The Whisper-App project is a system tray application that utilizes OpenAI's Whisper model for voice recording, leveraging GPU acceleration.
يعد مشروع Whisper-App أداة مفتوحة المصدر تدمج نموذج OpenAI Whisper لتحويل الصوت إلى نص مع دقة عالية. يحتوي التطبيق على واجهة مستخدم نظام لوحة التحكم سهلة الاستخدام وتستفيد من تسريع البطاقة الграフィكية لتحسين الأداء. هذا المشروع يهدف إلى تقديم تجربة سلسة للمستخدمين الذين يتطلبون خدمات تحويل الصوت إلى نص دقيقة.
The Iris project is a web automation engine designed for the Cortex ecosystem.
هي مشروع تكنولوجيا الويب automation engine مصمم ليكون جزء من نظام Cortex. Iris هي محرك automation web مُستند على Playwright، مما يسمح بتحديث الصفحات بسرعة وتنظيمها في نظام Cortex. يستخدم Iris مجموعة من التكنولوجيات مثل BeautifulSoup, FastAPI, Pydantic, Uvicorn, و Redis لتقديم حل متكامل. الوظيفة الرئيسية للمشروع هي automation web، مما يجعله أداة ضرورية للعمليات مثل scraping البيانات أو crawling الويب أو العمليات ذات الصلة.
The Narro project is a lightweight CPU-based text-to-speech system designed for general use.
هو نظام تحويل النص إلى صوت خفيف الوزن يعمل على المعالج، مما يجعلها متاحة للعديد من الأجهزة والبرامج. تستخدم Narro مكتبات التعلم العميق الشعبية مثل Hugging Face و PyTorch لتحقيق الكلام الطبيعي من المدخلات النصية. مع التركيز على الفاعلية والمرونة، Narro خيار جذاب لل разработة لتدمج قدرات تحويل النص إلى صوت في مشاريعها.
The amphigory project is designed to automate the process of ripping and transcoding optical media for use in Plex.
هذا المشروع يهدف إلى تسهيل عملية استخراج وترميز وسائط البصريات الضوئية بشكل تلقائي، مع التركيز على الاستخدام في بليكس. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python، بالإضافة إلى FastAPI، Playwright، Uvicorn، ومساحة تخزين قاعدة البيانات SQLite. يمكن للمستخدمين استخدام amphigory لتنظيم مجموعات وسائط البصريات الضوئية الخاصة بهم بشكل تلقائي، من خلال استخراج المحتوى من الأقراص وترميمه إلى صيغة متوافقة مع بليكس.
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.
This project collects live crypto sentiment data to help predict price movements.
هذا المشروع يجمع بيانات الرأي العام عن العملات الرقمية الحية لتحديد حركات الأسعار. يستخدم هذا الأداة تحليل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة تلك الموجودة في مكتبة Hugging Face's Transformers، لتنبؤ حركات الأسعار بناءً على بيانات الرأي العام المجمعة.
The 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.
A web agent that uses voice and vision to autonomously control a browser with Gemini guidance.
يُعد G‑Axis وكيل ويب يعمل عبر المتصفح يفسّر أوامر الصوت والإشارات البصرية للتنقل التلقائي والتفاعل مع صفحات الويب. يعتمد على نموذج Gemini لتفسير نوايا المستخدم وتخطيط إجراءات التصفح، بينما يُدير Playwright المتصفح بطريقة مُراقبة. يلتقط النظام فيديوًّا لحظياً من شاشة المستخدم، ويعالجها لاكتشاف عناصر واجهة المستخدم، ثم يدمج ذلك مع إدخال الصوت لتحديد الخطوة التالية. يستهدف المطورين، ومختبري البرمجيات، ومستخدمي الوصول، لتبسيط المهام المتكررة على الويب، ومساعدة ذوي الإعاقات البصرية، وتوفير منصة لاختبار التصفح الذاتي. يميز نفسه بدمج الصوت والرؤية مع الذكاء الاصطناعي المتقدم، ما يوفّر وسيلة أكثر طبيعية وكفاءة للتحكم في المتصفحات مقارنة بالبرمجة التقليدية.
