوث في مجال الطقس الكوارثي.
A structured Jupyter‑based curriculum that teaches machine learning from fundamentals to advanced medical imaging and MLOps practices.
يقدم هذا المشروع منهجًا تعليميًا متكاملًا لتعلم تقنيات تعلم الآلة من الأساسيات إلى تطبيقات متقدمة في معالجة الصور الطبية. يتضمن سلسلة من دفاتر Jupyter منظمة في مراحل، تبدأ بمفاهيم الشبكات العصبية وتدريبها، ثم الانتقال إلى بناء نماذج CNN، وتطبيق نماذج U‑Net لتقسيم الصور، وصولاً إلى استكشاف معماريات المحولات مثل ViT وSwinUNETR. كما يغطي الجزء الأخير منهجية MLOps باستخدام أدوات مثل DVC وMLflow، مع توضيح كيفية تسجيل النماذج ونشرها على منصات سحابية. يستهدف هذا الدليل طلاب علوم البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في فهم عميق لكيفية بناء وصيانة نماذج التعلم العميق في بيئات إنتاجية. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية المتكاملة التي تربط بين النظرية والتطبيق العملي، ويمنح المتعلمين القدرة على تنفيذ مشاريع حقيقية في مجال التصوير الطبي. يميز المشروع بترتيبه المنظم للمواد، وتوفير بيئة Docker جاهزة لتشغيل الدروس دون الحاجة لتثبيت معالجات GPU، ما يسهل على المستخدمين التركيز على التعلم بدلاً من إعداد البيئة.
This project trains and compares ten convolutional neural network architectures to classify images of cats and dogs using PyTorch.
يُدرب المشروع عشرة نماذج شبكات عصبية تلافيفية مختلفة لتحديد ما إذا كان صورة تحتوي على قط أو كلب، معتمدًا على إطار عمل PyTorch. يتم تقييم كل معماريّة بدقة، وعدد المعاملات، ووقت التدريب على مجموعة بيانات قياسية. تتضمن الدراسة نماذج خفيفة الوزن وكبيرة الحجم، تتراوح من 30 ألف إلى 38 مليون معامل، وتستكشف تقنيات مثل الإسقاط (dropout) والتطبيع على الدُفعات (batch normalization). تُعرض النتائج على كل من بيئات المعالجة المركزية (CPU) والبطاقة الرسومية (GPU)، مما يقدّم رؤى حول نشر النماذج بكفاءة الموارد. يُعد العمل معيارًا للباحثين والممارسين الذين يسعون لفهم كيف تؤثر اختيارات التصميم على الأداء في تصنيف الصور الثنائي.
This project trains and compares ten neural network architectures on the Fashion‑MNIST dataset to illustrate how architectural choices affect image classification performance.
يُدرّب المشروع عشرة نماذج شبكات عصبية مختلفة على مجموعة بيانات Fashion‑MNIST، التي تتضمن 70,000 صورة رمادية للملابس مقسمة إلى عشرة فئات. تُستخدم نفس تقسيمات البيانات، ومعاملات التدريب، وإجراءات التقييم لكل نموذج، بحيث يكون المتغير الوحيد هو التصميم المعماري. يُظهر المشروع منحنيات التدريب، الدقة، الخسارة، ومصفوفات الالتباس، ما يتيح مقارنة مباشرة بين العمق، العرض، الطبقات الالتفافية، الإسقاط، التطبيع المتسلسل، والمسارات المتبقية. يُعد هذا المشروع مصدرًا تعليميًا للطلاب والممارسين، حيث يوضح كيف تؤثر الاختيارات المعمارية على سرعة التدريب، الدقة، والتعميم. تُعرض النتائج بطريقة واضحة وقابلة للتكرار، ويمكن توسيعها لتشمل مجموعات بيانات أو عائلات نماذج أخرى.
A command-line tool that shifts audio frequencies and quantizes them to a musical scale.
