The Bloomberg Data Ingestion Service fetches financial data from the Bloomberg Data License API and stores it in SAP HANA Cloud, providing comprehensive execution logging, retry logic, email notifications, and data validation.
هذا الخدمة هي تطبيق Flask-مستندة يجمع البيانات المالية من API Bloomberg باستخدام التوثيق OAuth2. يتم تخزين البيانات في SAP HANA Cloud مع اكتشاف التكرار وتبقى سجلات تنفيذ متوفرة في جداول تسجيل مخصصة. كما يقدم الخدمة نقاط الوصول RESTful API لتشغيل وتحديد الحالة، ويخزن بيانات التنفيذ إلى ملفات JSON للوصول السريع، ويشمل منطق إعادة المحاولة التلقائية مع انكماش استباقي، إخطارات بريدية حية عبر SendGrid، التحقق الشامل من البيانات، وتبقى سجلات جديدة لمراقبة لوحة.
The Academic Operations Framework is a tool for academics to manage their research and teaching tasks.
هذا المشروع يقدم إطارًا متكاملًا لمراقبة العمليات الأكاديمية، بما في ذلك إدارة المهام، وتحليل البيانات، وتمثيلها. يهدف إلى تسهيل تدفق العمل للمبحوثين والمتعلمين عن طريق automation مهام التكرارية وتقديم نظرة عامة على عملهم. تم بناء الإطار باستخدام لغة البرمجة Python و يستفيد من مجموعة من المكتبات مثل Streamlit، Matplotlib، و Scipy.
A web platform that lets users upload datasets and perform statistical analyses using scientific computing tools.
تُقدِّم منصة ThetaGoblin واجهة ويب سهلة الاستخدام تسمح للباحثين وعلماء البيانات بتحميل مجموعات البيانات، ثم تنفيذ مجموعة واسعة من الاختبارات والنماذج الإحصائية، مع عرض النتائج بصرياً. تعتمد على إطار Django لتوفير بنية خلفية قوية، وتستفيد من مكتبة SciPy لإجراء الحسابات العلمية الدقيقة، بينما يُخزَّن كل من بيانات المستخدمين ونتائج التحليل في قاعدة بيانات PostgreSQL لضمان الأمان والاستقرار. يمكن للمستخدمين إجراء اختبارات t‑اختبار، تحليل التباين (ANOVA)، الانحدار الخطي، والاختبارات غير المعتمدة على التوزيع، كل ذلك عبر واجهة متصفح بسيطة وسلسة. تستهدف المنصة الأكاديميين، والطلاب، والمحترفين الذين يحتاجون إلى رؤى إحصائية سريعة وقابلة للتكرار دون الحاجة لتثبيت برامج معقدة.
The illustrated-map-generator project is designed to create visually appealing maps in the style of Disneyland park maps.
هذا المشروع يولد خرائط مصورة، مشابهة لthose الموجودة في theme parks من ديزني. يستخدم هذا المشروع kombinasi من Python و TypeScript لإنتاج visualizations عالية الجودة. يمكن استخدام هذه الأداة لأغراض مختلفة، مثل إنشاء خارطة مخصصة لمواقف أو تقارير. الخروجة هي خريطة مصورة يمكن تخصيصها بطرق مختلفة.
A Python library that provides tools for space mission analysis and design, enabling users to compute trajectories, analyze orbital dynamics, and visualize mission scenarios.
تُعد MissionTools مكتبة بايثون مخصصة لتحليل وتصميم مهام الفضاء، حيث توفر مجموعة شاملة من الوظائف لحساب مسارات النقل، وتقدير دفعات الدفع، ومحاكاة انتشار المسارات تحت تأثير الجاذبية. تعتمد المكتبة على أساليب عددية دقيقة لتقديم نتائج موثوقة، وتدعم إنشاء رسومات بيانية توضح حركية الكواكب والأجسام الفضائية. تُصمم لتكون قابلة للتكامل مع بيئات البرمجة العلمية، مما يتيح للمستخدمين كتابة نصوص برمجية مخصصة لتجاربهم. تستهدف المهندسين الفضائيين والباحثين والطلاب في مجال الديناميكيات الفضائية الذين يحتاجون إلى أداة مرنة وسريعة للتجريب. تُحل المشكلات المتعلقة بتعقيد حسابات المدار، وتوفر واجهة سهلة الاستخدام لتخطيط المهام وتقييم جدواها. تميزها هو تركيزها على التكامل بين الحسابات العددية والرسوم البيانية، ما يجعلها أداة شاملة للبحث والتطوير. كما تُسهم في تسريع عملية اتخاذ القرار من خلال توفير تحليلات فورية للسيناريوهات المختلفة.
Topogen generates synthetic network topologies for simulation and analysis, providing customizable graph structures and visualizations.
يُعد Topogen مكتبة بايثون تُصمم لتوليد شبكات توبولوجية اصطناعية تُستخدم في الأبحاث والمحاكاة. يوفّر مجموعة واسعة من خوارزميات التوليد، بدءاً من الرسوم البيانية العشوائية وصولاً إلى النماذج الهرمية المُهيكلة، مع إمكانية ضبط عدد العقد وكثافة الحواف وأنماط الاتصال بدقة. يتكامل مع حزم علمية شائعة لتقديم تحليلات إحصائية وعرض بصري عبر مكتبة matplotlib. يتيح للمستخدمين تصدير الشبكات المُولَّدة إلى صيغ رسومية شائعة لاستخدامها في أدوات أخرى. يهدف Topogen إلى مساعدة الباحثين في اختبار بروتوكولات التوجيه، تقييم خوارزميات الرسوم البيانية، وإنشاء مجموعات بيانات معيارية للبحوث.
A Python library that provides a discrete‑event simulation framework tailored for network modeling and analysis.