This project generates daily current affairs videos with a realistic talking avatar and uploads them to YouTube automatically.
هذا المشروع يولد فيديوهات للشؤون الحالية يومياً مع شخصية متحدثة واقعية ويرفعها إلى اليوتيوب تلقائياً. يتم استخراج الأخبار من مصادر متعددة، ويستخدم LLM لإنشاء نصوص مثيرة، ويتم إنشاء فيديوهات عالية الجودة مع قراءة النص بصوت عالٍ. يدعم اللغات الإنجليزية والهندية والتاميلية والتلوغو ويرفع الفيديوهات إلى اليوتيوب تلقائياً. يحتوي المشروع على ميزات مثل استخراج الأخبار، إنشاء نصوص باستخدام LLM، دعم لغات متعددة، قراءة النص بصوت عالٍ، فيديو شخصية متحدثة، تركيب الفيديو،-thumbnails التلقائية، وتخطيط يومي.
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.
A robotics simulation framework that extends NVIDIA Isaac Lab to support a broader range of algorithms, platforms, and environments, enabling realistic sim‑to‑real development.
يوفر UW Lab بيئة محاكاة متكاملة للروبوتات تعتمد على محرك NVIDIA Isaac Sim، مع إضافة طبقة توسعة تسمح بدمج خوارزميات وأجهزة مختلفة بسهولة. يركز المشروع على modularity و agility، مع تصميم شامل يتيح للمستخدمين إضافة أو تعديل بيئات ومهام دون الحاجة لإعادة بناء النظام. يتميز بوجود مجموعة من البيئات المُحسّنة بصيغة Manager‑Based، مما يسهل إدارة المشروعات وتكرار التجارب. كما يوفر إعدادات جاهزة للانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تكامل مع أجهزة روبوت حقيقية تم اختبارها مسبقًا. يستهدف الباحثين والمطورين في مجال الروبوتات الذين يحتاجون إلى منصة موحدة لتطوير وتقييم سياسات التعلم الآلي في بيئات واقعية. يحل مشكلة تجزئة الأدوات والبيئات في البحث الروبوتي، ويقلل الوقت اللازم لتجربة خوارزميات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على التكامل السلس مع أنظمة التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع دعم للبيانات العلمية والتوثيق المتكامل.
A free-tier Retrieval-Augmented Generation API that lets users chat with their PDF, Excel, and Word documents.
يُقدِّم هذا الواجهة برمجة تطبيقات خدمة Retrieval‑Augmented Generation جاهزة للإنتاج، تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع مستندات PDF وExcel وWord عبر محادثة. يتم استيراد المستندات، ثم تحليلها، تقسيمها إلى أجزاء، وتضمينها باستخدام نماذج تحويل الجمل، ثم تخزينها في فهرس hnswlib يدعم التخزين على القرص. عند إرسال استعلام، يُسترجع النظام أقرب أجزاء، يُكوّن موجهًا، ويستدعي LLM من Groq؛ في حال فشل Groq، يتم التبديل تلقائيًا إلى Gemini Flash. تُوفر واجهة FastAPI نقاط نهاية لاستيراد، محادثة، عرض، وحذف المستندات، ما يسهل دمجها في تطبيقات الويب أو الهاتف المحمول. يحل هذا الحل مشكلة البحث والإجابة على أسئلة المستندات الكبيرة دون الحاجة إلى فهرسة يدوية، ويقدم طبقة مجانية للفرق الصغيرة والنماذج الأولية.
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.
The casting-scout project is designed for film and theater professionals to manage casting calls and find suitable actors.
هذا المشروع مصمم لخبراء السينما والمسرح للتعامل مع إعلانات casting و العثور على ممثلون مناسبين. يسمح للمستخدمين بتقديم وظائف مفتوحة، وتفريغ المتقدمين حسب المعايير، ومعاينة السيرة الذاتية والصور الشخصية. يستخدم المشروع تقنيات scraping الويب مع BeautifulSoup و automation مع Playwright لجعل العملية أكثر سهولة. في الوقت الحالي، لا يزال المشروع غير متكامل مع أي قاعدة بيانات.