يُعالج هذا البرنامج ملفات الصوت، ويطبق تحويلًا للتردد على جميع مكوّنات الإشارة. يتم تقييد التحويل بمقياس موسيقي محدد، مما يضمن بقاء النغمات الناتجة متوافقة من الناحية اللحنية. يمكن للمستخدم تحديد مقدار التحويل بالستيميتون أو نسب التردد، ويقوم البرنامج تلقائيًا بتعيين الإخراج إلى أقرب خطوة في المقياس. يدعم البرنامج صيغ الصوت الشائعة ويصدر ملفًا جديدًا مع الصوت المحوّل. صُمم البرنامج للموسيقيين والمنتجين والمطورين الذين يحتاجون إلى تعديل دقيق للدرجة الصوتية دون فقدان السياق الموسيقي. يتيح الأداة إنشاء نسخ متناغمة من التسجيلات الأصلية، ويُسهل إضافة تأثيرات إبداعية في الإنتاج أو الأداء المباشر. كما يوفر واجهة سطر أوامر بسيطة تجعل التكامل مع سير العمل الرقمي أمراً سهلاً.
A tool that evaluates substrate invariance in LLM-generated worlds using combinatorial indeterminacy.
يُجري هذا الأداة اختبارات عدم التغير في الأسطح على العوالم التي تُنشئها نماذج اللغة الكبيرة، مستفيدةً من عدم التحديد التوافقي لاستكشاف استقرار البنى الأساسية. تُنشئ مجموعة من السيناريوهات التوافقية، وتُحسب المقاييس الإحصائية باستخدام المكتبات العددية، ثم تُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية. يتيح للباحثين تقييم ما إذا كانت substrates مختلفة تُنتج أنماطًا معنوية أو منطقية متسقة. يُشغَّل عبر سطر الأوامر، ما يجعله سهل التكامل في خطوط التجارب. يلبي الحاجة إلى تحليل منهجي وقابل للتكرار لخصائص عوالم نماذج اللغة في مجالات اللغويات الحاسوبية والذكاء الاصطناعي.
A command‑line tool that predicts the storage capacity required for Dell PowerStore DRR deployments.
يُعد أداة لتقدير حجم التخزين اللازم لحلول النسخ الاحتياطي والتكرار في بيئات Dell PowerStore. تعتمد الأداة على تحليل بيانات الاستخدام الحالية وتطبيق نماذج إحصائية لتوقع الاحتياجات المستقبلية. تُظهر النتائج رسومات بيانية توضح توزيع السعة عبر الأقسام المختلفة وتساعد في اتخاذ قرارات التخطيط. تُشغَّل الأداة عبر سطر الأوامر وتُخرج تقارير مفصلة بصيغة CSV أو PDF. تستهدف مسؤولي التخزين ومديري البنية التحتية الذين يحتاجون إلى تخطيط دقيق للموارد. تحل المشكلة المتعلقة بتحديد سعة التخزين بدقة، مما يقلل من التكاليف الزائدة أو نقص السعة. تتميز بواجهة بسيطة وسرعة في التنفيذ مقارنةً بالحلول اليدوية أو الأدوات العامة.
A safety framework that evaluates and sandbox‑executes AI agent tool calls to prevent malicious actions.
يُقدّم هذا الإطار خطّين أمان للوكيل الذكي. في مرحلة التخطيط، يُقيّم نموذج لغة كبير مخاطر خطة تنفيذ الأدوات المقترحة، ويعيد التخطيط أو يطلب تدخلًا بشريًا إذا لزم الأمر. في مرحلة التنفيذ، تُنفّذ كل خطوة داخل بيئة معزولة، وتُقارن الحالة قبل وبعد التنفيذ، ثم يقرر النموذج ما إذا كان الإجراء آمنًا. يُخزّن النظام استدعاءات الأدوات الآمنة لتجنب إعادة التحقق داخل البيئة المعزولة، ويُسجّل الخطط الخطرة للرجوع إليها لاحقًا. يهدف الإطار إلى حماية مطوري الوكلاء الذكيين من تسريب البيانات، حذف الملفات، أو التصعيد غير المصرح به. يدمج بسهولة مع خطوط سير العمل الحالية للذكاء الاصطناعي، ويُعزز أمان التنفيذ دون تعطيل الأداء. يتيح للمطورين التركيز على وظائف الوكيل بينما يتولى الإطار مراقبة الأمان.
Khalil-Guedidi__ai-quote-agent
This project provides patent intelligence using Azure SQL, leveraging the USPTO API and AI-powered tools to streamline data pipeline creation.