تُعدّ مكتبة Netsim أداة بايثون خفيفة الوزن تسمح للمستخدمين ببناء وتشغيل محاكاة الأحداث المتقطعة في سيناريوهات الشبكات. توفر إطاراً مرناً لتحديد جدول الأحداث، نماذج الطوابير، وأدوات تحليل إحصائي مبنية على مكتبات pandas وscipy. يمكن للمستخدمين تعريف هياكل شبكية مخصصة، أنماط حركة المرور، وسلوكيات البروتوكولات، ثم مراقبة مؤشرات مثل الكمون، معدل النقل، وفقدان الحزم. صُممت المكتبة للباحثين، والمهندسين، والمعلمين الذين يحتاجون بيئة بروتوتايب سريعة لاختبار تصاميم الشبكات وتقييم أدائها. من خلال تجريد الأنماط الشائعة للمحاكاة، يقلل Netsim من الكود المكرر ويسرّع عملية التجريب. كما يميزها مرونتها في التعامل مع سيناريوهات معقدة دون الحاجة إلى إعداد بيئات محاكاة ثقيلة.
An interactive microscopy image segmentation tool that trains and applies a U‑Net model for precise labeling.
يُقدّم هذا البرنامج أداة تفاعلية لتقسيم الصور المجهريّة باستخدام نموذج U‑Net المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يتيح للمستخدمين تحديد مناطق الاهتمام يدويًا ثم يُدرب النموذج على هذه العلامات لتوليد أقنعة تقسيم دقيقة. يتضمن واجهة مبنية على matplotlib تسمح بعرض الصور وتعديل العلامات في الوقت الحقيقي مع معاينة النتائج فورياً. يستهدف الباحثين في مجال علم الأحياء والطب الذين يحتاجون إلى تحليل صور المجهري بدقة عالية دون الحاجة لخبرة برمجية متقدمة. يحل المشكلة الشائعة في نقص أدوات تقسيم مخصصة للصور المجهريّة، ويقلل الوقت اللازم لإعداد مجموعات بيانات التدريب. يميز نفسه بدمج التدريب والتنبؤ في واجهة واحدة، مع دعم للصور متعددة القنوات والتنسيقات الشائعة.
An AI-powered web application that automatically dubs audio and video content into multiple languages.
يُقدِّم هذا النظام واجهة ويب متكاملة لتحويل المحتوى الصوتي والمرئي إلى لغات أخرى مع الحفاظ على نبرة صوت المتحدث الأصلي. يستند إلى نماذج تحويل الصوت والذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تُنتج أصواتاً ذات جودة عالية وتطابق طبيعة الأصوات الأصلية. يتيح للمستخدمين رفع ملفات الصوت أو الفيديو، اختيار اللغات المستهدفة، ثم الحصول على مسارات صوتية مترجمة ومُعاد صياغتها تلقائياً. يتعامل النظام مع الترجمة اللغوية، وتكييف الأصوات، وتزامن الإيقاع لضمان تدفق طبيعي ومؤثر. يهدف إلى تلبية احتياجات صانعي المحتوى، المدونين الصوتيين، والمنتجين السينمائيين الذين يحتاجون لإصدارات متعددة اللغات بسرعة ودون الحاجة لتوظيف ممثلين صوتيين.
A Python library that provides a trading engine for Kalshi prediction markets, enabling automated strategy execution and market simulation.
يُعد Wilkin مكتبة بايثون تُقدِّم محرك تداول مُصمم خصيصاً لسوق التنبؤات في Kalshi. يوفِّر إطاراً منظماً لبناء واختبار ونشر استراتيجيات التداول الآلية. يستفيد المحرك من مكتبات الأعداد لتصميم نماذج ديناميكية السوق وإدارة المخاطر، بينما يضمن pydantic صحة البيانات وسلامتها. يتيح للمستخدمين محاكاة سيناريوهات السوق، واختبار الاستراتيجيات على بيانات تاريخية، وتنفيذ الصفقات الحية عبر واجهة برمجة تطبيقات واضحة. يستهدف المكتبة المحللين الكميّين ومطوري التكنولوجيا المالية الذين يبحثون عن حل متين وقابل للتوسيع للتداول في أسواق التنبؤ. يميز Wilkin بتركيزه على التكامل السلس مع Kalshi، مع دعم قوي للمعالجة العددية والبيانات المهيكلة. كما يوفِّر أدوات تحليلية متقدمة تساعد على تقييم الأداء وإدارة المخاطر بفعالية.
The geoagent project is a free and open-source geoscience data toolkit designed for researchers and scientists to work with various types of geological data.
geoagent هو أداة مفتوحة المصدر للبيانات الجيولوجية المكتوبة بالكامل بلغة بايثون. يوفّر الأداة أدواتًا لتعامل مع البيانات الجيولوجية المختلفة، مثل بيانات الآبار، والسيسموجرافات الاصطناعية، وsections التطابق اللوجي، والخريطة. يهدف المشروع إلى تسهيل عملية تحليل وتحليل البيانات الجيولوجية باستخدام مكتبات شعبية مثل matplotlib، numpy، pandas، وscipy.
PICbot automates photonic integrated circuit design tasks for engineers working with thin-film lithium tantalate waveguides.
