undenfinitematrix__WHATSAPPBROADCASTJG
Automated processing of scanned dollar bills to identify fancy serial numbers and prepare bills for eBay listing.
هذا المشروع هو نظام جاهز للتصديق الذي يستخدم نهج YOLO Detection hybrid لProcessing الملفات المسحاة من دولار. يIDENTIFY الأرقام المتقنة ويتجه للتحضير للملصقات على إيباي. يتألف النظام من خليط YOLOv8 + EasyOCR، والذي يحقق 100% rate detection في datasets الاختبار ويعالج حتى 176 ملفات في الدقيقة على CPU.
The dimljus project is a video LORA training toolkit designed for diffusion transformer models.
dimljus هو أداة تدريب لورا للفيديو مصممة خصيصًا للmodeleس الترانسفورميشنية التفجيرية. يوفّر مجموعة من الأدوات والخصائص لتسهيل عملية تدريب هذه الموديلات بفاعلية. تتمحور مهمة أداة dimljus حول تسهيل عملية التدريب، مما يجعلها أكثر سهولة للباحثين والمطورين. باستخدام أداة dimljus، يمكن المستخدمين تجربة مختلف التكوينات والمتغيرات الحاسمة لتحقيق النتائج الأمثل.
The c3 project provides a framework for discovering capability constraints in AI coding agents.
هذا المشروع يقدم إطارًا لاكتشاف القيود القدرات في एजENTS الكتابة الآلي. يفعل هذا عن طريق تحليل سلوك وخرج الأجنت، مما يوفر نظرة شاملة على قوته وعيوبه. يمكن استخدام هذه المعلومات لتطوير أداء الأجنت، وتحسين تفاعلها مع المستخدمين، أو حتى الكشف عن القيم المحتملة.
This project provides a machine learning tutorial and examples using Python.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي لمن يرغبون في التعلم من مفاهيم التعلم الآلي. يتضمن المثال التعليمي والتعليقات حول كيفية استخدام مكتبات شعبية مثل Transformers من Hugging Face و PyTorch. يغطي المشروع مواضيع مثل إعداد البيانات وتدريب النماذج وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib.
A Python library that streams live PostgreSQL data, applies AI and machine learning models, and produces real‑time analytics and natural‑language insights.
تتصل المكتبة بقاعدة بيانات PostgreSQL وتستمر في تدفق الصفوف الجديدة كلما تم إدراجها أو تحديثها. تستخدم مجموعة واسعة من أطر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأداء مهام مثل اكتشاف الشذوذ، والتنبؤ، وتلخيص البيانات باللغة الطبيعية. يتم معالجة البيانات أولاً باستخدام pandas وnumpy لضمان الكفاءة، ثم تُمرَّر إلى نماذج من Hugging Face، OpenAI، PyTorch، وscikit‑learn. يمكن استخدام Playwright لتجميع معلومات إضافية من الويب في الوقت الحقيقي، مما يثري مجموعة البيانات. ينتج عن ذلك مجموعة من الرؤى الفعلية، والتنبيهات، والتقارير المختصرة التي يمكن استهلاكها عبر لوحات المعلومات أو الخدمات التالية. تم تصميمها للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى فهم فوري ومحسن بالذكاء الاصطناعي لنشاط قاعدة البيانات.
A tool that performs zero‑shot text classification using a BiEncoder model.
تُعدّ أداة ZeroShotClassifier برنامجاً بلغة بايثون يُصنِّف النصوص إلى فئات يحدِّدها المستخدم دون الحاجة إلى بيانات مُعلَّمة مسبقاً. تعتمد على بنية BiEncoder من مكتبة Hugging Face، ما يتيح ترميزاً مزدوجاً فعالاً للنصوص والملصقات المحتملة. تُقدِّم واجهة سطر أوامر بسيطة عبر Typer، بالإضافة إلى واجهة ويب تفاعلية مبنية على Gradio لتسهيل التجربة والاختبار السريع. تستهدف المطورين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى تصنيف مستمر للوثائق أو رسائل الدعم أو المقالات دون إعداد مجموعات تدريب. تُحلّ هذه الأداة مشكلة نقص البيانات المُعلَّمة وتقلل من زمن التحضير والتكلفة. تبرز بقدرتها على التعميم عبر مجالات متعددة وتوفير واجهة سهلة الاستخدام مقارنةً بالحلول التقليدية التي تتطلب تدريباً مكثفاً.
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.
This project automatically converts Cantonese meeting audio recordings into formal Hong Kong written Chinese meeting minutes.