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.
The supacrawl project is a zero-infrastructure command-line interface for web scraping that leverages large language models to extract information.
يعد مشروع supacrawl أداة خطوط الأوامر لاستخراج البيانات من المواقع الإلكترونية بدون الحاجة إلى إعداد أي تكنولوجيا أو إدارة خوادم. يستخدم المشروع نموذج اللغة الكبير للتعرف على البيانات الموجودة في مواقع الويب.
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.
A vision‑language API that classifies and predicts warehouse packaging operations from video clips.
يقدم هذا النظام نقطة نهاية FastAPI تستقبل مقاطع فيديو قصيرة تُظهر عمليات التعبئة في المستودعات وتعيد تنبؤات منظمة حول نوع العملية، والحدود الزمنية لها، والخطوة التالية المتوقعة. يعتمد على نموذج Qwen2.5‑VL‑2B مُحسَّن باستخدام QLoRA على مجموعة بيانات OpenPack لفهم المحتوى البصري والملصقات النصية معاً. يتضمن خط الأنابيب اختيار إطارات معتمد على الحركة لتسليط الضوء على اللحظات الرئيسية حول انتقالات العمليات، ما يحسن الدقة الزمنية. يستهدف المهندسين في مجال اللوجستيات وفرق أتمتة المستودعات الذين يحتاجون تحليلات فورية ورؤى تنبؤية. يحل النظام مشكلة الحاجة إلى التعرف الدقيق على العمليات في تدفقات الفيديو الصناعية مع زمن استجابة منخفض، مما يقلل الجهد اليدوي في المراقبة.
An AI agent that can create its own tools at runtime to perform tasks such as web browsing, file manipulation, and custom integrations.
يبدأ Semillita بمجموعة صغيرة من الأدوات المدمجة، مثل تشغيل أوامر الطرفية، قراءة وكتابة الملفات، تصفح الإنترنت، والتحكم في سطح المكتب. عندما يطلب المستخدم ميزة غير متوفرة، يكتب الوكيل ملف Python جديد، يعيد تحميله فوراً، ويكتسب القدرة المطلوبة. يتم تنظيم العملية عبر حلقة أساسية مكتوبة بأقل من خمسمائة سطر، وتدير المحادثة، واكتشاف الأدوات، وتنفيذها دون الحاجة إلى إطار عمل أو SDK خارجي. يهدف البرنامج إلى المطورين والباحثين الذين يرغبون في مساعدٍ ذكي قابل للتعديل على الطليعة، مع شفرة قابلة للقراءة وسهلة الفهم. يعمل Semillita محلياً، ويتواصل عبر واجهة سطر أوامر بسيطة أو خادم FastAPI، ويسجل جميع التفاعلات لضمان التتبع. يتيح هذا التصميم إمكانية إضافة أدوات مخصصة في أي لحظة، مثل أدوات للتكامل مع Slack أو قواعد بيانات، مما يسرّع تطوير حلول مخصصة.
A Python library that unifies immunoinformatics workflows for antigen presentation, immune recognition, and immunogenicity assessment.
توفر المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات للمعلوماتية المناعية، مما يمكّن الباحثين من نمذجة تقديم الأجسام المضادة، التنبؤ بالتعرف المناعي، وتقييم المناعية لسلاسل الببتيد. تتكامل مع خوارزميات متقدمة لتوقع ارتباط MHC، وتحديد الببتيدات المناعية، وتحليل البنية للترابط بين الببتيد وMHC. تعتمد على مكتبات عددية فعّالة، وتدعم المعالجة الدُفعة ويمكن دمجها في خطوط سير عمل حاسوبية أكبر. الجمهور المستهدف هو علماء الأحياء الحاسوبية، المناعيون، ومطورو اللقاحات الذين يبحثون عن سير عمل موحد وقابل للتكرار لاكتشاف الأجسام المضادة وتصميم اللقاحات. من خلال دمج نماذج تنبؤية متعددة في إطار واحد، تقلل الحاجة إلى أدوات منفصلة وتبسط دمج البيانات.
