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.
The imgui-bundle project provides a fast and feature-rich GUI toolkit for C++ and Python applications.
هذا المشروع مجموعة من الأدوات وال бібліوتكيات التي تسمح بإنشاء واجهات مستخدم رسومية قوية في وقت قصير. يدعم اللغة البرمجية C++ وبرمجة بايثون، مما يجعلها حلًا متوافقًا مع عدة منصات للتنفيذ. يحتوي imgui-bundle على ميزات مثل التصفح السريع والخيارات المتقدمة للاستخدام والcompatiblity مع عدة منصات.
An interactive viewer for browsing the 80 Million Tiny Images dataset.
يتيح هذا البرنامج عرض صور مجموعة بيانات Tiny Images التي تتضمن ثمانين مليون صورة صغيرة. يستخدم مكتبة matplotlib لعرض الصور في نافذة رسومية، مع إمكانية التمرير عبر الصور باستخدام لوحة المفاتيح أو الفأرة. يقرأ البرنامج ملفات الصور من مجلد محدد، ويستفيد من مكتبة numpy لتحويل البيانات إلى مصفوفات قابلة للعرض. يهدف إلى تسهيل فحص جودة الصور وتحديد الأخطاء أو الأنماط غير المتوقعة. يستهدف الباحثين في رؤية الحاسوب ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى معاينة سريعة للبيانات. يقدّم واجهة بسيطة بدون إعدادات معقدة، ما يجعله مناسباً للمبتدئين. يختلف عن الحلول الأخرى بتركيزه على dataset Tiny Images وتوفير تجربة تصفح سلسة وسريعة.
Generate academic paper PDFs from structured research data with interactive editing.
يُحوِّل هذا التطبيق الويب البيانات البحثية المنظمة إلى ملفات PDF لأوراق أكاديمية مُعدة بعناية. يُنشئ تلقائياً الرسوم البيانية باستخدام مكتبات التصوير البياني ويُركّب النص مع مساعدة الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى. يتيح للمستخدمين تعديل المحتوى والتخطيط والرسوم عبر واجهة ويب بديهية قبل التصدير النهائي. صُمم للأكاديميين والطلاب الجامعيين والباحثين الذين يحتاجون إلى تسريع تحويل البيانات الخام إلى مستندات جاهزة للنشر. يحل المشكلات المرتبطة بالخطوات اليدوية المملة في إعداد المقالات، مثل إنشاء الرسوم البيانية، كتابة النص، وتنسيق المستند، مما يوفر الوقت ويقلل الأخطاء.
The poly-tracker project is a tool for users to track their Polymarket portfolios, analyze performance, and receive advice on optimal position sizing.
يعد poly-tracker أداة لمراقبة و تحليل موازنات المستثمرين في Polymarket، بالإضافة إلى نصائح بشأن حجم المواقع الأمثل. يتيح للمستخدمين مراقبة استثماراتهم، وتحليل اتجاهات السوق، وتخذ قرارات مدروسة بشأن مواقعهم.
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.
An AI‑powered fitness coaching platform that processes Garmin data to deliver personalized workout plans and insights.
يستورد النظام بيانات النشاط من أجهزة Garmin ويطبق نماذج تعلم الآلة لتوليد توصيات تمارين مخصصة. يوفّر واجهة سطر أوامر سريعة لاستيراد البيانات وواجهة ويب تفاعلية للرسوم البيانية باستخدام FastAPI وMatplotlib وPandas. يمكن للمستخدمين متابعة اتجاهات الأداء، والحصول على ملاحظات تدريبية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديد أهداف لياقة محددة. يستهدف المنصة الرياضيين والمدربين الذين يحتاجون إلى إرشاد مبني على البيانات دون تحليل يدوي. يوفّر النظام حلولاً سريعة وفعّالة لتخطيط التمارين، مما يقلل من الجهد ويزيد من كفاءة التدريب. يدمج التحليل الإحصائي مع التوصيات الذكية لتوفير تجربة شاملة ومتكاملة للرياضيين.
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 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.
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.
A Python library that enables quantitative backtesting and trading for the Kubera ecosystem.