يهدف هذا المشروع إلى أتمتة مهام تصميم الدوائر الضوئية المتكاملة (PIC) باستخدام نماذج الموجات الضوئية في طبقات رقيقة من الليثيوم تيتانيت (LiTaO3) عند طول موجة 780 نانومتر. يوفر أداة تحليل مسار الموجة، بما في ذلك حسابات التشتت للمواد المختلفة مثل SiO2 و SiN و LiTaO3، مع دعم للوسط المتجانس المتعدد الاتجاهات. يمكن للمستخدم إجراء مسح عرض مسار الموجة، وحساب التكامل التداخل بين شعاع غاوس ومجال الموجة، وتحديد كفاءة الربط عبر مسح عرض مسار الموجة. يتضمن المشروع خرائط تحمل التوافق 2D، وتصوراً للحقول الموجية، وشروحات رسومية للنتائج، ما يسهل فهم الأداء البصري للمكونات. يستهدف المهندسين والباحثين في مجال البصريات الذين يحتاجون إلى تقليل الوقت المستغرق في المحاكاة اليدوية وتوليد ملفات PDK للأنظمة. يميز المشروع بقدرة التبديل السلس بين منصات المواد المختلفة، مع إمكانية توسيع الوظائف لتشمل تصميم المكونات مثل المزدوجات الاتجاهية، الحلقات الميكروية، والمفككات MMI.
NeuroAdaptive is a real-time brain-AI loop that adapts large language model responses to a user's cognitive state using EEG signals.
هذا المشروع يimplement prototype ل loop brain-AI في الوقت الفعلي الذي يستخدم الإشارات EEG لتعديل الاستجابات من نموذج اللغة الكبيرة (LLM) إلى حالة المعرفية للمستخدم. يهدف إلى رؤوس EEG للconsumers ويشمل محاكيًا بحيث يمكن تشغيل المجموعة بدون hardware. يتكون النظام من عدة مكونات، بما في ذلك الحصول على الإشارات EEG ، معالجة الإشارة ، الاستدلال المعرفي ، التخصيص ، تحويل الهدف ، توجيه LLM ، وروابط النصوص للديموس والجمع بين قواعد البيانات.
This project simulates and visualizes the homicidal chauffeur differential game using symbolic and numerical tools.
يُقدّم هذا المشروع محاكاة شاملة للعبة السائق القاتل، وهي لعبة تعقب‑تجنّب تقليدية في نظرية الألعاب التفاضلية. يتم استخدام الرياضيات الرمزية لاستنتاج استراتيجيات مثلى، ثم يُطبّق التكامل العددي لتوليد مسارات اللاعبين. تُعرض النتائج عبر رسومات تفاعلية تُظهر تطور السائق والفرار مع مرور الوقت، ما يتيح للمستخدمين تحليل سلوكيات اللعبة بوضوح. يُصمم النموذج ليكون سهل التعديل، بحيث يمكن للطلاب والباحثين تعديل المعلمات أو إضافة سيناريوهات جديدة داخل دفتر الملاحظات. يوفّر هذا المشروع حلاً عملياً لتعليم مفاهيم التحكم في الأنظمة الديناميكية، مع التركيز على التفاعل بين القائد والتابع. يميز المشروع بدمج الأدوات الرمزية والعددية في تجربة واحدة متكاملة، ما يجعله أداة قيمة للبحوث التعليمية والتطبيقية.
A real‑time server that converts spoken input into animated avatar responses using AI.
يستقبل الخادم تدفقات صوتية مباشرة ويعالجها عبر محرك حوار ذكي لتوليد ردود باللغة الطبيعية. ثم يمرر هذه الردود إلى نموذج بصري يرسخ عارضًا متحركًا في الوقت الحقيقي، متزامنًا حركات الفم والإيماءات مع المحتوى المنطوق. يُبنى على إطار عمل خفيف الوزن يتيح واجهة برمجة تطبيقات بسيطة للعميل لتدفق الصوت واستقبال بيانات تحريك العارض. يُعد الحل مثاليًا للمطورين الذين يبنون مساعدين افتراضيين تفاعليين، أو شخصيات ألعاب، أو تجارب واقع معزز أو واقع افتراضي غامرة. من خلال دمج التعرف على الصوت، وفهم اللغة الطبيعية، وتحريك العارض، يقدّم تجربة تفاعل سلسة وجذابة للمستخدم.
An interactive learning toolkit and portfolio projects that teach quantitative finance concepts through Python, including a game to guess Sharpe ratios from return charts.
يقدم هذا المشروع مجموعة تعليمية تفاعلية تهدف إلى إتاحة مفاهيم التمويل الكمي للمستخدمين عبر لغة بايثون. يتضمن البرنامج لعبة تخمين نسب شارب، حيث يُعرض مخطط عائد ويُطلب من المتعلم تقدير قيمة النسبة، ما يعزز الفهم العملي لمفهوم الأداء المعدل للمخاطر. كما يتضمن وحدات تعليمية تغطي الإحصاءات الوصفية، مقاييس المخاطر مثل VaR وCVaR، نماذج العوامل مثل CAPM وFama‑French، وتحسين المحافظ باستخدام المتوسط‑الانحراف، والاختيار الأمثل للشفرة. تُقدَّم كل وحدة برمجية مع أمثلة عملية ورسوم بيانية تفاعلية، ويمكن تشغيلها في بيئة سطر الأوامر أو استكشافها عبر دفاتر Jupyter. يستهدف المشروع طلاب التمويل، محللي الاستثمار، ومديري المحافظ الذين يسعون لتطوير مهاراتهم الكمية بطريقة تطبيقية وممتعة. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية التي تجمع بين النظرية والتطبيق في مجال التحليل الكمي، ويتميز بواجهة سهلة الاستخدام تسمح بالتحكم في البيانات والنتائج دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة. كما يتيح للمستخدمين اختبار استراتيجيات التداول البسيطة ومقارنة أدائها، مما يوفر تجربة شاملة لتعلم مبادئ الاستثمار الكمي.
The EEG Sleep Monitor project provides real-time EEG monitoring and Modulatory Oscillation (MO) detection for sleep analysis, supporting both EDF file upload and Raspberry Pi live streaming.