هذا المشروع يستخدم قاعدة البيانات Azure SQL و أدوات الكود الآلي لتقديم تقنيات براءات الاختراع. يستفيد المشروع من واجهة برمجية API الولايات المتحدة للمكتب الفدرالي للبراءات والتعرف على الأسماء التجارية، مما يتيح استرجاع البيانات المتعلقة بالبراءات. ثم يتم معالجة هذه البيانات باستخدام قاعدة بيانات Azure SQL، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء خط سير البيانات الكاملة بسرعة و效فية. الهدف من المشروع هو تسهيل عملية العمل مع البيانات المتعلقة بالبراءات، مما يجعلها أكثر سهولة للباحثين والمطورين.
The VS³L project aims to develop a self-supervised foundation model for vibrational spectroscopy that can transfer calibration across spectrometers using minimal labeled samples.
VS³L هو نهج مبتكر للتحويل التأهيلي في الطيفية الحيوية. يستخدم مزيج من Mamba-Transformer مع تطبيق Sinkhorn على النقل عبر المجالات، ومتغيرات المعلومات المتغيرة، والتنظيم الفيزيائي لتحقيق التحويل التأهيلي عبر الأجهزة باستخدام 10 عينات مصنفة فقط. هذا النهج مصمم للعمل بدون معايير، وفعال في الاستخدام، ويتarget تحقيق دقة عالية.
The RAG Knowledge Base System is an intelligent retrieval-augmented generation system that provides domain-specific routing and semantic search across 1.5M+ chunked documents from 208+ sources across 8 knowledge domains.
هذا المشروع هو نظام قاعدة المعرفة الشامل الذي يستخدم نهج الاسترجاع المتماثل-الإنشاء (RAG) لتقديم استرجاع المعلومات الفعال والضمني. يحتوي على توجيه محدد للمنطقة، و البحث semantics، ودمج مع API Claude للتفكير الذكي. نظام مصمم ليكون متوافقًا بالكامل مع السحابة ومستعدًا للإنتاج.
neural-dojo is a project for mastering AI, ML, LLMs, and AI-driven development.
هذا المشروع يهدف إلى تقديم تجربة تعلم شاملة في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، واللغات الطبيعية الضخمة. يقدم نهجًا مُتكاملاً للاستيعاب وتطبيق هذه التكنولوجيات. يتضمن المشروع أدوات و ресурсы لبناء وتطوير تطبيقات محفزة بالذكاء الاصطناعي. مصمم للمطورين الذين يريدون التعلم والعمل مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
This project compares the forecasting abilities of large language models (LLMs) against liquid prediction markets, specifically Kalshi's weather markets, to determine if LLMs can beat these markets at predicting daily high temperatures.
يهدف هذا المشروع إلى تقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في التنبؤ بالدرجات المئوية العالية اليومية مقارنةً بمكتبات السوق الليقية، مثل سوق كالشي للطقس. يُستخدم dataset يتضمن 8,000+ سوقًا تاريخيًا لمدة ستة مدن أمريكية منذ أغسطس 2021. يتم اختبار ثلاثة نماذج: GPT-4o، Gemini 2.5 Flash، و Claude Sonnet 4.6.
The prism project is a Python tool for data analysis and visualization.
هذا المشروع يستخدم مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy، pandas، plotly، scikit-learn، و scipy لتقديم قدرات تحليل البيانات والتصوير. يبدو أن هذا المشروع مصمم للمحللين البيانيين والمهندسين البيانيين الذين يحتاجون إلى العمل مع البيانات العددية. لا يتم ذكر وظيفة المشروع بوضوح في README، ولكن مجموعة التكنولوجيا التي يستخدمها يشير إلى أنه قد يقدم ميزات مثل تنظيف البيانات وتطوير الميزات وتقييم النماذج.
The ACC project provides a tool for hierarchical cluster visualization using concentric circles.
ACC هو مكتبة برمجية مكتوبة بلغة بايثون، تساعد على إنشاء تمثيلات مركزية ل집وصات هرمية باستخدام دوائر محيطة. تستفيد من مكتبات البيانات العلمية الشهيرة مثل matplotlib, numpy, pandas, scikit-learn و scipy لتقديم تمثيل ملموس ومعلوماتي للنظم البيانية المعقدة. هذا الأداة مفيدة بشكل خاص في التحليل المسبق للبيانات وتحديد العلاقات بين البيانات الكبيرة.