يستقبل هذا النظام ملف صوتي يُسجّل اجتماعاً باللغة الكانتونية ويحول محتواه إلى محضر مكتوب رسمي باللغة الصينية التقليدية في هونغ كونغ. يبدأ بالتحويل الصوتي إلى نص باستخدام نموذج مخصص للغة الكانتونية. ثم يُحوَّل النص من الصيغة المبسطة إلى الصيغة التقليدية وفقاً للمعايير المحلية. في المرحلة الأخيرة، يُعيد نموذج ذكاء اصطناعي صياغة النص إلى محضر رسمي، مُنظمًا وفقًا لعناصر جدول الأعمال. يتيح هذا النهج إنتاج وثيقة جاهزة للمشاركة دون الحاجة إلى تحرير يدوي مكثف. يركز النظام على الدقة في الترجمة والالتزام بالأسلوب الرسمي المتبع في الاجتماعات الرسمية. كما يوفر مرونة في تخصيص العناوين والتنسيق وفقًا لاحتياجات المستخدم.
A Python library that uses deep learning to generate instrumental music sequences.
تقدم هذه المكتبة نموذجاً عصبيًا مبنيًا على مكتبة PyTorch لتوليد مقاطع موسيقية إنسترومنتال. توفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة تسمح بتدريب النموذج على مجموعات بيانات MIDI واستخراج مقاطع جديدة. يتعلم النموذج الاعتماديات الموسيقية على المدى الطويل، ما يتيح إنتاج جمل موسيقية متماسكة ومتنوعة في أنماط مختلفة. يستهدف الموسيقيين والملحنين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي الموسيقي، ويُعد أداة لتسريع عملية ابتكار أفكار إنسترومنتال جديدة. يحل مشكلة أتمتة التكوين الإبداعي مع الحفاظ على البنية الموسيقية التقليدية، ويُعطي المستخدمين إمكانية استكشاف توليفات صوتية فريدة دون الحاجة لخبرة تقنية عميقة.
This project develops a method to explicitly control regional accents in Brazilian Portuguese text‑to‑speech while preserving speaker identity using LoRA adapters on a frozen TTS backbone.
يستكشف العمل ما إذا كان يمكن لمحولات LoRA المطبقة على قاعدة TTS ثابتة التحكم الصريح في اللهجة الإقليمية مع الحفاظ على هوية المتحدث. يعتمد على نموذج صوت مخصص بحجم 1.7 مليار معلمات ومجموعة بيانات برتغالية مختارة لتفريق تضمينات المتحدث واللهجة. تتبع المنهجية نموذج Stage‑Gate، حيث يتم تدقيق قابلية فصل الفضاء الكامن وقياس مقاييس صفرية قبل التدريب. يمكن للباحثين تشغيل التجارب على بطاقة رسومية واحدة بسعة 24 جيجابايت، مع دفاتر ملاحظات مصممة للبيئات السحابية. يهدف المشروع إلى توفير بروتوكول قابل للتكرار للإنشاء الصوتي مع وعي باللهجة وتقييم حدود التفريق في أنظمة TTS الحديثة. يدمج العمل بين تحليل البيانات، واختبار الفرضيات، وتوثيق النتائج بطريقة منهجية. كما يساهم في إثراء الأدوات المتاحة للباحثين في مجال توليد الصوت وتطبيقاته في الترجمة والتوطين.
This project is a RISC-V emulator written in Python that supports custom NPU instructions for neural network inference.
هذا المشروع هو محاكي RISC-V مكتوب بلغة بايثون يحتوي على تعليمات NPU المخصصة لاستيعاب الشبكات العصبية. يستخدم هذا المحاكي إطار عمل PyTorch ويتعامل مع طبقة الحوار Rich. تركز هذه المشروع على محاكاة مجموعة التعليمات RV32IM، مما يسمح بتنفيذ العملاء الذكاء الاصطناعي بفعالية.
This project provides an educational Large Language Model (LLM) inference runtime for users to test and learn from.
هذا المشروع يوفّر وقت تشغيل الاستدلال للنماذج اللغوية الكبيرة التعليمية للمستخدمين لاختبارها وتعلم منها. بني باستخدام بايثون ويتضمن استخدام FastAPI، Transformers من Hugging Face، PyTorch، و Uvicorn، هذا المشروع يوفّر طريقة بسيطة للقيام بالاستدلال على النماذج اللغوية التعليمية. مع تصميمه الخفيف ومعماريته المكونة من أجزاء متسلسلة، infer يجعل من السهل دمج النماذج اللغوية في التطبيقات أو تدفقات العمل.