هذا المشروع هو مراقب نوم EEG يستخدم لوحات OpenBCI Cyton لاكتشاف التأثيرات المودولاتورية (MO) في الوقت الفعلي. يدعم مشروعنا طريقتين للبيانات: معالجة البATCH عبر تحميل ملفات EDF و حسابات الحواسيب على WebSocket باستخدام Raspberry Pi. يعمل النظام على اكتشاف MO خلال فترات التمرين الخمس دقائق، ويخزن النتائج كملفات زمنية ميزانية ويعرضها على لوحة مراقبة طبية متعددة الصفحات.
An automated system that scrapes market data, analyzes it with AI, and delivers concise summaries to users via Telegram.
يُجمع النظام تلقائياً بيانات السوق المالية من مصادر إلكترونية متعددة، ثم يُعالج هذه المعلومات باستخدام مكتبات إحصائية ونماذج ذكاء اصطناعي لتوليد رؤى مختصرة وقابلة للتنفيذ. يُستَخدم إطار عمل خفيف الوزن لتوفير نقاط نهاية لاستيراد البيانات، بينما يُرسل البوت الرسائل إلى تيليغرام لتوصيل ملخصات يومية أو فورية مباشرةً إلى القنوات أو المحادثات الخاصة. يحصل المستخدمون على ملخصات مُصنَّفة تُبرز تحركات السوق الرئيسية، وتحليلات الاتجاهات، وفرص محتملة، دون الحاجة إلى تصفح البيانات الخام. يهدف النظام إلى المتداولين، والمستثمرين، والمحللين الماليين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية سريعة ومعززة بالذكاء الاصطناعي. بدمج تقنيات جمع البيانات، والعلوم البيانات، وتوليد اللغة الطبيعية، يقلل المشروع الجهد اليدوي ويُسرّع عمليات اتخاذ القرار.
A terminal-based tool for mining biomedical associations in the NHANES dataset, enabling interactive exploration and AI-assisted interpretation.
يقدم التطبيق واجهة نصية تفاعلية لاستعلام وتحليل الروابط داخل مجموعة بيانات NHANES الطبية. يمكن للمستخدمين تصفية المتغيرات، تشغيل اختبارات إحصائية، وعرض الرسوم البيانية مباشرة في الطرفية. يدمج الأداة نماذج الذكاء الاصطناعي لتقديم تفسيرات سياقية للأنماط المعقدة، مما يساعد الباحثين على فهم النتائج بسرعة. تدعم الأداة معالجة البيانات باستخدام pandas، والتحليل الإحصائي عبر scipy، والتصوير باستخدام matplotlib، كل ذلك منظم عبر واجهة Typer. صُممت لتلبية احتياجات الباحثين والمحللين، وتبسط سير العمل من استرجاع البيانات إلى توليد الرؤى. كما توفر إمكانية تصدير النتائج إلى ملفات CSV أو PDF لتوثيق الدراسات. يتيح التفاعل في الطرفية استكشاف سريع للبيانات دون الحاجة إلى بيئات رسومية معقدة.
A command‑line tool that analyzes academic papers, extracting key topics, summarizing content, and classifying documents for researchers.
يُقدّم هذا المشروع أداة تحليل شاملة للوثائق العلمية، حيث يُمكنه استخراج النص من ملفات PDF أو نصوص جاهزة، ثم يُطبّق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الموضوعات الرئيسية وتوليد ملخصات مختصرة. يدمج بين تقنيات التعلم الآلي مثل التصنيف الآلي وتحليل الكلمة المفتاحية، مع أدوات إحصائية لتحليل توزيع المصطلحات عبر مجموعة من الأوراق. يتيح للمستخدمين تصنيف الأوراق إلى فئات معرفية مُحددة مسبقاً، استخراج الاقتباسات والعناوين، وحساب مؤشرات مثل درجة القابلية للقراءة. يستهدف الباحثين، المحللين الأكاديميين، وأي شخص يحتاج إلى فهم سريع للاتجاهات البحثية في مجاله. يحل مشكلة كثافة المعلومات في الأوراق العلمية، ويقلل الوقت اللازم لإعداد مراجعات أدبية شاملة. يبرز بفضل دمجه السلس للمعالجة النصية مع واجهة سطر أوامر سهلة الاستخدام، ما يجعله خياراً عملياً للباحثين غير المتخصصين في البرمجة.
A Python library that simulates and visualizes traffic jam dynamics using car-following, cellular automaton, and PDE models on both idealized and real road networks.
تُقدّم مكتبة بايثون هذه أدوات محاكاة ديناميكيات الازدحام المروري على مسارات دورانية وشبكات طرق حقيقية. تُستخدم نماذج سلوك السائق مثل IDM و Bando OVM، بالإضافة إلى الأوتومات الخلوية NaSch، ونماذج PDE مثل LWR، لتوليد حركات السيارات وتفاعلها مع بعضها. تُنتج المكتبة رسومًا متحركة تُظهر انتشار موجات الازدحام الخلفية وتغيرات السرعة عبر الزمن، مع إمكانية إضافة مؤشرات مثل الأضواء الخلفية والإنذارات عند الاقتراب. يمكن للمستخدم ضبط عدد المركبات، معلمات النموذج، وموقع الشبكة، مما يتيح تجارب مقارنة شاملة بين النماذج المختلفة. تستهدف الباحثين والمهندسين في مجال النقل، وكذلك الطلاب الذين يرغبون في فهم سلوك المرور عبر تجارب مرئية. تحل المشكلة التي تواجهها الدراسات التقليدية في تصور ديناميكيات الازدحام، وتوفر وسيلة سريعة لتوليد سيناريوهات تعليمية أو تحليلية. تميزها هو دمج نماذج متعددة مع واجهة رسومية سهلة الاستخدام، مما يتيح للمستخدمين التركيز على النتائج بدلاً من تفاصيل التنفيذ.