تُعد مكتبة كابيرا-كوانت أداة برمجية بلغة بايثون تُسهل عملية الاختبار العكسي والتداول الكمي داخل بيئة كابيرا. تُقدّم مجموعة شاملة من الأدوات لتحميل بيانات السوق، وبناء استراتيجيات التداول، ومحاكاة الصفقات مع مراعاة القيود الواقعية مثل الرسوم والوقت. تتكامل المكتبة بسلاسة مع مكتبات تحليل البيانات الشهيرة مثل باندا، نَمباي، وماتبلوتلِيب، ما يتيح معالجة متقدمة للبيانات، تحليل إحصائي، وتوليد تقارير بصرية مفصلة. تستهدف المحللين الكميّين والمتداولين الآليّين، وتساعدهم على التحقق من أداء الاستراتيجيات قبل تنفيذها في السوق الحقيقي. بفضل تبسيط الأنماط الشائعة للاختبار العكسي، تقلل المكتبة من الكود المكرر وتسرّع دورة التجربة والاختبار.
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.
This project provides a market analysis toolkit for options trading, offering features such as HMM regime detection, technical indicators, phase detection, and opportunity assessment.
هذا المشروع يوفّر أداة تحليل السوق للاستثمار في خيارات، وتضم ميزات مثل اكتشاف الأنماط باستخدام النماذج اللازمة، والمتغيرات الفنية، واكتشاف المراحل، وتقييم الفرص. هذه الأدوات تساعد المستثمرين على اتخاذ قرارات أكثر دقة بناءً على تفاصيل حول السوق.
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.
An AI-powered framework that lets users generate Streamlit-based presentations, courses, and web-books without writing code.
يستفيد Streamtex من نماذج اللغة الكبيرة مثل Claude أو Cursor لإنتاج محتوى منظم تلقائياً لتطبيقات Streamlit. يتيح للمستخدمين تحديد نوع المادة—عرض تقديمي، دورة، أو كتاب إلكتروني—ويولد النظام نصاً، صوراً، مخططات، وعناصر تفاعلية. يدمج الإطار مع مكونات واجهة Streamlit، ما يتيح عرض المحتوى الناتج كواجهة ويب أنيقة مع جهد تقليل. يدعم إنشاء الرسوم البيانية عبر مكتبة matplotlib ويعزز مخرجات الطرفية باستخدام تنسيقات غنية. يستهدف الأفراد الذين يدرسون أو يدرّسون أو يبدعون محتوى تعليمياً دون الحاجة لخبرة برمجية. يحل مشكلة الوقت والجهد في إعداد المواد التعليمية، مع توفير تنسيق متسق وجذاب. يميز نفسه بقدرة التوليد التلقائي والتكامل السلس مع بيئة Streamlit، ما يتيح نشر المحتوى بسرعة وفعالية.
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.
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.
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.
The MarkShark project is an open-source Optical Mark Recognition toolkit designed for detecting and processing bubbles in images.
هو أداة مفتوحة المصدر تستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف وتحليل العلامات المائية في الصور. تعتمد الأداة على مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy و pandas لتحقيق نتائج دقيقة. يمكن استخدام الأداة في تطبيقات متعددة حيث يحتاج إلى تحليل العلامات المائية، مثل إدخال البيانات، تحليل المسوحات أو معالجة الوثائق.
A Python library that reads and writes TIFF files with GPU acceleration and camera calibration support.
تعمل مكتبة Tifx على توفير واجهة برمجية عالية الأداء لمعالجة ملفات TIFF، مع تسريع الإدخال والإخراج عبر مكون C++ ودعم اختياري للمعالجة على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة. توفر مكتبة واجهة برمجية بسيطة لقراءة وكتابة وتعديل مجموعات TIFF، مع دعم للعديد من خوارزميات الضغط. كما تتضمن مكتبة أدوات لتصحيح الكاميرا، حيث تستخرج وتطبق معلمات الكاميرا المضمنة في بيانات TIFF. تستهدف المكتبة الباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى معالجة صور كبيرة بسرعة وموثوقية في مجالات البحث العلمي ورؤية الحاسوب. تحل المكتبة مشكلة بطء معالجة مجموعات الصور الضخمة، وتوفر مساراً متوازناً بين المعالجة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات. تميزها تكاملها السلس مع أنظمة البنية التحتية الحالية، مع إمكانية توسيعها لتشمل ميزات إضافية في المستقبل.