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.
flash-ph is a tool for computing topological features of data using GPU acceleration.
flash-ph هو مكتبة برمجة لاكتشاف الميزات الجيومترية للبيانات باستخدام تسريع الحواسيب الالكترونية. تستخدم المكتبة NumPy و PyTorch للاستفادة من قوة معالجات الرسومات الحديثة، مما يجعلها أداة كفؤة لعمليات الكمبيوتر الضخمة.
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.
A web interface that lets users generate speech using the Qwen3‑TTS model, offering voice cloning, preset custom voices, and voice creation from natural language descriptions.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب مبنية على Gradio تسمح للمستخدمين بتوليد الكلام باستخدام نموذج Qwen3‑TTS المتقدم. يتيح للمستخدمين استنساخ صوت من مقطع صوتي قصير، أو اختيار من بين مجموعة من الأصوات المسبقة مع إمكانية إضافة تعليمات أسلوبية، أو تصميم صوت جديد بالكامل عبر وصف خصائصه باللغة الطبيعية. يدعم التطبيق عشرة لغات، مع إمكانية ضبط معلمات التوليد مثل البذرة، الحرارة، والحد الأعلى للاحتمالات، ما يتيح تحكمًا دقيقًا في النتيجة. يُستهدف المطورون، صانعو المحتوى، والمهنيون في مجال الصوت الذين يحتاجون إلى توليد كلام عالي الجودة بسرعة ودون تعقيد. يدمج التطبيق عدة عمليات توليد صوت في واجهة واحدة، ما يقلل من الوقت والجهد اللازمين لتجربة نماذج الصوت المتقدمة.
A Python workspace that integrates LLM APIs with data processing and PyTorch models for rapid AI experimentation.
يُقدّم هذا المشروع بيئة بايثون منظمة تسمح بالاختبار السريع للذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة من Anthropic وOpenAI. يتضمن أدوات لتحميل البيانات ومعالجتها وتحويلها باستخدام مكتبة pandas، بالإضافة إلى أدوات لبناء وتدريب نماذج PyTorch. كما يوفّر نظاماً للتحقق من صحة المخططات عبر مكتبة فحص الأنواع، ما يضمن أن البيانات المرسلة إلى النماذج تتوافق مع الصيغ المتوقعة. يهدف المشروع إلى تسهيل سير العمل من استيراد البيانات إلى نشر النماذج، مع تمكين المطورين والباحثين من تجربة تصميم المطالبات وهياكل النماذج بسرعة. يتيح التصميم المعياري إعادة استخدام المكوّنات عبر مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة، ما يقلل من الوقت اللازم لتطوير حلول جديدة.
incident-copilot is an AI-powered tool for classifying and analyzing incidents.
هذا المشروع يقدم مساعدًا للتحليل والتصنيف الآلي للمواقف. يستخدم هذا المساعد تقنية RAG لتصنيف وتحليل المواقف. يهدف هذا الأداة إلى مساعدة المستخدمين على فهم واستجابة للمواقف بشكل أكثر فعالية.
A Python library that implements modular, scalable multi-agent reinforcement learning for portfolio management.
تُقدّم MSPM إطار عمل لبناء وتدريب وكلاء تعلم معزز متعددين يتعاونون لإدارة محفظة استثمارية متنوعة. يتضمن مكتبة مكونات معيارية لتحديد تمثيلات الحالة، فضاءات الإجراء، إشارات المكافأة، وبروتوكولات التواصل بين الوكلاء. تُدمج مع أدوات تحليل البيانات الشائعة لاستيراد بيانات السوق، إجراء هندسة الميزات، وعرض مؤشرات الأداء. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والمطورين، مما يتيح تجربة سريعة مع خوارزميات تعلم معزز مختلفة واستراتيجيات محفظة. تحل MSPM مشكلة تنسيق عمل وكلاء متعددين لتحقيق عوائد محسّنة مع مراعاة المخاطر في ظروف سوق متغيرة. تتميز بقدرتها على التوسع لتشمل عددًا كبيرًا من الأصول والبيانات التاريخية. كما توفر واجهة مرنة تسمح بدمجها مع أنظمة تداول حية أو محاكاة معقدة.
A lightweight Japanese ASR that outputs both kana and phoneme transcriptions for real‑time voice dialogue, designed for developers building Japanese voice applications.
