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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
A teleoperation system that uses VR head tracking, stereo camera streaming, and servo control to remotely operate robotic devices.
يتيح هذا النظام التحكم في الأجهزة الروبوتية عن بُعد باستخدام تقنيات تتبع رؤوس الواقع الافتراضي. يعتمد على كاميرا ثنائية لتوفير رؤية ثلاثية الأبعاد للمستوى المحيط، ما يتيح للمستخدمين رؤية البيئة التي يتعاملون معها بدقة عالية. يتم توصيل النظام بمحركات السيرفو التي تتحكم في حركات الروبوت بدقة، مع تحديث مستمر للبيانات استناداً إلى تحركات المستخدم. يعمل البرنامج على حاسوب مكتبي، ويستقبل إشارات تتبع الرأس عبر بروتوكولات قياسية، ثم يترجمها إلى أوامر تحكم في المحركات. يهدف إلى تسهيل عمليات التفاعل مع الروبوتات في بيئات معقدة، مثل البحث والإنقاذ أو التجارب العلمية. يقدّم واجهة سطر أوامر تسمح بتكوين الإعدادات وتحديد معلمات الكاميرا والمحركات بسهولة. يبرز هذا الحل بقدرته على دمج تقنيات الرؤية الحاسوبية والتحكم في الوقت الحقيقي في نظام واحد، ما يجعله فريداً من نوعه في مجال التحكم عن بُعد.
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.
This project transcribes audio recordings into professional sheet music for musicians and composers.
يحول هذا البرنامج ملفات الصوت بصيغة WAV أو MP3 إلى نوتة موسيقية قابلة للطباعة، مع إمكانية تصديرها بصيغ PDF وMusicXML وMIDI. يدعم الترجمة للموسيقى على البيانو، الغيتار، والصوت، مع اكتشاف تلقائي للآلة أو التعامل مع المحتوى متعدد الأصوات. يمكن اختيار فصل المصادر باستخدام Demucs لتقسيم التسجيلات المختلطة قبل الترجمة. تتضمن العملية تتبع الإيقاع، واكتشاف النغمات، وتكميم الإيقاعات، وتحليل مفتاح الموسيقى، وإضافة الديناميكيات بناءً على شدة الصوت. النتيجة هي مسار موسيقي جاهز للطباعة أو التحرير في برامج النوتة أو استخدامه في برامج الإنتاج الصوتي. يهدف البرنامج إلى مساعدة الموسيقيين والملحنين والمعلمين في الحصول على ترجمات دقيقة وسريعة للأداءات المسجلة.
A web app that lets users upload audio files and automatically synchronize them using signal processing techniques.
يُقدّم SyncLab منصة ويب تتيح للمستخدمين رفع تسجيلات صوتية متعددة ومزامنتها بدقة عالية باستخدام خوارزميات معالجة الإشارة المتقدمة. يقدّم التطبيق مخططات موجية مرئية مع مؤشرات زمنية تساعد على تحديد الفروق الزمنية بين المسارات. يدعم تنسيقات الصوت الشائعة ويتيح معاينة النتائج في الوقت الحقيقي، ما يجعله مناسباً للمهام السريعة والتحليلات التفصيلية على حد سواء. يستهدف المهندسين الصوتيين والباحثين والطلاب، ويسهّل عملية إنتاج المسارات المتعددة وتحريرها. يساهم في تقليل الوقت المستغرق في التعديل اليدوي، ويعزز جودة المزيج النهائي. يميز المشروع بواجهة سهلة الاستخدام مع أدوات تحليل دقيقة لا توجد في الحلول التقليدية.
The blueprint-validation project is a tool for validating robot world models using Gaussian splats.
هذا المشروع يimplements خطوط التحقق من صحة النماذج العالمي للروبوت باستخدام Gaussian splats. يوفر إطارًا لتقويم دقة هذه النماذج في مختلف السيناريوهات. يمكن استخدام الملف الشخصي لتقييم النماذج التي تم إنشاؤها بطرق و أدوات مختلفة، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدام للباحثين والمطورين الذين يعملون على مشاريع الروبوتية والرؤية الحاسوبية.
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.
The AI Image Analyzer Pro is a universal tool for evaluating the quality of AI-generated images, particularly in medical and satellite imaging.
هذا المشروع يقدم أداة تقييم جودة الصور الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مع 18 مؤشرًا (CLIP، LPIPS، SSIM، PSNR) لdetección de alucinaciones transdominio. يدعم العديد من المجالات مثل الطب، وال卫اقية، وعلم الأحياء الدقيقة، والأنمي، وغيرها. الأداة مصممة للعمل على GPU وتقدم تقارير إحصائية تفصيلية.