This project provides a framework-agnostic boilerplate for AI-assisted development.
هذا المشروع يوفّر قالب مشاريع لتنفيذ التطوير المسلّط على الذكاء الاصطناعي. تم بناؤه باستخدام مكتبات بايثون الشائعة مثل Click, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, و Streamlit. هذا القالب يهدف إلى تسهيل عملية التطوير من خلال تقديم أساس قوي لإنشاء تطبيقات مدعومة بالبيانات.
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.
Mycoswarm is a distributed AI framework that allows users to create their own clusters using available hardware.
يُعتبر ميكوسوام (Mycoswarm) إطارًا توزيعًا للذكاء الاصطناعي يهدف إلى بناء وتحليل العملات الحاسوبية على نطاق واسع. يمكن للمستخدمين إنشاء مجموعة من الخوادم باستخدام hardware المتاحة، مما يجعلها حلًا مثاليًا للأجهزة الموجودة بالفعل أو محدودة الموارد.
Detects settlement expansion along a specified corridor using Sentinel‑2 satellite imagery and outputs visual and statistical summaries.
يُعَدّ هذا البرنامج أداة سطر أوامر تُستخدم لتحليل صور Sentinel‑2 بهدف كشف وتحديد توسع المستوطنات على طول مسار محدد. يقوم البرنامج بمعالجة بيانات الصور متعددة القنوات، ويُطبّق خوارزميات تصنيف تعلم آلي لتحديد المناطق التي شهدت تغيراً في التغطية الأرضية. تُنتج الأداة خرائط للتغير، بالإضافة إلى رسوم بيانية عالية الدقة وإحصائيات مفصلة تُعرض في تقرير نصي مختصر. يمكن للمستخدم ضبط مسار الدراسة والنطاق الزمني عبر خيارات سطر أوامر بسيطة، ما يتيح مرونة في تطبيق الأداة على مشاريع مختلفة. يهدف البرنامج إلى تسهيل عمليات المراقبة السريعة والمتكررة للنمو الحضري في سياقات تحليل الصور الفضائية. كما يُقدّم واجهة مستخدم نصية جذابة تُظهر التقدم والنتائج بوضوح، مما يُسهم في فهم سريع للبيانات. يختلف هذا الحل عن الأدوات التقليدية بتركيزه على التكامل السلس بين المعالجة الإحصائية والرسوم البيانية، مع توفير إمكانية التصدير السهل للنتائج.
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.
A command-line tool that processes Thai language text to provide statistical analysis and visualizations for NLP research.
توفر هذه الأداة مجموعة من الأوامر لاستيراد مجموعات نصوص تايلاندية، تنظيفها، وتقسيمها إلى كلمات، ثم حساب مجموعة واسعة من الإحصائيات اللغوية. تُصوّر النتائج أهم المقاييس مثل توزيع تردد الكلمات، نسب أجزاء الكلام، وخرائط الحرارة للتراكيب. يمكن تصدير المخرجات إلى ملفات CSV أو عرضها مباشرة في الطرفية مع تنسيق غني. صممت للأبحاث لتسريع مرحلة الاستكشاف في مشاريع معالجة اللغة الطبيعية عبر أتمتة المهام المتكررة. يركز واجهة الأوامر على سهولة الاستخدام، مع إمكانية ربط الأوامر وتخصيص المعلمات عبر علميات بسيطة.
A platform that enables researchers to experiment with language models on Apple Silicon hardware.
