The AccessDR project provides an accessible software-defined radio (SDR) application for blind and visually impaired users.
يعد AccessDR تطبيقًا للراديو المحدد بالبرمجيات مصممًا ليكون متاحًا للمستخدمين الذين يعانون من ضعف البصر. يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع وظيفة الراديو المحددة بالبرمجيات من خلال واجهة مستخدم مرنة، مما يتيح لهم استخدام معدات الراديو دون مساعدة بصرية. يهدف المشروع إلى توفير الوصول المتساوي للاتصالات الراديوية للمنتمين إلى فئة الأشخاص الذين يعانون من ضعف البصر.
The Narro project is a lightweight CPU-based text-to-speech system designed for general use.
هو نظام تحويل النص إلى صوت خفيف الوزن يعمل على المعالج، مما يجعلها متاحة للعديد من الأجهزة والبرامج. تستخدم Narro مكتبات التعلم العميق الشعبية مثل Hugging Face و PyTorch لتحقيق الكلام الطبيعي من المدخلات النصية. مع التركيز على الفاعلية والمرونة، Narro خيار جذاب لل разработة لتدمج قدرات تحويل النص إلى صوت في مشاريعها.
The 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 provides a Python package for working with quantum algorithms in OpenQASM 3.
هذا المشروع هو حزمة برمجية لغة بايثون تتيح للمستخدمين استخدام و تنفيذ و بناء الخوارزميات الكمية باستخدام OpenQASM 3. يوفّر هذا الحزمة إطارًا للعمل مع الخوارزميات الكمية، مما يجعل من السهل تطوير وتجريب هذه العمليات المعقدة. يمكن للمستخدمين توسيعها و تخصيصها لتحقيق احتياجاتهم الخاصة.
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.
Gently is a project that enables safe agentic microscopy by integrating vision language models with microscope hardware, allowing for AI-assisted development and rapid iteration without risking hardware.
يُستخدم Gently لدمج النماذج اللغوية للرؤية مع hardware الميكروسكوب، مما يسمح بالتطوير المساعد من خلال الذكاء الاصطناعي و التكرار السريع دون خطر على hardware. يدعم Gently كلا النهجين workflow و agent لدمج VLMs مع hardware الميكروسكوب. architecture safety تقدم طبقات حماية مستقلّة متعددة، بما في ذلك isolation process، limits device، constraints plan، actions templated، و cleanup automatic.
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.
This project generates daily current affairs videos with a realistic talking avatar and uploads them to YouTube automatically.
هذا المشروع يولد فيديوهات للشؤون الحالية يومياً مع شخصية متحدثة واقعية ويرفعها إلى اليوتيوب تلقائياً. يتم استخراج الأخبار من مصادر متعددة، ويستخدم LLM لإنشاء نصوص مثيرة، ويتم إنشاء فيديوهات عالية الجودة مع قراءة النص بصوت عالٍ. يدعم اللغات الإنجليزية والهندية والتاميلية والتلوغو ويرفع الفيديوهات إلى اليوتيوب تلقائياً. يحتوي المشروع على ميزات مثل استخراج الأخبار، إنشاء نصوص باستخدام LLM، دعم لغات متعددة، قراءة النص بصوت عالٍ، فيديو شخصية متحدثة، تركيب الفيديو،-thumbnails التلقائية، وتخطيط يومي.
A robotics simulation framework that extends NVIDIA Isaac Lab to support a broader range of algorithms, platforms, and environments, enabling realistic sim‑to‑real development.