A JAX implementation of the DINOv3 self‑supervised vision transformer training framework for researchers and developers.
يقدم هذا الحزمة تنفيذًا كاملاً لإطار تدريب DINOv3 للمعالجة الذاتية للصور باستخدام مكتبة JAX. يتضمن حلقة تدريب قابلة للتكوين، وأدوات معالجة بيانات، وميزات تصور مبنية على مكتبة Matplotlib. يتيح للباحثين تدريب نماذج صور على نطاق واسع واستخراج تمثيلات قوية للمهام التالية. يتكامل الحزمة مع أدوات تقييم شائعة مثل scikit‑learn لاختبار الخطية، ويدعم استغلالًا فعالًا للمعالجات الرسومية عبر مترجم XLA الخاص بـ JAX. يهدف إلى توفير بيئة عالية الأداء برمجية للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تجربة التعلم الذاتي في إطار عمل دوالية.
The noahaust2__glitch-engine is a procedural micro-sampling and glitch toolkit for IDM audiovisual production, allowing users to create unique processed audiovisual outputs.
هذا المشروع يقدم مجموعة من سكريبتات بايثون التي تأخذ الصوت والفيديو كمدخلات وتنتج إخراجًا معالَجًا. يستخدم تقنيات الميكروسامبلنج لقطع، وتشويش، وتكرار، والعكس، وإسقاط الأجزاء الصوتية، وتطبيق نفس العمليات على الفيديو المشترك عبر قوائم القطع. يحتوي الأداة على وظائف متعددة للتعامل مع الصوت، مثل التبخر والتشوه، واكتشاف BPM، والتمدد الزمني، والترتيب العشوائي. بالإضافة إلى ذلك، تسمح للمستخدمين بتوحيد الصوت مع الفيديو، وتعديل الميكروسامبلنج لكلاهما بشكل متزامن، وإنتاج فيديو.
Scrape web content with ZERO token burn, saving costs and reducing environmental impact.
هذا المشروع هو مجموعة أدوات لاستخراج المحتوى من الإنترنت بدون حرق التوكنات. يستخدم سكريبتات بايثون لاستخراج البيانات من مواقع الويب المختلفة، بما في ذلك نشرة جيسي كانون و مدونة تشات بير دي آر سي. يتم تخزين البيانات المستخرجة كملفات ماركดาวن مُقسّمة. وتتضمن الأدوات الفردية لاستخراج كل موقع، مما يسمح للمستخدمين بتخصيص احتياجاتهم.
Chaos Visualizer is a live audio-reactive visualizer that generates real-time visuals from sound, responding to frequency, amplitude, and beat.
يستمع Chaos Visualizer إلى الصوت الحية وينتج visuals في الوقت الفعلي التي تتفاعل مع التردد، الأمبيرة، والضرب. يحتوي المشروع على ستة أنماط visuals، بما في ذلك Spectrum، Waveform، Oscilloscope، Particles، Black Hole، و Lissajous. كما يشمل المشروع طبقة glitch، هدم الضرب المتناسق، 12 مجموعة ألوان، ووضع التسجيل.
A Python-based system that monitors livestock behavior in real time, using sensor data to detect activity patterns and dynamically adjust sampling rates for energy efficiency.
يُعد LiveEdge نظامًا قائمًا على لغة بايثون يراقب سلوك المواشي في الوقت الحقيقي، مستفيدًا من بيانات المستشعرات لتحديد أنماط النشاط. يستخدم نماذج تعلم الآلة لتصنيف السلوكيات، ويضبط معدلات أخذ العينات تلقائيًا لتقليل استهلاك الطاقة. يوفر المنصة تحليلات بصرية عبر مخططات تفاعلية وتقارير مفصلة، مما يمكّن المزارعين من اكتشاف مشكلات الصحة قبل تفاقمها. صُمم خصيصًا لمديري المزارع والباحثين الزراعيين، ويقلل من تكاليف صيانة المستشعرات مع تحسين رفاهية القطيع. بفضل تقنية أخذ العينات التكيفية، يطيل عمر البطاريات ويقلل العبء التشغيلي. يُمكن نشره بسهولة على شبكات المستشعرات الحالية، ويُدعم التكامل مع أنظمة إدارة المزارع. يدمج LiveEdge بين الذكاء الاصطناعي والتحليل البياني لتقديم حلول مراقبة فعّالة ومتكاملة.