تُقدّم المنصة سير عمل مبسّط لتحميل وتعديل وتقييم نماذج اللغة مباشرة على أجهزة Apple Silicon. تُدمج مع مستودعات النماذج الشائعة مع واجهة خفيفة تُختار تلقائياً مسار التنفيذ الأكثر كفاءة للعتاد. يمكن للمستخدمين تصور مؤشرات الأداء وتوزيعات الرموز ومخططات الانتباه باستخدام أدوات الرسم المدمجة. صممت المنصة للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى بروتوتايب سريع دون الحاجة لإعداد مجموعات معقدة من وحدات معالجة الرسوميات. تُحلّ هذه المنصة فجوة بين أبحاث النماذج المتطورة والقيود العملية لنظام Apple Silicon. كما توفر بيئة تجريبية متكاملة تسمح بتعديل المعلمات وتقييم النتائج في وقت قصير. تبرز المنصة بقدرتها على تسريع عملية البحث وتسهيل نشر النماذج على الأجهزة المحمولة.
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.
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.
The project generates 3D nanoparticle agglomerates through a Brownian collision simulation.
يستخدم هذا المشروع طرق حسابية لتحليل تراكب الجسيمات النانوية في ثلاثة أبعاد. يستفيد من مكتبات مثل NumPy و SciPy للعمليات الحسابية الفعالة، ومكتبة Matplotlib للرسم البياني. الهدف هو modeling وتحليل سلوك الجسيمات النانوية تحت الحركة البراونية. هذا يمكن أن يكون مفيدًا في مجالات مثل العلوم المواد والنانوتكنولوجي.
The spectral-predict project is an automated spectral analysis tool designed to preprocess, model, and rank spectroscopy data.
هذا البرنامج يقوم بتحليل البيانات الطيفية بشكل تلقائي، ويقدم أدوات لتعديل وتحليل وترتيب هذه البيانات. يستخدم هذا البرنامج مكتبات برمجية شائعة مثل scikit-learn, numpy, pandas, و scipy للقيام بهذه المهمة. يهدف spectral-predict إلى تسهيل تحليل البيانات الطيفية المعقدة.
A Python library that provides a zero‑gap memory system to improve the performance of state‑of‑the‑art local context models.
يُقدِّم Zero‑Gap Memory مكتبة بايثون تهدف إلى منح نماذج اللغة الكبيرة ذاكرة مستمرة وبدون فجوات في التفاعل. تُخزّن المكتبة التمثيلات المكانية والبيانات المرافقة في هياكل ذكية داخل الذاكرة، ما يتيح استرجاع سريع وسلس دون الحاجة إلى قواعد بيانات خارجية. تتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بنماذج الذكاء الاصطناعي، وتُضيف تلقائياً المحتوى السابق ذي الصلة إلى الطلبات لتحسين الاتساق والدقة. تستهدف المطورين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، وتُسهم في بناء وكلاء محادثة، ومساعدين معرفيين، وأي تطبيق يحتاج إلى سياق طويل الأمد. كما توفر أدوات مرئية لتحليل استخدام الذاكرة ونوعية الاسترجاع، مما يتيح ضبط الأداء وتحديد الانحرافات المحتملة.
A Python tool that maps the evolution of AI research by extracting and visualizing data from the Connectionists mailing list archives.
يقوم هذا المشروع بجمع بيانات قوائم البريد الخاصة بمجموعة Connectionists، ثم يقوم بتحليل المحتوى واستخراج الموضوعات الرئيسية والمؤلفين والاتجاهات المناقشة على مر الزمن. يتم تنظيف البيانات وتنسيقها باستخدام مكتبات معالجة البيانات، ثم يتم إنشاء رسومات بيانية تفاعلية توضح كيف تغيرت مواضيع أبحاث الذكاء الاصطناعي عبر العقود. يهدف المشروع إلى خدمة الباحثين والمؤرخين ومهتمي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في استكشاف السياق التاريخي لأبحاث الشبكات العصبية وتعلم الآلة. يتيح للمستخدمين تحديد الأوراق العلمية المؤثرة، والفرع الناشئ للمواضيع، وتطور المصطلحات في المجال. يتميز المشروع بخفة الوزن وسهولة التشغيل عبر سطر الأوامر أو دمجه في دفاتر Jupyter، ما يجعله أداة عملية للبحث والتحليل التاريخي.
The archetypes project is a unified framework for dimensionality reduction and neural network analysis.