Generate optimized strut‑and‑tie models using BESO topology optimization.
يُقدّم هذا المكتبة في لغة بايثون خوارزمية تحسين البنية التحتية BESO لتوليد نماذج strut‑and‑tie بشكل أوتوماتيكي. تعتمد على مكتبات الأعداد العلمية لتنفيذ الحسابات بكفاءة، وتوفر رسومات توضيحية توضح توزيع المواد ومسارات الأحمال. يتيح للمستخدم تحديد نطاق التصميم، والظروف الحدودية، ودالة الهدف، ثم تشغيل المحلل لإنتاج تخطيط مواد مُحسّن. يستهدف المهندسين الإنشائيين والباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى تصميم سريع ومتوافق مع القوانين. يحل مشكلة الرسم اليدوي المعقد للرسوم البيانية strut‑and‑tie، ويعزز كفاءة استخدام المواد مع الحفاظ على سلامة التحميل. يميز نفسه بدمج BESO مع نماذج strut‑and‑tie، مما يتيح توليد تلقائي وتصور واضح للنتائج.
A desktop application that combines AI‑powered music production, video editing, and audio mastering into a single workflow.
يُعد MRG LongPlay Studio أداة سطح مكتب متكاملة تجمع بين إنتاج الموسيقى المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تحرير الفيديو متعدد المسارات، وتلميع الصوت بمستوى احترافي. يقدّم واجهة مستوحاة من معدات الصوت الصناعية مع تصميم يشبه Waves، مع خط زمني قابل للسحب والإفلات، وإضافة GIF وشعارات، وتشفير مع تسريع الأجهزة. تتضمن ميزات الذكاء الاصطناعي وحدة DJ تقوم بتحليل الإيقاع والطاقة والمفتاح لترتيب قوائم التشغيل تلقائياً، ومحرك تلميع الصوت الذي يحقق معالجة على مستوى Ozone‑12 مع إعدادات تعتمد على النوع الصوتي وتطبيع السعة. يعرض نظام القياس المتقدم مؤشرات LUFS، القمة الحقيقية، ونطاق السعة، بينما يضمن الجزء المكتوب بلغة Rust أداء DSP في الوقت الحقيقي. تستهدف هذه الأداة صانعي المحتوى الذين يحتاجون إلى سير عمل موحد لإنتاج وتحرير وتلميع المحتوى بكفاءة.
This project automates retail security incident monitoring using generative AI and image segmentation.
هذا المشروع يعتمد على تقنية التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور لمراقبة الأحداث الأمنية في المخازن. يتضمن نظام التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتعرف على الصور، ويتضمن أيضًا تذكر المحادثة الدائمة.
Titanium is a data analysis and visualization tool for web applications.
هذا المشروع يستخدم لغة بايثون لإنشاء لوحة تحكم تفاعلية للمساعدة في استكشاف البيانات وتحليلها. يعتمد على مكتبات مثل BeautifulSoup و NumPy و Pandas و SciPy و Streamlit لتقديم واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للتحليلات البيانية. هذا الأداة مصممة لأصحاب العمل الذين يحتاجون إلى تحليل بيانات معقدة.
pytorch-cu124 is a project that utilizes the PyTorch framework to leverage CUDA 12.4 capabilities.
هذا المشروع، pytorch-cu124، يركز على استخدام إطار عمل PyTorch لاستغلال الميزات والتحسينات في الأداء التي توفرها CUDA 12.4. يهدف إلى عرض كيف يمكن للمطورين استغلال قوة CUDA لأداء مهام التعلم العميق داخل بيئة PyTorch. يحتوي المشروع على تنفيذ مختلف وحدات أو نماذج PyTorch المُصممة للاستفادة من CUDA 12.4، مما يعزز الأداء والكفاءة.
A real‑time voice translation tool that captures microphone audio, transcribes it, translates it into a chosen language, and speaks the translation back to the user.
يُلتقط هذا البرنامج الصوت الحي من الميكروفون، ثم يُحوِّل الكلام إلى نص في الوقت الفعلي، ويُترجمه إلى اللغة المستهدفة، وأخيراً يُنطق الترجمة للمستخدم. يتيح واجهة سطر أوامر بسيطة للبدء وإيقاف جلسات الترجمة، ما يجعله مناسباً للمتحدثين في الحقل. يعتمد على خدمات سحابية للخطاب إلى نص، والترجمة، والنص إلى كلام، لتوفير جودة عالية وانخفاض في زمن الاستجابة. يهدف إلى مساعدة المذيعين الرياضيين ومنتجي الأحداث الحية على تقديم تعليق متعدد اللغات فوراً، مما يوسع الوصول إلى جمهور دولي ويُسرّع سير العمل الإنتاجي. يزيل الحاجة إلى الترجمة اليدوية أو الترجمة المتأخرة، ويُحسّن تجربة المشاهدين الذين لا يتقنون اللغة الأصلية. يميز نفسه بواجهة تفاعلية سريعة وسهلة الاستخدام، مع دعم فوري للغات متعددة، ما يجعله أداة لا غنى عنها في البث الرياضي العالمي.
This project implements a Spectral Machine Learning Framework to discover hidden frequency patterns in financial markets using Fourier-Laplace Signal Decomposition and machine learning.
تستخدم هذه المشروع تقنيات تحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي لاكتشاف أنماط التردد المخفية في الأسواق المالية. يجمع بين التحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي وMODELS التعلم العميق والاستدلال البايزي والتمويل الاستراتيجي لتنبؤ الزلزال السريع للضغط والتوليد من ألفا التجارية.
It recovers heliocentric orbits from sparse observational data without requiring tracklets, enabling astronomers to analyze celestial bodies efficiently.