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 is a 3B vision‑language model that enables robots to interpret visual scenes and carry out manipulation tasks from natural language instructions.
نموذج بصري‑لغوي ضخم مُصمم للتلاعب العام بالروبوتات، يربط بين الرؤية والقيام بالعمل من خلال ترجمة الإدراك البصري إلى أوامر حركية قابلة للتنفيذ. يتضمن النموذج آلية إشارة مبتكرة تُحدد مواقع الأجسام المستهدفة، بالإضافة إلى أسلوب تدريب يُعزز التكيّف يُحسّن من توجيه المهام وقدرة التعميم بدون تدريب مسبق. تم تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة تتضمن سيناريوهات التلاعب المحاكاة والواقعية، ما يتيح له التعامل مع مجموعة واسعة من الأجسام والمهام دون الحاجة لتخصيص تدريب لكل مهمة. يتيح مسار الاستدلال قبول صورة وتعليمات باللغة الطبيعية، ثم إنتاج خطة بصرية يمكن للروبوت اتباعها. يقدّم المشروع أدوات للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي لتصميم سلوكيات التلاعب، وتسريع عملية التدريب، وتقييم الأداء في وضع التعميم الصفر. كما يتضمن سكربتات للاستدلال والتقييم، ما يسهل تجربة الأفكار بسرعة.
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.
Transcribe Cantonese meeting recordings into formatted Hong Kong‑style minutes.
يستقبل البرنامج تسجيلات الاجتماعات باللغة الكانتونية ويحولها إلى نصوص دقيقة باستخدام محرك OmniLingual‑ASR. ثم يطبق معالجة اللغة الطبيعية لترتيب النص في صيغة محاضر رسمية بأسلوب هونغ كونغ، مع تسميات المتحدثين، وأوقات التسجيل، ونقاط العمل الرئيسية. تُخرج النتيجة جاهزة للتوزيع على المشاركين أو للاحتفاظ بها في الأرشيف. يهدف البرنامج إلى توفير الوقت على تدوين الملاحظات يدويًا وضمان اتساق المحاضر عبر الاجتماعات. البرنامج خفيف الوزن مكتوب بلغة بايثون ويمكن تشغيله من سطر الأوامر، ما يجعله مناسبًا للفرق الإدارية والمهنيين في الشركات.
The audioreader project converts Markdown books into high-quality audiobooks using the Kokoro TTS engine.
هذا البرنامج يتحول الكتب المكتوبة في صيغة ماركดาวن إلى مسارودية عالية الجودة باستخدام محرك كوكورو لتسجيل الصوت. يهدف هذا المشروع إلى توفير طريقة فعالة لإنشاء مسارات صوتية من المحتوى المكتوب، مما يجعلها متاحة للقراء الذين يعانون من ضعف البصر أو أولئك الذين يفضلون الاستماع على القراءة.
A Python-based test framework that automates web UI testing with Playwright and generates Allure reports.
يُقدِّم هذا الإطار طريقة منظمة لكتابة وتشغيل اختبارات نهاية إلى نهاية لتطبيقات الويب باستخدام Playwright بلغة بايثون. يدعم المتصفحات Chromium وFirefox وWebKit، ما يتيح تنفيذ الاختبارات عبر متصفحات متعددة بأمر واحد. تُحمَّل متغيّرات البيئة من ملفات .env عبر مكتبة python‑dotenv، ما يجعل التكويد مرنًا للبيئات التطويرية والاختبارية والإنتاجية. يدمج الإطار مع Allure Commandline لإنتاج تقارير اختبار غنية وتفاعلية تتضمن لقطات الشاشة والسجلات. صُمِّم الإطار لمهندسي ضمان الجودة الذين يحتاجون اختبارات متصفح متكررة ومتعددة المنصات دون إدارة حزم المتصفحات يدويًا. يحل المشكلة الشائعة في اختبار واجهات المستخدم اليدوي، ويقلل من الأخطاء البشرية ويزيد من سرعة التكرار. يميز نفسه بتركيب سهل للبيئة عبر ملفات .env، ودعم متعدد المنصات، وتكامل تلقائي مع أدوات التقارير المتقدمة.