هو إطار عمل متكامل يدمج تقنيات مختلفة لتحليل الشبكات العصبية وخفض الأبعاد. يوفر واجهة統یة لتنفيذ مهام مثل الرؤية البيانية، التجميع، والتصنيف باستخدام مكتبات شعبية مثل هوجنج فاس و scikit-learn. تم تصميم الإطار للتمكن من توسيع وتخصيصسه بسهولة، مما يسمح للمستخدمين بإدراج أجهزة جديدة وموديلات.
An interpretable framework that classifies somatic variants from tumor-only whole exome sequencing data using multiple evidence sources.
يُقدِّم إطار Somatic‑Likelihood Tiering (SLT) حلاً قابلاً للتفسير لتصنيف المتغيرات الجسيمية التي تُكتشف في بيانات تسلسل الجينوم الكامل للورم فقط (WES). يجمع الإطار بين إشارات متعددة مثل تردد الجينوم، عمق القراءة، تحيز القوس، وقواعد بيانات التعليقات الخارجية، ثم يُدخلها في نموذج تعلم آلي خفيف الوزن مبني على مكتبة scikit‑learn. يخرج الإطار من كل متغير مستوى ثقة (tier) مع شرح شفاف للمؤشرات التي ساهمت في التنبؤ، ما يتيح للباحثين تقييم موثوقية النتائج. يُصمم SLT خصيصاً للباحثين في مجال المعلوماتية الحيوية وعلماء السرطان الذين يحتاجون إلى أولوية للمتغيرات للبحوث الوظيفية أو التفسير السريري. بتركيزه على بيانات الورم فقط، يزيل الحاجة إلى عينات طبيعية متطابقة، ما يجعله مناسباً للتحليلات الرجعية ودراسات العينات المحدودة.
A command-line toolkit that compares volcanic degassing models and visualizes their outputs for researchers.
تُعدّ أداة Volcatenate تطبيقًا سطر أوامر مبنيًا على لغة بايثون يهدف إلى تبسيط مقارنة نماذج تفريغ البراكين. تقوم الأداة بقراءة بيانات مخرجات النماذج، وإجراء تحليلات إحصائية، ثم إنتاج رسومات بيانية جنبًا إلى جنب باستخدام مكتبة Matplotlib. تدعم الأداة صيغ البيانات الشائعة في الجيولوجيا عبر مكتبة Pandas، وتوفر تقارير شاملة في الطرفية باستخدام مكتبة Rich. يتيح ذلك للباحثين تقييم أداء النماذج بسرعة، وتحديد الاختلافات، وإنتاج رسومات جاهزة للنشر. كما تُسرّع الأداة سير العمل في دراسات البراكين من خلال أتمتة المهام المتكررة.
A Python library that streamlines the creation, backtesting, and analysis of custom indices and ETFs.
يُعد PyBeacon أداة شاملة تُسهل تصميم واختبار وتقييم المؤشرات وصناديق المؤشرات المخصصة. يقدّم إطار عمل معياري للبيانات، بناء المؤشرات، تحسين الأوزان، وتوليد استراتيجيات النسخ. يعتمد على مكتبات علمية معروفة لتوفير تحليلات إحصائية متقدمة، مقاييس مخاطر، وتصورات أداء. يستهدف المحللين الكميّين ومديري المحافظ الذين يحتاجون إلى سير عمل مرن وقابل للتكرار في تطوير المؤشرات وصناديق المؤشرات. يحدّث الوقت اللازم للتطوير ويعزّز الاتساق عبر المشاريع. يدمج أدوات تحليل الأداء مع واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام، ما يتيح للمستخدمين التركيز على الاستراتيجية بدلاً من البنية التحتية. يبرز PyBeacon بمرونته في التعامل مع مجموعات بيانات مختلفة وتوفير تقارير شاملة للنتائج.
A command‑line tool that preprocesses medical and general images, lets users review them interactively to detect burned‑in PHI, and reports review status.