يُقدِّم هذا المشروع نظامًا خفيف الوزن للتعرف على الكلام الياباني يُنتج مخرجات مزدوجة: نص بالكانا وتمثيل الفونيمات. تم تحسينه لأداء فوري، ما يجعله مناسبًا لتطبيقات الصوت التفاعلية. يعتمد على نموذج عصبي مدمج يوازن بين الدقة والحد الأدنى من الحمل الحوسبي، ما يتيح نشره على أجهزة ذات قدرات محدودة. يستهدف المطورين الذين يبنون مساعدين صوتيين، أدوات تعلم اللغة، وخدمات دعم العملاء التي تتطلب إدخال كلام ياباني. بفضل توفيره لكلا المخرجات، يدعم التحليل اللغوي الدقيق وملاحظات النطق. يُوزَّع كـ مكتبة Python مع واجهة سطر أوامر بسيطة لتسهيل التكامل.
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 cruijff_kit is a toolkit designed to facilitate research involving social data and Large Language Models (LLMs).
هذا المشروع يوفّر مجموعة من الأدوات لتعامل مع البيانات الاجتماعية والمدخلات الكبيرة للغة (LLMs). يهدف إلى تسهيل عملية دمج هذه التكنولوجيات في الأبحاث. يتضمن المجموعة ميزات للتعامل مع البيانات، وتدريب النماذج، وتحليلها. الهدف الرئيسي هو دعم الأبحاث في مجالات مثل فهم اللغة الطبيعية، توليد النصوص، وتحليل المشاعر.
The StockPulse project is a social intelligence platform designed to aid stock traders by aggregating social sentiment and computing scores that can be used to power AI trading agents.
هو منصة ذكاء اجتماعي مصممة لتعزيز تجارة الأسهم عن طريق تجميع الرأي الاجتماعي وتحديد الدرجات، وتمكين إنشاء एजENTS التجارية الذكية. هذه المنصة تسعى إلى تقديم نظرة مفيدة للأسواق للمتداولين من خلال تحليل المحادثات والآراء الاجتماعية حول الأسهم.
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.
The lifeos project is a personal RAG (Rating and Grading) system designed for use within an Obsidian vault.
هذا النظام هو نظام تصنيف ومراجعة شخصي مصمم للاستخدام مع مخازن Obsidian. يسمح للمستخدمين بتصنيف ومراجعة الملاحظات، مما يوفر نهجًا موصوفًا للادارة المعرفية. يمكن تخصيص النظام لتلبية احتياجات الفرد، مما يجعل منه أداة فعالة لكتابة الملاحظات والتنظيم.
narudesuyo__generate_caption generates natural language captions for Hand-Object Interaction (HOI) scenes from images.
narudesuyo__generate_caption هي خطوة تشغيلية تُنشأ وصفات لغة طبيعية للتفاعلات بين اليد والجسم من الصور. تتكون الخطوة من ثلاثة خطوات: إنتاج وصفات VLM، تصنيف التصنيفات الحرفية، وتلخيص. يتم إدخال صورة كمُدخل ويعود الناتج كوصف لغة طبيعية للتفاعلات بين اليد والجسم.
Rotation Radar is a sector rotation intelligence system that turns cross-platform social chatter into ranked, explainable trading signals.
يستخدم Rotation Radar نظام استخبارات دوران القطاع لتحويل النقاش الاجتماعي عبر المنصات إلى إشارات تداول مصنفة وشرعية. لا يعد Rotation Radar لوحة ارتياح عامة - هو محرك قصة إلى إشارة إلى قرارية يستفسر بين ما هو صاخب (حرارة) وما هو مبكر (الجذب). يتم جمع البيانات من مصادر متعددة، ويتم استخراج الكيانات، وتحليل المشاعر، وتصنيف الإشارات على أساس السرعة، والانفصال، والمسببات.
A desktop tool that automates batch image generation and censorship for chatbot character assets.
يُسهّل هذا التطبيق المكتبي عملية إنشاء صور الشخصيات المستخدمة في روبوتات الدردشة، حيث يتيح للمستخدمين إعداد مجموعة من القوالب (الـ slots) التي تمثل مشاعر أو سيناريوهات مختلفة، ثم يُنشئ جميع الصور المقابلة في عملية واحدة. يدعم التطبيق توليد الصور عبر خدمة سحابية مشهورة، بالإضافة إلى توليد محلي باستخدام نموذج انتشار متقدم، ما يتيح التبديل الفوري بين الطريقتين حسب الحاجة. كما يتضمن نموذج كشف تلقائي يُحسّن جودة المحتوى عن طريق إزالة الصور غير المسموح بها بنقرة واحدة، ما يقلل الحاجة للمراجعة اليدوية. يهدف هذا الحل إلى مطوري روبوتات الدردشة، ومصممي الألعاب، والفنانين الرقميين الذين يحتاجون إلى مجموعات صور عالية الجودة ومتوافقة مع معايير المحتوى بسرعة وكفاءة. يميز التطبيق بواجهة سهلة الاستخدام، ودعم للعديد من اللغات، وإمكانية تخصيص القوالب لتلبية احتياجات كل مشروع.