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.
Builds predictive models for board game outcomes and statistics.
يقدم هذا المشروع مجموعة من نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بجوانب مختلفة من ألعاب الطاولة، مثل احتمالات الفوز، متوسط مدة اللعب، ومقاييس أداء اللاعبين. يتيح واجهة ويب تفاعلية مبنية على إطار عمل خفيف الوزن للمستخدمين إدخال معلمات اللعبة والحصول على تنبؤات فورية. تم تدريب النماذج على بيانات تاريخية للعبة وتضم تقنيات من الخوارزميات الكلاسيكية والتعلم العميق. يستهدف المشروع عشاق ألعاب الطاولة ومصممي الألعاب ومحللي البيانات، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة حول توازن اللعبة والاستراتيجيات. كما يعرض المنصة النتائج عبر مخططات ديناميكية، مما يجعل البيانات المعقدة متاحة للجمهور غير التقني.
LeRobot is a machine learning project for real-world robotics using state-of-the-art techniques.
هو مشروع مفتوح المصدر يستخدم قوة التعلم الآلي لتمكين تطبيقات الروبوتات في العالم الحقيقي. بني على أساس باي تورش، يوفّر إطارًا متينًا للتنمية وتوزيع الروبوتات المزودة بالذكاء الاصطناعي. مع تركيزه على الواقعية والسهولة الاستخدام، يسعى لربط الفجوة بين البحث النظري والإجراءات الحقيقية.
This project enables the connection of sensors to artificial intelligence systems over various channels.
هذا المشروع يربط بين الحواسيب الفيزيائية والأنظمة الذكية، مما يسمح بتبادل البيانات بسهولة. يدعم Peripheral عدة بروتوكولات للاتصال ويمكن استخدامه في تطبيقات متعددة حيث تحتاج البيانات من الحواسيب إلى معالجتها بواسطة ألواح الذكاء الاصطناعي. يستخدم المشروع مكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch و TensorFlow.
The mkseg project provides a unified cell segmentation pipeline for analyzing microscopy images.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لفرز الخلايا في صور المجهرية. مصمم للعمل مع مختلف أنواع البيانات المجهرية، بما في ذلك صور MK و HSPC و NMJ و Vessel. يستخدم المسار خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الخلايا الفردية بدقة وتفريقها عن الخلفية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات البحثية والتحليلية حيث يعد فرز الخلايا خطوة مهمة.
The mandala-rl project implements AlphaZero-style self-play reinforcement learning for the Mandala board game.
هذا المشروع يطبق تقنية التعلم الذاتي (self-play) على لعبة ماندالا، مستوحاة من نهج ألفا زيرو (AlphaZero). يستخدم تقنيات التعلم العميق لتدريب एजينت يمكن أن يلعب اللعبة بشكل مثالي. الهدف من المشروع هو استكشاف تطبيق التعلم الذاتي في الألعاب البلياردو و تحسين تجربة اللعب.
The juniper-canopy project provides a real-time monitoring dashboard for the Cascade Correlation Neural Network.
هذا المشروع يقدم لوحة مراقبة زمنية حقيقية خاصة بالشبكة العصبية Cascade Correlation Neural Network. يتيح للمستخدمين متابعة وتحليل أداء الشبكة في الوقت الحقيقي، مما يجعل من السهل فهم وتنظيم سلوك الشبكة. تم بناء اللوحة باستخدام تكنولوجيا الويب الحديثة وتقدم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لاستكشاف بياناتهم.
AISTATE Web is a web-based transcription and diarization tool designed for project workflows, supporting multilingual audio, offline execution, and high-quality transcription.
هو أداة ترميز وتحديد المتحدث عبر الويب مصممة لعمليات المشاريع، تدعم الصوت متعدد اللغات، التنفيذ المحلي، والترجمة عالية الجودة
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.
A web API that stores and retrieves contextual memory for AI assistants, enhancing conversation continuity.