يُحوّل image-review ملفات DICOM أو صور عادية إلى دفعات JPEG مُعَتَّبَة باستخدام التساوي التدرجي التكيفي وتطبيق خريطة ألوان اختيارية. ثم يفتح عرضاً تفاعلياً في وضع ملء الشاشة يتيح للمستخدمين تصنيف الصور في وضع الشبكة أو الوضع الفردي، مع إمكانية وضع علامة CLEAN أو DIRTY على كل صورة. يَسْتَخْدِم البرنامج نظاماً متعدد المراحل لتتبع التقدم، مع إمكانية استئناف الجلسات والتركيز فقط على الصور التي تحتاج فحصاً تفصيلياً. يُنتِج ملف manifest وتقارير حالة تلخص عدد الصور التي تمت مراجعتها، وعدد النتائج المحتملة للPHI، ومعدل الإنجاز العام. تم تصميم سير العمل للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، ما يجعله مناسباً لفحوصات الامتثال ومهام إزالة التعريف للبيانات. يَسْتَخدم البرنامج مفاتيح لوحة المفاتيح أو وحدات تحكم Xbox لتسهيل التنقل والتصنيف. يَتضمن النظام دعماً للملفات المضغوطة ZIP، مما يسهّل معالجة مجموعات الصور المتعددة. يَتَسَاوَى مستوى التعقيد مع أدوات مراجعة الصور التقليدية، مع إضافة واجهة تفاعلية محسّنة للسرعة والكفاءة.
A command-line tool that applies the Synthetic Control Method to evaluate long‑term economic recovery after the 1998 Guadalupe River flood.
تُعَدّ هذه الأداة وسيلة تحليلية تُطبّق طريقة التحكم الاصطناعي لتقييم التعافي الاقتصادي طويل الأمد بعد فيضان نهر غوادالوب في عام 1998. تقوم الأداة بقراءة بيانات اقتصادية زمنية، ثم تُنشئ سيناريوًّا مضادًا اصطناعيًا يُقارن مع مسار المنطقة المتأثرة. تُنتج النتائج ملخصات إحصائية ورسومًا بيانية تُظهر الانحراف بين الواقع والسيناريو المضاد. يُمكن للباحثين وصناع السياسات استخدام هذه النتائج لقياس أثر الفيضانات وتقييم سياسات التعافي. تُقدّم الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة تُسهل تشغيل التحليل مع عدد قليل من المعاملات. تُعزز الرسوم البيانية الواضحة فهم الاتجاهات الاقتصادية وتُسهل التواصل مع أصحاب المصلحة. تُعدّ الأداة إضافة قيمة للأدوات التحليلية في مجال تقييم السياسات الاقتصادية بعد الكوارث الطبيعية.
A command‑line validation suite that checks the outputs of a heavy‑chain immunoglobulin recombination pipeline.
يُقدِّم هذا البرنامج مجموعة شاملة من 11 أمرًا فرعيًا يُنفِّذ اختبارات تحكم، ومقاييس أداء، وتحليلات إحصائية على مخرجات خط أنابيب إعادة تركيب الجينات الثقيلة للمنهجين. يحقق البرنامج سلامة البيانات، ويتحقق من أنماط التوزيع المتوقعة، ويقارن النتائج مع مجموعات بيانات مرجعية. يمكن للمستخدمين إنشاء تقارير مفصلة، وتشغيل اختبارات القابلية للتكرار، وتحديد الأخطاء المحتملة في خطوات معالجة الخط. صُمم البرنامج خصيصًا للباحثين ومحللي البيانات الحيوية الذين يحتاجون إلى ضمان جودة موثوق به في سير العمل المناعي الجيني. يندمج بسلاسة مع خطوط الأنابيب القائمة، موفرًا اختبارات تلقائية وتشخيصًا تفاعليًا.
A web-based tool that simulates Magic: The Gathering commander decks and visualizes their mana curves.