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.
A web API that extracts YouTube video content, transcribes it, and stores the results in MongoDB for easy retrieval.
يقدم المشروع واجهة برمجية RESTful تستقبل روابط فيديوهات يوتيوب، وتحميل تدفقات الصوت والفيديو، ثم تشغيل تقنية التعرف على الكلام تلقائياً لإنتاج نص. تُخزن بيانات الفيديو الأصلية، والنص المترجم، والوقت المقابل لكل جزء في مجموعة MongoDB لتسهيل الاستعلام السريع. يُبنى هذا النظام على إطار عمل خفيف الوزن يتيح نشره بسرعة وتوسيع نطاقه أفقيًا. يستهدف المستخدمين المحتملين منشئي المحتوى، ومحللي الإعلام، ومهندسي البيانات الذين يحتاجون إلى نص منظم من محتوى الفيديو. يحل المشروع مشكلة النسخ اليدوي وإدخال البيانات من خلال أتمتة كامل سلسلة المعالجة. يميز المشروع بقدرة على التعامل مع مقاطع فيديو طويلة وتوفير نتائج دقيقة مع تخزين مرن. كما يتيح للمستخدمين البحث السريع عبر النصوص المترجمة لتسهيل التحليل والبحث.
MnemeBrain-lite provides AI agents with a structured memory of beliefs, each stored with evidence, confidence, provenance, and revision logic.
يُقدّم MnemeBrain-lite واجهة برمجية خفيفة تُعطي وكلاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة منظمّة للآراء. تُخزّن كل فكرة مع الأدلة التي تدعمها، درجة الثقة، ومعلومات المنشأ، بالإضافة إلى قواعد تعديل الآراء. تُعرّف الخدمة نقاط نهاية REST عبر FastAPI، ما يتيح إضافة واسترجاع وتحديث الآراء في الوقت الفعلي. يتيح المطوّرين دمجها مع نماذج اللغة لتوفير استجابات أكثر سياقاً وتدقيقاً. بفضل تتبع الأدلة والثقة، يُساعد النظام على تقليل التباسات المعلومات وتسهيل مراجعة الآراء. كما يوفّر سجلّاً شفافاً للمنشأ يُسهل تدقيق المعلومات. يُستهدف الباحثين والمطورين الذين يبنون وكلاء محادثة أو اتخاذ قرار.
The Icarus project is an embodied AI drone system designed for facade operations.
هو نظام طائرة بدون طيار مصمم لعمليات الجدران الخارجية، يستخدم التعلم الآلي والتصور الحاسوبي لتحليل ومراقبة جدران المباني في الوقت الفعلي. يمكنه اكتشاف الأخطاء وتتبع التغييرات وتقديم تقارير مفصلة. يهدف إيكاروس إلى تحويل صناعة البناء عن طريق تقديم حل فعال ومربح للصيانة الخارجية.
A web application that ranks images or text based on similarity using the CLIP model.
تقدم clip_rank خدمة ويب بسيطة تعتمد على نموذج CLIP لحساب درجات التشابه بين النصوص والصور. يتيح للمستخدمين رفع مجموعة من الصور وإدخال وصف نصي، ثم يعرض النظام الصور مرتبة حسب مدى صلتها بالاستعلام. يتميز الواجهة بالتصميم الحديث والمرونة، ما يتيح تجربة سريعة وسهلة للبحث البصري. يستهدف المطورين، المصممين، والمسوقين الذين يحتاجون إلى اختيار أفضل الصور من مجموعات كبيرة. يعمل التطبيق في الوقت الحقيقي، ما يجعله مناسباً للبحث السريع والتطبيقات الإنتاجية على حد سواء. يدمج clip_rank بين الذكاء الاصطناعي وسهولة الاستخدام لتوفير حلاً فعالاً للبحث والتصفية البصرية.
An educational PyTorch library that offers ready‑to‑use implementations of modern transformer architectures for learning and experimentation.