يوفر UW Lab بيئة محاكاة متكاملة للروبوتات تعتمد على محرك NVIDIA Isaac Sim، مع إضافة طبقة توسعة تسمح بدمج خوارزميات وأجهزة مختلفة بسهولة. يركز المشروع على modularity و agility، مع تصميم شامل يتيح للمستخدمين إضافة أو تعديل بيئات ومهام دون الحاجة لإعادة بناء النظام. يتميز بوجود مجموعة من البيئات المُحسّنة بصيغة Manager‑Based، مما يسهل إدارة المشروعات وتكرار التجارب. كما يوفر إعدادات جاهزة للانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تكامل مع أجهزة روبوت حقيقية تم اختبارها مسبقًا. يستهدف الباحثين والمطورين في مجال الروبوتات الذين يحتاجون إلى منصة موحدة لتطوير وتقييم سياسات التعلم الآلي في بيئات واقعية. يحل مشكلة تجزئة الأدوات والبيئات في البحث الروبوتي، ويقلل الوقت اللازم لتجربة خوارزميات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على التكامل السلس مع أنظمة التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع دعم للبيانات العلمية والتوثيق المتكامل.
This project provides a weather forecast probability engine to support prediction market trading.
هذا المشروع يقدم محرك الاحتمالات للتنبؤ بالطقس للاستخدام في تجارة الأسواق التنبؤية. يستخدم هذا المحرك تقنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات المتعلقة بالطقس، مثل درجات الحرارة والرطوبة. يمكن استخدام هذه المعلومات من قبل المستثمرين في أسواق التنبؤ للتوصل إلى قرارات مدروسة.
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 Python library that provides pricing models and forensic analytics for Korean derivatives such as CB/BW, options, and futures.
توفر هذه المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات لتسعير المشتقات الكورية، بما في ذلك عقود CB/BW والخيارات والعقود الآجلة. تنفذ نماذج رياضية متقدمة باستخدام مكتبات NumPy وpandas وSciPy لحساب القيم العادلة ومؤشرات الجري. يتيح وحدة التحليل الجنائي للمستخدمين اكتشاف الشذوذ وتقييم مخاطر الطرف المقابل من خلال تحليل بيانات التداول وظروف السوق. صممت للمحللين الكميين ومديري المخاطر لتبسيط سير العمل في التسعير والتحقق والتقارير التنظيمية. يتيح الهيكل النمطي سهولة التكامل مع أنظمة التداول أو المخاطر القائمة.
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.
Generate predictions for cloze tests using large language models.
يقدم هذا المكتبة واجهة مبسطة لتوليد تنبؤات لاختبارات الكلوز باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. تستقبل نصوصاً تحتوي على فواصل مفقودة وتعيد إكمالات مولدة بواسطة النموذج، مع إمكانية تقييمها مقابل الإجابات المرجعية. يدمج أداة معالجة البيانات عبر مكتبة pandas، والتحقق من صحة البيانات عبر pydantic، والتحليل الإحصائي عبر scipy لتقييم جودة التنبؤات. صممت لتلبية احتياجات المعلمين والباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى توليد واختبار اختبارات الكلوز بشكل آلي ومتكرر. يسهّل تجريد التفاعل مع نموذج اللغة، مما يسرّع التجارب وتطبيقات التعليم. كما يوفّر أدوات تحليلية تساعد على مقارنة أداء النماذج وتحديد نقاط القوة والضعف في المحتوى التعليمي.
DeepCompress is an efficient point cloud geometry compression tool designed for various applications, including self-driving cars, virtual/augmented reality, and medical imaging.
يستخدم DeepCompress التعلم العميق لضغط النقاط المتراكمة عن طريق تحليل مظاهرها والتركيب. يتحول النقاط إلى تلخيص ملحوظ، ويضغط باستخدام الترميز بالانتروبي، ويتم استرجاع الملخص، ويعاد ترميز النقاط الأصلية. هذا يؤدي إلى ضغط 10-100 مرة أقل مع فقدان جودة قليل.
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.
This project provides analysis software for time-resolved PROXYL MRI data.
هذا المشروع يقدم أداة تحليلية لبيانات PROXYL MRI متعددة الأوقات. يستخدم المكتبات مثل matplotlib، numpy، و scipy للتعامل مع البيانات وتحليلها. يهدف البرنامج إلى تسهيل التحليل الفعال لبيانات PROXYL MRI، مما يسمح للمبحوثين بتحديد المعاني من دراساتهم.
Builds predictive models for board game outcomes and statistics.