يُقدّم التطبيق واجهة ويب تسمح للمستخدمين بإدخال قائمة أوراق مجموعة Commander ثم تشغيل محاكاة على نطاق واسع للعبة. تُستَخدم مكتبات إحصائية لتوليد آلاف الألعاب المحاكاة، مع حساب توزيع تكاليف التوريد عبر الأدوار. تُعرض النتائج كرسوم بيانية تفاعلية تُظهر منحنى التوريد وتسلط الضوء على الفجوات الزمنية المحتملة. يستهدف اللاعبون المبتدئون والمحترفون على حدٍّ سواء، ويُساعد في تقييم أداء المجموعة، وتحديد نقاط الضعف، وتحسين اختيار الأوراق. من خلال تصور توافر الموارد، يحلّ الأداة مشكلات شائعة في بناء المجموعات وتخطيط الاستراتيجيات، ويُعزّز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.
It provides a DIY golf launch monitor that captures and visualizes ball flight data using a Doppler radar for golfers and coaches.
يستفيد النظام من مستشعر رادار دوبلر لتسجيل معايير الإطلاق مثل السرعة، الدوران، ومسار الكرة. يتم عرض البيانات في واجهة ويب خفيفة الوزن مبنية على Flask، مع رسوم بيانية حية تُنشئها مكتبة Matplotlib وتحليل عددي يُجرى باستخدام NumPy وSciPy. يتيح للمستخدمين تسجيل الضربات، مقارنة الأداء عبر الزمن، وتصدير البيانات لمزيد من التحليل. يُصمم هذا الحل للغولفرين، المدربين، وعلماء الرياضة الذين يبحثون عن بديل مفتوح المصدر وميسور التكلفة للمراقبات التجارية.
A Python library that builds tree-based models for market mix modeling and explains predictions using SHAP values.
تُعد مكتبة شجرية لتحليل مزيج السوق أداة برمجية تُبني نماذج شجرية مثل الغابات العشوائية وتعلم التدرج لتوقع تأثير الإنفاق التسويقي على المبيعات. تُدمج مكتبة SHAP لتفسير كل تنبؤ، ما يتيح توضيح مساهمة كل قناة تسويقية في الزيادة المتوقعة في المبيعات. تُستقبل البيانات المنظمة، وتُعالج تلقائياً عمليات الهندسة المسبقة للميزات، ثم تُخرج مؤشرات الأداء التنبؤي مع تقارير تفصيلية للتوزيع. تستهدف محللي التسويق وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى قياس تأثير القنوات المتعددة مع الحفاظ على الشفافية. يدمج الحل قدرات النمذجة غير الخطية مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، ما يُسهل تحسين تخصيص الميزانية وتبرير الإنفاق. يميز المشروع قدرته على الجمع بين الدقة العالية في التنبؤ والقدرة على شرح النتائج بطريقة سهلة الفهم للمسؤولين غير التقنيين.
The omega-pbpk project is a whole-body pharmacokinetic simulation platform designed for researchers and clinicians to predict drug absorption, distribution, metabolism, excretion, and interactions.
هذا المنصة تستخدم محرك معادلات تفاضلية عادية (ODE) يتكون من 34 حالة لتحليل سلوك الأدوية في الجسم البشري. وتضم أدوات للتنبؤ بآداء ADME (الامتصاص والانتشار والتحلل والطرح) و DDI (التفاعل بين الأدوية) و PD (الديناميكا الدوائية) والمخرجات السريرية. تم بناء المنصة باستخدام لغة البرمجة Python وتستخدم مكتبات شعبية مثل FastAPI و PyTorch و NumPy.
This project is a multi-agent Large Language Model (LLM) system designed to analyze gene regulatory networks.
هذا المشروع هو نظام متعدد एजينت لتحليل الشبكات التنظيمية الجينية يستخدم تقنيات Large Language Models. يعتمد على قدرة الحوسبة على تحديد الأنماط المعقدة في البيانات البيولوجية، مما يوفر فهمًا قيمة للتنظيم الجيني. هذا المشروع يسعى إلى ربط الحوسبة والتعلم الآلي لفتح آفاق جديدة في فهم mechanisms التنظيم الجيني.
Exa-kit is a collection of tools for building budget-friendly search applications with cost tracking functionality.