يستقبل البرنامج بيانات مراقبة نادرة للأجسام السماوية ويستخدم أساليب عددية متقدمة لتحديد عناصر المدار حول الشمس دون الحاجة إلى تتبعات. يعتمد على البرمجة القابلة للاشتقاق وتقنيات التحسين لتناسب المدار، مما يضمن حلولاً قوية حتى مع بيانات محدودة. تُنشئ أدوات التصوير التفاعلية مسارات مرئية تساعد المستخدمين على فحص المسارات والاختلافات. صُمم خصيصاً للباحثين والمراصد، ويُسهل سير عمل تحديد المدار ويقلل الحاجة للتدخل اليدوي. يتكامل البرنامج بسلاسة مع خطوط أنابيب البيانات الحالية، ويتيح معالجة دفعات متعددة من الأجسام في وقت واحد. يميز هذا الحل بقدرته على التعامل مع مجموعات بيانات غير مكتملة، وهو ما يختلف عن الحلول التقليدية التي تتطلب تتبعات كاملة. كما يوفر واجهة سطر أوامر مرنة تسمح بالتحكم الكامل في المعلمات وخيارات الإخراج، ما يجعله أداة قيمة للباحثين في مجال علم الفلك والميكانيكا السماوية.
This project is a multifactor backtest research platform for BTC-USDT-SWAP perpetual contracts on OKX, designed to evaluate trading strategies without live or simulated trading.
هذا المشروع هو منصة بحث واختبار متعدد العوامل ل العقود المستمرة BTC-USDT-SWAP على بروكسي، مصممًا لتقييم استراتيجيات التداول دون تداول حقيقي أو محاكاة
A Python-based pipeline that reproduces the quantitative findings of the "Cognitive Obesity" research study.
يُقدّم هذا المشروع سير عمل متكامل وقابل للتكرار للتحقق من النموذج التوازني المضاف المقترح في دراسة "السمنة المعرفية". يقوم بتنزيل مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة تلقائياً، بما في ذلك NHANES وATUS ومصادر البنك الدولي وWHO GHO وOWID، ثم يُنفّذ إحصائيات وصفية، وتحليل الارتباط، ومقارنات التأثيرات الثابتة، وتحليل الانحدار بالعتبة، واختبارات جرانجر للسببية، وفحوصات الصلابة. يُقسّم التحليل إلى ثلاثة أقسام منطقية: تقريب أولي، ودراسة لوحة على مستوى الماكرو عبر 177 دولة، وتحقق على مستوى الفرد باستخدام بيانات الاستطلاع. يمكن للباحثين تشغيل كامل السلسلة مع سطر أوامر واحد، وإنشاء جميع الرسوم البيانية والجداول، واستكشاف مُقدّرات بديلة مثل DK‑SE، واتجاهات الدول، وFD‑IV. تم تصميم المشروع لتعزيز القابلية للتكرار والشفافية في البحث العلمي في مجال العلوم الاجتماعية.
Options Simulator is an educational web application that allows users to simulate trading on the stock market with virtual money and learn about options without risking real money.
هو أداة تعليمية شاملة لتعلم التداول بالخيارات. يوفّر محاكاة واقعية للأسواق المالية، مما يسمح للمستخدمين بتدريب التداول باستخدام أموال خيالية. تشمل المنصة العديد من الميزات مثل محاكاة أسعار الأسهم باستخدام النماذج الرياضية، والتداول بالخيارات مع تسعير واقعي، وmentorship مُقدم بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين أيضًا حفظ المحاكاة، تتبع تاريخهم، ومقارنة النتائج.
This project provides a model-agnostic biomedical segmentation MLOps platform for various applications.
هذا المشروع يقدم منصة MLOps غير محددة للنموذج لتحليل الصور البيولوجية. يمكن للمستخدمين دمج نماذجهم في بيئة إنتاجية جاهزة بسهولة، وتوفر الميزات مثل خدمة النموذج والمراقبة والتسجيل، مما يجعلها حلًا مثاليًا للمشاركين في مجال تحليل الصور البيولوجية.
A Python library that benchmarks how large language models alter their behavior when faced with hostile prompts.
يقدم هذا المشروع إطارًا لتقييم سلوك نماذج اللغة الكبيرة تحت تأثير التهديدات في التوجيه. يتيح للمستخدمين إنشاء مجموعات اختبار متعددة الأبعاد تُقيّم مدى تغير سلوك النموذج عند مواجهة أسئلة عدائية أو تحريضية. يتضمن أدوات تحليل رسومية تُظهر التغيرات في الأداء عبر معايير مختلفة، مع دعم للبيانات في شكل جداول وملفات CSV. يستهدف الباحثين في الذكاء الاصطناعي ومهندسي نماذج اللغة الذين يرغبون في اختبار أمان وسلوك النماذج قبل نشرها. يحل مشكلة صعوبة قياس استجابة النماذج للمدخلات الضارة، ويمنحهم وسيلة منهجية لتحديد نقاط الضعف. يميز المشروع بقدرته على دمج مؤشرات متعددة في تحليل واحد، مع واجهة برمجية سهلة الاستخدام. كما يوفر إمكانية توسيع الاختبارات بإضافة سيناريوهات جديدة بسهولة.
The pymilvus project provides a Python SDK for interacting with the Milvus database.
هذا المكتبة البرمجية للغة البايثون التي تسمح للمطورين بالتفاعل مع قاعدة البيانات ميلفوس. يمكن المستخدمين من خلالها إجراء عمليات مختلفة مثل إضافة البيانات، الاستعلام والتنسيق. تم تصميم المكتبة ليكون لها كفاءة و قابلية التوسعة عالية، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات على نطاق واسع.