يُقدّم هذا المشروع واجهة برمجية تُسهم في إدارة الذاكرة للأنظمة الذكية، حيث يُخزّن المحادثات والبيانات ذات الصلة ويسترجعها عند الحاجة. يعتمد على تقنيات التعلم الآلي لتوليد تمثيلات متجهية للبيانات، مما يتيح مقارنة السياقات واختيار المعلومات الأكثر صلة. يُدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Claude لتزويدها بسياق طويل الأمد، مما يحسن دقة الإجابات ويقلل الحاجة لإعادة صياغة الأسئلة. يُصمم لتشغيله كخدمة ويب، مع واجهة REST تُسهل التكامل مع تطبيقات الطرف الثالث. يستهدف المطورين الذين يبنون روبوتات محادثة أو مساعدات ذكية، ويُسهم في تحسين تجربة المستخدم عبر توفير استجابات أكثر اتساقاً. يبرز عن الحلول التقليدية بفضل قدرته على التعامل مع بيانات غير منظمة وتوليد استرجاع ذكي دون الحاجة إلى قاعدة بيانات معقدة.
Monitors a whiskey release webpage and sends Discord alerts when new products appear.
يقوم هذا البرنامج بمراقبة صفحة إطلاق الخمور في Pennsylvania Fine Wine & Good Spirits وإرسال تنبيهات إلى Discord عند ظهور منتجات جديدة. يستخدم متصفح Playwright في وضع خفي مع سكربتات تجنب الكشف ليقوم بجمع بيانات المنتجات كل 30 ثانية، مع حفظ الحالة في ملفات JSON لمنع إرسال إشعارات مكررة. يشتمل على حماية من التذبذب تمنع إعادة الإشعار خلال ساعتين، ومعالجة الأخطاء مع إعادة المحاولة والتعامل مع حدود معدل الطلب. يدعم إيقاف الخدمة بأمان عند استقبال إشارات SIGTERM أو SIGINT، ويخرج تلقائياً بعد خمسة فشل متتالي لتسهيل إعادة التشغيل عبر systemd. يستهدف هذا الأداة عشاق الخمور أو تجار التجزئة الذين يحتاجون إلى إشعارات فورية حول الإصدارات المحدودة، ويحل مشكلة التحقق اليدوي المستمر وتفويت الفرص. يميز البرنامج بواجهة بسيطة يمكن تشغيلها كخدمة نظام، مع سجل مفصل للخطأ وإشعارات فشل. كما يضمن التحقق من عدم انخفاض عدد المنتجات بنسبة أكثر من 50٪ لتفادي إشعارات غير دقيقة.
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.
A tool that automatically backs up Claude AI conversations when the platform’s export feature is unavailable.
تقوم هذه الأداة المكتوبة بلغة بايثون بالتقاط وتخزين محادثات Claude عبر أتمتة واجهة المستخدم على الويب. تقوم بمراقبة نافذة الدردشة، استخراج محتوى الرسائل مع أوقاتها، ثم حفظها في ملف منسق محلي. صممت الأداة للمستخدمين الذين يعتمدون على Claude لأغراض العمل أو البحث، وتوفر وسيلة موثوقة لحفظ تاريخ الحوار. تحل المشكلة التي تنشأ عندما لا يتوفر خيار التصدير في المنصة، وتضمن بقاء المحادثات محفوظة للرجوع إليها لاحقاً أو للامتثال للمتطلبات التنظيمية. تُشغَّل الأداة من سطر الأوامر، ما يجعل دمجها في سير العمل الشخصي أو في عمليات الأتمتة أمرًا بسيطًا. كما تدعم الأداة حفظ الرسائل بصيغة قابلة للقراءة، وتسمح للمستخدم بالبحث داخل التاريخ بسهولة. بفضل هذه الميزة، يظل المستخدم على اتصال دائم بمحتوى محادثاته دون الاعتماد على وظائف محدودة في واجهة Claude.
babelbyte is an AI-powered content subscription system designed for users on Reddit and Twitter.
babelbyte هي منصة قوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تساعد المستخدمين على اكتشاف واشتراك ومشاركة محتوى مفضل لهم. مصممة خصيصاً لموقع ريديت و تويتر، هذه المنصة المبتكرة تستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتوفير توصيات مخصصة وتسريع عملية اكتشاف المحتوى. بbabelbyte، يمكن للمستخدمين اكتشاف ومتابعة مواضيعهم المفضلة أو علامات التصنيف أو influencers المفضلة بهذه السهولة، مما يجعلها أداة أساسية لكل من يبحث عن تحسين تجربته عبر الإنترنت.