يعد exa-kit مجموعة من الأدوات التي تسمح للمطورين بإنشاء تطبيقات بحثية فعالة واقتصادية مع متابعة التكاليف. يتضمن القطعة المكونة للبحث ميزات مثل متابعة التكاليف، مما يسمح للمستخدمين بمتابعة المصروفات المرتبطة بالبحوث الخاصة بهم.
A Python library that provides a unified framework for rheological data analysis and model fitting accelerated with JAX.
تقدم مكتبة ريوجاكس مجموعة شاملة من الأدوات لمعالجة وتحليل ورسم بيانات الريولوجيا. تدعم النماذج الشائعة للمرونة اللزجة مثل ماكسويل وكيلفن‑فويج، وتسمح للمستخدمين بتعريف نماذج مخصصة. تستفيد المكتبة من JAX لتوفير حسابات سريعة ومعززة بالمعالج الرسومي، ما يجعلها ملائمة للبيانات الكبيرة وإجراءات التوفيق المتكررة. تعتمد على مكتبات NumPy وPandas وSciPy وscikit‑learn، وتتكامل بسلاسة مع سير العمل العلمي الحالي. تستهدف الباحثين والمهندسين في علم البوليمرات والهندسة المادية ومعالجة المواد، وتبسط مسار العمل من القياسات الأولية إلى النتائج المنشورة. تُحلّق المشكلات المرتبطة بوقت المعالجة الطويل وتحد من الحاجة إلى إعدادات معقدة للمعالجة الموازية. كما توفر واجهة برمجية واضحة تسمح بدمجها في تطبيقات أكبر أو أنظمة تحليل بيانات متكاملة. يميزها تركيزها على الأداء العالي مع الحفاظ على دقة النمذجة العلمية.
A Python library that performs CPU‑optimized homodyne scattering analysis on XPCS data under nonequilibrium conditions.
يُقدّم هذا المشروع مكتبة بايثون تُعنى بتحليل الانحراف المتماثل (homodyne) للبيانات المجمعة من تقنية XPCS تحت ظروف غير متوازنة. تعتمد المكتبة على مكتبة JAX لتسريع العمليات الحسابية على وحدة المعالجة المركزية، ما يتيح حساب دوال الارتباط ومقاييس التشتت بسرعة عالية حتى مع مجموعات بيانات ضخمة. تتضمن الوظائف الأساسية معالجة البيانات الأولية، حساب دوال الارتباط، تحليل التشتت، وتقدير الأخطاء الإحصائية. كما توفر واجهة رسومية مبسطة عبر مكتبة matplotlib لتوليد مخططات جاهزة للنشر. تستهدف الباحثين في الفيزياء الصلبة وعلوم المواد الذين يحتاجون إلى استخراج معلومات ديناميكية دقيقة من بيانات XPCS في الوقت الحقيقي. يحل المشروع مشكلة بطء التحليل اليدوي ويعزز الدقة والتكرار في النتائج. يميز المشروع قدرته على التعامل مع ظروف غير متوازنة، وهو ما لا يتوفر في الأدوات التقليدية.
A library that gives AI assistants persistent, searchable, self‑organizing long‑term memory using semantic search, knowledge graphs, and reinforcement learning.
يُقدِّم هذا النظام طبقة ذاكرة دائمة للذكاء الاصطناعي، تسمح له بتخزين واسترجاع وإعادة تنظيم المعلومات عبر الجلسات. يستفيد من التمثيلات الدلالية لتوفير بحث سريع وذو سياق، بينما يلتقط هيكل الرسم البياني للمعرفة العلاقات بين المفاهيم. يُحسِّن التعلم التعزيزي سياسة الاسترجاع، معطيًا أولوية لأكثر الحقائق صلة في المحادثة. تُقدِّم المكتبة واجهة برمجة تطبيقات بسيطة يمكن دمجها في أطر الدردشة الحالية، وتشتمل على أدوات لتصوير الرسوم البيانية للذاكرة ومقاييس الأداء. من خلال الحفاظ على ذاكرة ذات تنظيم ذاتي، يمكن للذكاء الاصطناعي تعديل قاعدة معارفه مع مرور الوقت، ما يعزز استمرارية المحادثة وتخصيص التجربة.