تُعد مكتبة pylmt أداة تعليمية مبنية على إطار عمل PyTorch، تُقدّم تطبيقات مبسطة وواضحة للمعماريات الحديثة للمحوليات مثل GPT وLLaMA وMamba وMixtral وDeepSeek وغيرها. تركز المكتبة على الوضوح والتقسيم الوظيفي، حيث تُتيح للمستخدمين دراسة كل مكوّن—الاهتمام، الشبكة العميقة، الترميز الموضعى—دون الحاجة إلى بنية تدريبية معقدة. تتضمن المكتبة أدوات مساعدة لتحميل البيانات، وحلقات التدريب، ومقاييس التقييم، ما يسهل عملية ضبط النماذج على مجموعات بيانات مخصصة. تستهدف المكتبة الطلاب والباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي، وتلبي الحاجة إلى كود معاصر ومتاح للمعماريات المحوّلية يمكن توسيعه أو تعديله بسهولة. من خلال توفير واجهة موحدة عبر معماريات مختلفة، تقلل المكتبة من منحنى التعلم وتدفع إلى تجربة نماذج جديدة.
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 photo-pipeline project is designed to provide a privacy-focused solution for managing and analyzing photos, extracting metadata such as EXIF and GPS information, detecting objects, and enabling semantic search.
هذا المشروع يقدم خطًا متكاملًا لصيانة السيادة على الصور، يركز على الخصوصية للمستخدم. يخزّن البيانات المتعلقة بالصور مثل EXIF وGPS، ويؤدي تحليل الأجسام باستخدام الخوارزميات التعلمية، ويسمح ببحث تعريفي.
A Python-based AI tool that generates detailed thermal maps for printed circuit board assemblies.
يُعالج أداة خرائط الحرارة للوح الدوائر المطبوعة بيانات الحساسات أو الصور المأخوذة من تجميعات PCB لإنتاج خرائط حرارية عالية الدقة. تبدأ العملية باستيراد القياسات الحرارية الخام، ثم تنظيفها وتطبيعها قبل تطبيق نموذج شبكة عصبية لتقدير وتوسيع توزيع الحرارة عبر اللوحة. تُعرض الخرائط الناتجة عبر مخططات تفاعلية، ما يتيح للمهندسين تحديد النقاط الساخنة وتقييم فعالية التبريد. تستهدف الأداة مهندسي الإلكترونيات وفِرَق ضمان الجودة، وتُسهم في التحقق من تصميم الحرارة، وتوجيه وضع المكوّنات، وتحسين حلول التبريد. يمكن توسيعها لدعم تنسيقات بيانات مخصصة وتكامل مع أدوات التصميم الأخرى.
A web API that orchestrates multiple AI models to debate, evaluate, and produce a consensus answer to a given question.
يُقدّم هذا النظام محركاً للتدقيق المتعدد النماذج، حيث يتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي مع بعضها البعض لتقديم إجابة موثوقة على سؤال محدد. يبدأ كل نموذج، المسمى بالمحامي، بتقديم فرضية مدعومة بأدلة وتقييم ذاتي، ثم يواجه تحديات من المحامين الآخرين في جولات من النقاش. بعد انتهاء الجولات، يُقيّم مجموعة من القضاة المستقلين النص الكامل للمناظرة ويصدر حكماً يقبل أو يدمج أو يرفض النتائج. كما يمكن إضافة نموذج «نظرة جديدة» لمراجعة الخلاصة دون أن يشارك في المناقشة، ما يضمن حيادية إضافية. يُنتج النظام ملخصاً تفصيلياً للمناظرة، مع سجل كامل للخطوات، ويمكن تحويله إلى تقارير PDF أو ملفات صوتية بتنسيق بودكاست. يتيح هذا النهج تحسين دقة الإجابات وتوفير وثائق شاملة تُسهل مراجعة القرارات وتوثيقها.
The CatalanLectureProcessor project is designed to process and analyze Catalan language lectures.
هذا المشروع يستخدم Gradio لإنشاء واجهة المستخدم، وحافظ Hugging Face للتعامل مع اللغة الطبيعية، و PyTorch كفرamework التعلم العميق. يهدف إلى تقديم أداة للمعالجة والتحليل للدروس باللغة الكتالونية. ومع ذلك، بدون مزيد من المعلومات، فإن وظائفها المحددة والمهارات لا تزال غير واضحة.
A command‑line tool that streamlines data preparation, model training, and result visualization for machine‑learning projects.