A semantic retrieval server that treats conversations as living memory, enabling AI-human collaboration through motif-enriched search and graph traversal.
يستورد النظام ملايين القطع الحوارية ويُفهرسها باستخدام تمثيلات عالية الأبعاد، ما يتيح بحثًا دلاليًا سريعًا عبر مستويات مختلفة من الرموز. يُثري كل قطعة بالأنماط المميزة التي تُستخرج من عدة منصات ذكاء اصطناعي، ما يخلق طبقة بيانات غنية تدعم الاسترجاع الدقيق. تُخزن العلاقات بين القطع التي تشترك في الأنماط في قاعدة بيانات رسومية، مما يتيح استعلامات تتبع تُظهر المفاهيم ذات الصلة. يجمع واجهة برمجة التطبيقات بين BM25، والتشابه المتجه، ومُعيد ترتيب عبر مشفر متقاطع لتقديم نتائج ذات صلة عالية مع زمن استجابة منخفض. صُمم لتسهيل التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ويُقدّم ملخصات متعددة المستويات وسياقًا مبنيًا على الأنماط لتعزيز التطبيقات التالية.
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.
A web service that classifies financial trading signals using a hierarchical machine‑learning model.
يقدم التطبيق واجهة برمجة تطبيقات RESTful تستقبل بيانات السوق الخام وتعيد تصنيفًا هرميًا لإشارات التداول. يستخدم مزيجًا من نماذج PyTorch وscikit‑learn لتوقع مستويات متعددة من فئات الإشارة، مثل نظام السوق، وفئة الأصول، واتجاه التداول. كما يوفر لوحات معلومات بصرية مبنية على Plotly وMatplotlib لمساعدة المستخدمين على استكشاف توزيع الإشارات وأداء النموذج. صمم هذا الحل للخبراء الكميين والمتداولين الآليين، مما يسهل دمج معالجة إشارات متقدمة في خطوط سير التداول الآلي. يتم تشغيل واجهة برمجة التطبيقات على FastAPI مع Uvicorn، ما يضمن استجابة سريعة وتوافر عالي.
The kwork-mcp project is a server that provides tools for managing inbox, orders, project exchange, and account stats on the Russian freelance marketplace Kwork.ru.
هذا المشروع هو خادم MCP مُبني على FastMCP و Playwright. يعتمد على التفاعل مع المتصفح لتقديم أدوات متعددة للمستخدمين من موقع Kwork.ru. يمكن استخدام الخادم مع Claude Desktop أو بشكل مستقل. يستخرج البيانات من DOM باستخدام تقييم JavaScript، مما يجعلها أداة مفيدة للتعامل مع المهام على Kwork.
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.
A Python library that reproduces introspection experiments on open‑source language models.
يُقدِّم المشروع مجموعة من الأدوات والبرامج النصية لإعادة تنفيذ دراسات الاستبطان على نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر. يدعم الإطارات الشائعة مثل PyTorch وJAX، ويُدمج مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Hugging Face وAnthropic للوصول إلى النماذج. يمكن للباحثين تشغيل تجارب مُتحكم فيها، جمع التحفيزات الداخلية، وإنشاء رسومات بوساطة مكتبة Matplotlib. يركز المشروع على قابلية التكرار، حيث يوفر مخططات تكوين عبر Pydantic وتصميمًا معياريًا يسمح بتبديل خلفيات النماذج بسهولة. يستهدف الباحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى التحقق أو توسيع نتائج الاستبطان.
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.