The humpback-acoustic-embed project is a platform for generating acoustic embeddings and clustering of humpback whale vocalizations.
هذا المشروع يقدم واجهة ويب للمعالجة والتحليل لل념يات الصوتية لفرس النهر. يستخدم الالغوريثمات المتعلقة بالتعلم الآلي لإنشاء التمثيلات الصوتية، والتي يمكن أن تجمّع لتكشف عن الأنماط في البيانات. يدعم المشروع العديد من الميزات مثل إيراد البيانات وتحليلها وإنشاء التمثيلات والتمثيلات وتخطيط الجماعات. مصمم لباحثي علم الحيوان وعلم الأحياء الذين يدرسون سلوك فرس النهر.
This project enables users to create AI-powered automatic video montages.
هذا المشروع يتيح للمستخدمين إنشاء مقاطع فيديو مونتاجية تلقائية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يستفيد المشروع من مجموعة من المكتبات والفرームوركس، بما في ذلك Huggingface و PyTorch، لprocessing ودمج مقاطع الفيديو في مونتاج متكامل.
Integrate neural surface reconstruction into Meshroom photogrammetry pipelines.
يضيف هذا المكوّن الإضافي إلى Meshroom طريقة إعادة بناء السطح العصبي التي تعتمد على خرائط الانعكاس والسطح المتعددة الأوجه لإنتاج نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الجودة. يتم دمجه مباشرة في سير عمل Meshroom، ما يتيح للمستخدمين استبدال أو تعزيز مراحل الاستيراد التقليدية بأسلوب السطح الضمني العصبي. يعتمد التنفيذ على مكتبات PyTorch وtiny‑cudann وnerfacc لتشغيل عمليات إعادة البناء على وحدات معالجة الرسوم NVIDIA الحديثة. يستهدف الباحثين والفنانين والمحترفين في مجال التصوير الفوتوغرافي الثلاثي الأبعاد، ويحل مشكلة الحصول على هندسة دقيقة عندما تكون خرائط الانعكاس غير متسقة أو عندما يواجه الأساليب التقليدية صعوبة في التفاصيل الدقيقة. يقدّم المكوّن الإضافي إعدادًا مبسطًا، مع ضرورة وجود نسخة Meshroom متوافقة وبوحدة معالجة رسومات تدعم CUDA. يتيح للمستخدمين دمج تقنيات إعادة البناء العصبي في خطوط سير العمل الحالية دون الحاجة إلى إعادة بناء كاملة للبيئة. كما يدعم التوافق مع أحدث إصدارات Meshroom ويُسهل عملية التكوين عبر ملفات الإعداد المدمجة. يساهم في تحسين جودة النماذج الناتجة وتوفير وقت معالجة أكبر مقارنة بالطرق التقليدية.
The event-discovery project is designed to identify and analyze events in long-horizon video data.
يستخدم هذا المشروع تقنيات ملهمة من الفيزياء لاكتشاف الأحداث في بيانات الفيديو التي تمتد لفترات طويلة. يستفيد من مجموعة من المكتبات، بما في ذلك مكتبة Transformers من Hugging Face و PyTorch، للتعامل مع وتحليل البيانات الفيديو. الهدف هو تحديد الأحداث ذات الأهمية داخل التسلسل الزمني للفيديو. هذا المشروع له تطبيقات في مجالات متعددة، مثل الرؤية الحاسوبية والروبوتات والمراقبة.
This project generates adversarial electromagnetic warfare strategies using self-play reinforcement learning.
يستخدم مشروع mericanii-ew التعلم العميق لتحليل الاستراتيجيات الإلكترونية الحربية (EW) المضادة. يتيح هذا النهج إنشاء تكتيكات EW معقدة وفعالة دون تدخل بشري. يستفيد المشروع من مجموعة من مكتبات التعلم الآلي، بما في ذلك PyTorch و NumPy، لتنفيذ الخوارزمية الذكية.
Generate Japanese subtitles for adult videos using AI transcription.
يُقدِّم هذا المشروع مولِّد ترجمات آليًا مخصصًا للفيديوهات البالغية باللغة اليابانية. يقوم بتحويل الصوت إلى نص بدقة عالية، مع توقيت دقيق للترجمات لتتناسب مع المشاهد. يستخدم نماذج تحويل الكلام إلى نص متقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع المصطلحات العامية والمصطلحات الخاصة بالمجال. يمكن للمستخدمين رفع ملفات الفيديو أو الصوت عبر واجهة ويب بسيطة أو نقطة نهاية API، ثم الحصول على ملف الترجمة بالصيغة القياسية، مما يسهل دمجه في سير عمل التحرير. يحل هذا الحل مشكلة الاعتماد على الترجمة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً وتكلف موارد، ويُسرّع عملية إنتاج المحتوى مع الحفاظ على الدقة والملاءمة الثقافية.
The stat-arb project is an equity pairs trading system designed to discover and execute profitable trades using walk-forward cointegration analysis.
هذا المشروع هو نظام تجارة زوجي الأسهم يستخدم تحليل التكامل الأمامي للتوافق لاكتشاف الفرص التجارية المربحة. يتم تنفيذ النظام باستخدام مكتبات كلايك، ماتبليوت، نومبي، بنادس، بايدنتيك، سايسي، وسيليريا، ويعمل مع قواعد البيانات البوسيستر.
MAUDE is an on-device AI assistant that runs locally and routes to cloud models for multi-client access and tool execution.
يعد مود (MAUDE) محرك متحد للعديد من الوكلاء يقوم بتشغيل مساعد الذكاء الاصطناعي على الجهاز المحلي ويتحكم في الطرق إلى النماذج السحابية، ويقدم الوصول متعدد الأجهزة والتنفيذ المعماري. يمكن الوصول إليه من عدة منصات بما في ذلك TUI للخادم، وبرنامج CLI للماك/الكمبيوتر، وتطبيق PWA للجوال، وTelegram.