تُقدِّم الأداة سير عمل موحد لتحميل مجموعات البيانات، إجراء المعالجة المسبقة، تدريب النماذج باستخدام خوارزميات شائعة، وعرض النتائج. تدعم الأداة كلًا من مكتبات التعلم الآلي الكلاسيكية وإطارات التعلم العميق، مما يتيح للمستخدمين تجربة أساليب مختلفة. تُساعد المخططات التفاعلية والقياسات المفصلة المستخدمين على تقييم أداء النماذج واتخاذ قرارات مستنيرة. صممت للأبحاث والممارسين، وتقلل من الكود المكرر المطلوب لإعداد التجارب. يدمج واجهة سطر الأوامر مع سكربتات بايثون الحالية ويمكن توسيعه عبر ملحقات.
This project is a hands-on learning experience for transitioning from product architecture to AI engineering or management, focusing on NVIDIA's AI stack and utilizing a 4x RTX 3090 inference platform.
هذا المشروع هو تجربة تعلم عملية لتحويل من الهندسة المعمارية إلى هندسة الذكاء الاصطناعي أو إدارة، تركز على مجموعة NVIDIA للذكاء الاصطناعي و تستخدم منصة inference 4x RTX 3090. يتضمن المشروع خبرة عملية في نشر وتحسين العملات الذكية الحقيقية، بالإضافة إلى تطوير المعرفة المنتجة في النماذج التكلفة والتبادلات الوقتية والاستعداد للانتاج.
An AI‑assisted web platform that transforms raw sign‑language videos into a fully annotated, machine‑learning‑ready corpus and trains recognition models.
يُقدِّم هذا النظام منصة ويب شاملة تُحوِّل مقاطع الفيديو الخام للغة الإشارة السلوفاكية إلى مجموعة بيانات مُعلَّمة جاهزة للتعلم الآلي. يبدأ العمل باستخراج حركات الجسم بسرعة عالية باستخدام MediaPipe Holistic، ثم يُقترح تلقائياً حدود الإشارات ومصطلحاتها. يراجع المفسِّرون الصم هذه الاقتراحات في برنامج ELAN، ويُصنِّحونها، ما يُنشئ حلقة تعلّم نشطة تُحسِّن أداء الذكاء الاصطناعي مع كل تصحيح. تُصدَّر البيانات المُنَسَّقة في ملفات NPZ، ثم يُدرِّب النموذج PoseTransformerEncoder مع تقنية نقل التعلم، ويُقَيَّم الأداء عبر مقاييس دقيقة لكل فئة. يمكن للمستخدمين تشغيل التنبؤات على مقاطع جديدة وتصدير النتائج إلى ELAN، بالإضافة إلى التفاعل مع مساعد ذكي يدعم عملية التعلّم. تُقدَّم كل هذه الوظائف عبر واجهة Streamlit سهلة الاستخدام، ما يجعلها متاحة للباحثين والمجتمع الصم على حدٍ سواء.
A Python library that extends Model-Based Robust Deep Learning with hybrid training algorithms for robust, calibrated deep learning models.
يُقدِّم المشروع إطار عمل بايثون يُعَدِّل على منهجية التدريب القائم على النماذج (MBRDL) لتوفير خوارزميات تدريب هجينة جديدة تُسهم في تعزيز المتانة والتقويم الدقيق للأنظمة العميقة. تتضمن الخوارزميات الجديدة MDAT و MRAT دمجًا بين تهيئة عشوائية أو اختيار أسوأ‑من‑k مع تحسين تدريجي عبر التدرّج، ما يحقق أداءً أفضل في البيئات المتقلبة. يتيح المشروع واجهة سطر أوامر لتدريب النماذج، إجراء تجارب متعددة البذور، وتحليل النتائج إحصائيًا باستخدام اختبار ويلتش t‑test وفترات الثقة. كما يُقدِّم مجموعة متكاملة من المقاييس مثل الدقة العليا، الخطأ المتوقع للتقويم (ECE)، ترتيب متوسط العكسي (MRR)، ووقت التدريب. يستهدف المستخدمون الباحثون والممارسون في مجال التعلم العميق الذين يحتاجون إلى خطوط إنتاج قابلة للتكرار ومُعتمدة إحصائيًا لتطوير نماذج أكثر موثوقية.
This project is a hands-on guide to building a character-level language model, specifically a bigram model, using PyTorch.
هذا المشروع هو دليل مرئي لإنشاء نموذج لغوي مستوى الكلمة، محددًا نموذج البايجرام، باستخدام PyTorch. يشرح هذا المشروع الأفكار الأساسية مثل التكامل، الجداول المشتقة، خسارة cross-entropy، وتوليد خودية. يستخدم المشروع PyTorch و مبني على فيديو 'Let's build GPT من الصفر' لآندريه كارباتي.