يقدم هذا المشروع مجموعة من نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بجوانب مختلفة من ألعاب الطاولة، مثل احتمالات الفوز، متوسط مدة اللعب، ومقاييس أداء اللاعبين. يتيح واجهة ويب تفاعلية مبنية على إطار عمل خفيف الوزن للمستخدمين إدخال معلمات اللعبة والحصول على تنبؤات فورية. تم تدريب النماذج على بيانات تاريخية للعبة وتضم تقنيات من الخوارزميات الكلاسيكية والتعلم العميق. يستهدف المشروع عشاق ألعاب الطاولة ومصممي الألعاب ومحللي البيانات، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة حول توازن اللعبة والاستراتيجيات. كما يعرض المنصة النتائج عبر مخططات ديناميكية، مما يجعل البيانات المعقدة متاحة للجمهور غير التقني.
A web dashboard that simulates centrally‑monitored drone detection cameras to help security operators maintain situational awareness while balancing coverage and cost.
يُقدّم التطبيق لوحة تحكم حية تُحاكي شبكة من كاميرات اكتشاف الطائرات بدون طيار التي تُراقب مركزيًا، حتى مع وجود تغطية غير كاملة. تُظهر الواجهة مواقع الطائرات المكتشفة، ومناطق تغطية الكاميرات، وحالة الإنذارات، مما يتيح للمشغلين رؤية الفجوات والتداخلات في المراقبة. يعتمد النظام على خوارزميات اكتشاف مبسطة لتوليد سيناريوهات واقعية للتدريب والتخطيط. يستهدف هذا الحل فرق الأمن ومصممي أنظمة المراقبة الذين يحتاجون إلى تقييم التوازن بين تكاليف نشر الكاميرات وتغطيتها. يتيح للمستخدمين التفاعل مع لوحة التحكم لتجربة توزيع الكاميرات ومعرفة تأثير ذلك على موثوقية الاكتشاف. يساهم هذا النموذج في تحسين اتخاذ القرار وتخطيط موارد الأمان بشكل أكثر كفاءة.
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.
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 mandala-rl project implements AlphaZero-style self-play reinforcement learning for the Mandala board game.
هذا المشروع يطبق تقنية التعلم الذاتي (self-play) على لعبة ماندالا، مستوحاة من نهج ألفا زيرو (AlphaZero). يستخدم تقنيات التعلم العميق لتدريب एजينت يمكن أن يلعب اللعبة بشكل مثالي. الهدف من المشروع هو استكشاف تطبيق التعلم الذاتي في الألعاب البلياردو و تحسين تجربة اللعب.
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 RESTful service and dashboard that optimizes multi‑criteria order portfolios for supply‑chain allocation across Central Europe.
يُقدّم INTERCARS واجهة ويب RESTful ولوحة تحكم تفاعلية تُحلّ مشاكل التحسين متعدد المعايير لتوزيع سلسلة الإمداد. يستخدم محرك HiGHS للخطية والخلط المتعدد لتقليل هدف موزون يجمع بين التكلفة والوقت والموثوقية والتأثير البيئي. يرسل المستخدمون بيانات الطلب عبر نقاط النهاية بصيغة JSON ويستلمون اختيارات الموردين الأمثل وكميات الطلب. تُظهر لوحة التحكم الجبهات Pareto والملامح الرادارية، ما يتيح تحليل التنازلات بسرعة. تم تصميم النظام للخطط اللوجستية وفِرَق الشراء الباحثة عن دعم اتخاذ القرار القائم على البيانات.
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.
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.
This project provides a late-window entry strategy for 15-minute BTC binary markets, using geometric balance optimization to identify optimal entry points.
هذا المشروع يقدم استراتيجية دخول متأخرة لأسواق البيتكوين الباينري على مدى 15 دقيقة، باستخدام هدف توازن هندسي لتحدد نقاط الدخول الأمثل.
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 GPU-accelerated implementation of the Robust Cell Type Decomposition algorithm for spatial transcriptomics data, enabling rapid inference of cell type proportions.