A command‑line tool that runs inference on pre‑trained models and visualises the results.
يُعدّ مشروع meta_fit أداة تشغيل استدلال سريعة ومبسطة تُكتب بلغة بايثون وC++، تُحمّل أوزان النماذج المدربة مسبقاً مع بيانات الاختبار لتوليد التنبؤات. يُقرأ ملف تكوين بصيغة YAML لتحديد معلمات النموذج، وحجم الدُفعات، وخيارات الإخراج. بعد الانتهاء من الاستدلال، تُنتج الأداة رسومات بفضل مكتبة Matplotlib، ما يتيح للمستخدم فحص دقة التنبؤات وتوزيعها. يستهدف المشروع الباحثين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة لتقييم النماذج على مجموعات بيانات جديدة. يحل المشكلة التي تواجهها عمليات الإعداد اليدوي المتكررة للاستدلال، ويقدّم سير عمل موحد وقابل للتكرار. يميز المشروع بواجهة سطر أوامر بسيطة، ودعم للغات متعددة، وقدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة.
A library that automates hyperparameter tuning for BayesFlow neural posterior estimation models.
توفر هذه المكتبة إطارًا عامًا لتحسين معلمات BayesFlow لتقدير الاحتمالات الخلفية. تتكامل مع مكتبات التعلم الآلي الشائعة لتقييم أداء النموذج عبر مجموعة واسعة من إعدادات المعلمات. يمكن للمستخدمين تعريف مساحات البحث واختيار استراتيجيات التحسين وتشغيل التجارب مع كود بسيط. تُخرج الأداة مقاييس مفصلة وتصورات تساعد في اختيار أفضل تكوين. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والممارسين الذين يحتاجون إلى ضبط موثوق ومتكرر لنماذج الاستدلال البايزي.
PHF Search is a tool for sequence optimization of protein structures using AlphaFold2 as a black-box evaluator.
هذا المشروع ي.optimizes البروتينات التسلسلات باستخدام AlphaFold2 كمدخل أسود. يستخدم استراتيجية البحث متروبوليس مونتي كارلو، ولكن يسمح للمستخدمين بتحديثها إلى أخرى مثل الجينات الوراثية دون تغيير طبقات التنبؤ أو التقييم.
The Ternary Plot Visualizer is a tool for visualizing three-component composition data, designed for academic papers and presentations.
هذا المشروع يقدم أداة لتصفية مخططات ترنيرية ثلاثية الأبعاد، التي تدعم تنسيقات الملف CSV و TXT و TSV مع تحديد الفاصلة التلقائي. يحتوي على جدول بيانات قابل للتعديل، دعم الصيغة الكيميائية، صور جاهزة للنشر، تقريب، وحرارة زاوية. يتم بناء التطبيق باستخدام Streamlit و Plotly و NumPy و Pandas و SciPy و Pymatgen.
The multidms project enables the joint analysis and modeling of data from multiple deep mutational scanning experiments.
يوفّر هذا المشروع إطارًا لتحليل وتحليل البيانات من عدة تجارب استقصاء تعديلات عميقة. يسمح للمبحثين بجمع البيانات من التجارب المختلفة، واكتشاف الأنماط والارتباطات، وتحقيق الفهم في العلاقات بين التعديلات والمؤثرات على الوظيفة البروتينية. يستخدم المشروع خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات وتوقّع سلوك البروتينات التي تحتوي على تعديلات محددة.
A Python tool for estimating the physical parameters of gravitational wave sources.
يُعَدّ هذا البرنامج أداةً برمجية متخصصة في تحليل بيانات الموجات الجاذبية لاستخلاص معلمات المصدر الفيزيائية مثل الكتل والدوارات وموقع السماء. يعتمد على مكتبات عددية قوية لتطابق نماذج الموجات مع الإشارات المُلاحَظة، ويُنتِج توزيعات لاحتمالية لاحقة للمعلمات. يتضمن سير العمل استيراد البيانات، ومعالجتها، وتقييم الاحتمالية، وتوليد العينات عبر خوارزمية ماركوف-تشين مونت كارلو. صُمم هذا البرنامج خصيصاً للباحثين في الفيزياء الفلكية وعلم الموجات الجاذبية، لتسهيل سير العمل وتحسين كفاءة التحليل. يُقدّم النتائج بصيغة رسومية عالية الجودة، مع إمكانية حفظها في تنسيقات علمية قياسية للمتابعة. يميز هذا الحل بقدرته على دمج خطوات التحليل المتعددة في واجهة واحدة، مما يقلل الحاجة إلى أدوات متعددة ويُسرّع عملية الاستخلاص.
A machine learning pipeline that predicts Alzheimer's disease from clinical data and offers an interactive Streamlit interface for model comparison and explainability.
يُقدّم هذا المشروع سير عمل كامل لعلوم البيانات لتشخيص مرض الزهايمر باستخدام ميزات سريرية للمرضى. يتضمن معالجة البيانات، هندسة الميزات، تدريب وتعديل عدة نماذج تصنيف مثل الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، XGBoost، وشبكة عصبية متعددة الطبقات. تُحسب قيم SHAP لتوفير شروحات شفافة لأهمية الميزات، ويُبرز النموذج الأفضل. يتيح لوحة Streamlit التفاعلية للمستخدمين رفع البيانات، مقارنة مؤشرات الأداء، وعرض مخططات SHAP في الوقت الحقيقي. تم تصميم هذا الأنابيب للباحثين والمهنيين الصحيين الذين يحتاجون أداة قابلة للتكرار وشفافة للكشف المبكر عن المرض.