A command-line pipeline that generates data, trains, and evaluates a distilled ChessGPT model using Stockfish.
يُقدّم هذا المشروع خطًا متكاملًا لتوليد البيانات، تدريب، وتقييم نموذج ChessGPT المُستخلص من Stockfish. يتيح توليد مجموعات بيانات ضخمة من حركات الشطرنج عبر محرك Stockfish، ثم يُستخدم هذا البيانات لتدريب نموذج ذكي يُقلل حجم النموذج مع الحفاظ على الأداء. يشتمل على أدوات لتقييم النموذج مقابل معايير الأداء القياسية، مع إمكانية ضبط معلمات التدريب لتحسين الدقة. يستهدف الباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي الذين يعملون على تحسين نماذج الشطرنج. يميز المشروع بتركيزه على عملية الاستخلص (distillation) التي تُسهم في إنتاج نماذج أخف وأسرع دون فقدان الجودة.
Convert a PyTorch speech recognition model to a CoreML package optimized for Apple Neural Engine and run inference with low latency.
يحول نموذج التعرف على الكلام SenseVoice‑Small المكتوب بـ PyTorch إلى حزمة CoreML مُحسّنة للمعالج العصبي Apple Neural Engine (ANE). يتضمن التحويل استخدام أنماط PyTorch مُحسّنة للـ ANE مثل تحويل الطبقات الخطية إلى Conv2d، وتغيير تنسيق الأبعاد إلى (B, C, 1, S)، واستخدام نمط الانتباه einsum لكل رأس. يتيح النموذج FP16 مع دقة تشابه كوساين تفوق 0.998 مقارنةً بنموذج ONNX الأصلي، مع دعم فترات صوتية تتراوح من ثانية واحدة إلى ثلاثين ثانية عبر EnumeratedShapes. يتضمن البنية معالجة الصوت على وحدة المعالجة المركزية (CPU) مع تحويل WAV إلى فوريه، ثم LFR، CMVN، ثم تمريرها إلى الـ ANE للطبقات الترميزية، وأخيراً فك تشفير CTC إلى نص. يستهدف المطورين الذين يبنون تطبيقات iOS أو أي تطبيقات تعمل على Apple Silicon، ويحل مشكلة الحاجة إلى نماذج ذات دقة عالية وسرعة استجابة منخفضة في بيئة الأجهزة المحمولة. يقدّم أداة سطر أوامر سهلة الاستخدام لتحويل النموذج، تشغيل الاستدلال، والتحقق من الأداء مقابل ONNX. يميز المشروع بدمجه بين كفاءة الأداء على ANE ودقة عالية، مع توفير حزمة CoreML بحجم 448 ميغابايت جاهزة للتكامل.
ShotDetector automatically identifies shot boundaries in Nuke Studio timelines using both traditional and AI methods, allowing editors to split clips or tag transitions.
يُعد ShotDetector إضافةً لتطبيق Nuke Studio تُسهل تحديد حدود المشاهد داخل خطوط الزمن، مع إمكانية اكتشاف المقاطع القصيرة، الانحسار، التلاشي، والانتقالات الأخرى. يجمع البرنامج بين سرعة مكتبة PySceneDetect التقليدية ودقة شبكة TransNetV2 المدربة على ملايين الإطارات، ما يتيح للمستخدم اختيار محرك واحد أو دمج النتائج معاً. يتضمن واجهة قابلة للربط داخل البرنامج مع إعدادات قابلة للتخصيص للعتبات، وأنماط إخراج متعددة—تقسيم المقاطع إلى عناصر مسار جديدة أو إضافة علامات عند نقاط القطع—ويعمل في خيط خلفي لضمان استجابة الواجهة. تُغلف جميع التغييرات في الخط الزمني ضمن مجموعات التراجع، كما يتيح قائمة السياق الوصول السريع من أي مقطع. يهدف البرنامج إلى تسهيل عمل المحررين الذين يتعاملون مع مشاريع ضخمة ويحتاجون إلى كشف تلقائي ودقيق لحدود المشاهد. يدمج ShotDetector تقنيات الذكاء الاصطناعي مع الأساليب التقليدية لتوفير نتائج موثوقة وسريعة، مع دعم كامل للعودة إلى الإعدادات السابقة. كما يُعزز من كفاءة سير العمل في بيئات الإنتاج المتقدمة.