يقدّم هذا المكتبة نسخة عالية الأداء ومعززة بالمعالجة الرسومية لخوارزمية تحليل نوع الخلية المتينة (RCTD)، مخصصة للبيانات الجينية المكانية. يستقبل البرنامج مصفوفة التعبير الجيني المكانية ومجموعة مرجعية للخلايا المفردة لتقدير نسبة كل نوع خلية في كل موقع. يستفيد التنفيذ من حزم PyTorch لتسريع العمليات المصفوفية وتحسين عملية التفكيك عبر التعلم الآلي. يمكن دمج الأداة في خطوط سير العمل البيولوجية أو تشغيلها كجزء مستقل. تُعَدّ المكتبة حلاً فعالاً للبحوث ذات الحجم الكبير حيث يصبح تحليل RCTD التقليدي على وحدة المعالجة المركزية غير كافٍ. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح للمستخدمين بتخصيص معلمات النموذج وفقاً لاحتياجاتهم البحثية. تُسهم هذه المزايا في تسريع اكتشاف الأنماط الخلوية الدقيقة داخل الأنسجة.
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.
An AI‑powered investment desk that analyzes US equities and manages a personal portfolio.
يُقدّم هذا النظام منصة تحليل استثمارية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لإدارة محفظة استثمارية شخصية. يتيح للمستخدم تحليل أي سهم أمريكي من خلال أوامر سريعة أو قياسية أو كاملة، مع توفير ملاحظات استثمارية وتقييم OPRMS. يتضمن النظام مراقبة المخاطر وتحديد شروط الإيقاف، مع تلخيص سريع لحالة المحفظة وتوزيع المخاطر. يُستفيد منه المحللون الماليون ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى قرارات سريعة ومدعومة بالبيانات. يدمج النظام مصادر بيانات مالية موثوقة ويُظهر نتائج التحليل في ملفات منظمة داخل مجلدات محددة. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على نموذج 6 Desks وتكامل Claude AI لتوليد تقارير دقيقة.
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.
Train and evaluate RFNet-based object detection models with a configurable, reproducible pipeline.
يُقدّم هذا المشروع مساراً كاملاً لتدريب واختبار نماذج كشف الكائنات المبنية على بنية RFNet. يعتمد على Hydra لإدارة الإعدادات بطريقة مرنة، ويستخدم Pydantic للتحقق من صحة القوالب، بينما يوفر Rich سجلات تفاعلية تسهل تتبع سير التدريب. يتم معالجة البيانات باستخدام Pandas وNumPy، وتُظهر Matplotlib تقدم التدريب ونتائج الاستدلال بصرياً. يخرج المسار نقاط حفظ النموذج، ومقاييس التقييم، وملخصات بصرية، ما يتيح تجربة سريعة ونشر سريع. يستهدف الباحثين ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى سير عمل متين وقابل للتكرار لمهام كشف الكائنات المخصصة، ويحل مشكلة تعقيد إعدادات التدريب وتوحيد التقييم.
This project is a visual showcase of Moreau's GPU-accelerated differentiable convex optimization for various applications.
هذا المشروع هو عرض مرئي لميزة Moreau المسرعة على GPU للتحسين التفاضلي للمسائل المحددة بالتناغم. يظهر كيف يمكن استخدام هذه التكنولوجيا ل حل المسائل التحليلية المعقدة في مختلف المجالات. يستخدم المشروع مكتبات شعبية مثل matplotlib, numpy, pytorch و scipy لتقديم تمثيل مرئي شامل للعملية التحليلية.
openQCM_Q-1 is a real-time GUI software for the openQCM Q-1 quartz crystal microbalance, allowing users to display, process, and store data in real-time from the device.
هذا المشروع يقدم تطبيقًا بيريثوني يظهر ويعالج البيانات في الوقت الفعلي من جهاز openQCM Q-1. يراقب التغيرات في التردد والانحناء للذرة الكريستالية عبر تحليل التردد في الوقت الفعلي. يتضمن البرنامج الحصول على البيانات في الوقت الفعالي، ووضعيتين تشغيليتين، وتخطيط في الوقت الفعالي، أدوات تحليل البيانات، تتبع تلقائي، وتسجيل البيانات.