The decoder project is designed to provide a tool for decoding and processing data.
هذا المشروع هو أداة تعمل على فك تشفير وتحليل البيانات المختلفة. تم بناؤها باستخدام لغات البرمجة Python، C++ و Bash، وتستفيد من قدرات مكتبات NumPy و PyTorch. يهدف هذا المشروع إلى تسهيل مهمة فك تشفير وتحليل البيانات للبرمجيين والمختصين في مجال البحث.
This project is a web application for creating and managing homepages.
هذا المشروع هو تطبيق ويب لإنشاء وتحديث صفحات البداية. يتيح للمستخدمين إنشاء وتنسيق صفحاتهم الخاصة بسهولة. يقوم البرنامج بتوفير واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للتعرف على المحتوى والصور والموارد الأخرى. يستخدم هذا المشروع Django كإطار عمل خلفي و PyTorch لأي مهام التعلم الآلي. PostgreSQL يستخدم نظام إدارة قواعد البيانات.
This project is a web application that removes the background and analyzes poses from images to create an interactive storybook.
هذا المشروع هو تطبيق ويب يقوم بتمزيق الخلفية والتحليل من وضع الصور لإنشاء قصة متفاعلة
An automated web platform that processes single‑cell RNA‑seq data to perform quality control, cell‑type annotation, and AI‑driven drug prediction, enabling researchers to identify candidate therapeutics efficiently.
تقدم هذه المنصة واجهة ويب متكاملة تسمح بتحميل بيانات RNA‑seq على مستوى الخلية الواحدة، سواء كانت مخرجات Cell Ranger الأصلية أو ملفات AnnData المعالجة مسبقاً، وتقوم تلقائياً بحساب مؤشرات جودة البيانات وتصفية الخلايا ذات الجودة المنخفضة. تتضمن المنصة أدوات متقدمة للكشف عن الخلايا المزدوجة، وتطبيع البيانات، واختيار الجينات ذات التباين العالي، ثم تقوم بتصنيف أنواع الخلايا باستخدام مكتبة واسعة من النماذج المدربة مسبقاً. يتيح التمثيل البصري التفاعلي باستخدام UMAP استكشاف التباين الخلوي وتراكب تعبير الجينات، ما يساعد الباحثين على فهم التنوع الخلوي قبل اتخاذ أي خطوة علاجية. الميزة الجوهرية هي محرك التنبؤ بالأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، الذي يطابق توقيعات التعبير الجيني المختلفة مع قاعدة بيانات مركبة، ويصنف المركبات وفقاً لأهميتها. كما توفر المنصة إمكانية الوصول المباشر إلى معلومات مفصلة عن المركبات عبر دمج قاعدة بيانات خارجية، مما يتيح للباحثين متابعة النتائج وتقييم العلاجات المحتملة بشكل سريع وموثوق. هذه الأداة فريدة في دمج كامل سلسلة المعالجة من البيانات الأولية إلى التنبؤات العلاجية، مع واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ومتكاملة.
A chess engine bot that plays on Lichess using advanced search algorithms and neural network evaluation, with a Python pipeline for training and self‑play data generation.
يُقدِّم هذا المشروع بوت شطرنج يعمل عبر سطر الأوامر ويتصل بواجهة برمجة تطبيقات Lichess للعب المباريات. يدعم البوت خوارزميات بحث متقدمة مثل Negamax مع تحسينات مثل alpha‑beta pruning وMCTS مع اختيار UCT. يمكنه تقييم المواقف إما باستخدام تقييم يدوٍّ مُصمم أو باستخدام نموذج NNUE مدرب عبر شبكة عصبية عميقة. يتضمن المشروع خط أنابيب Python لتوليد بيانات اللعب الذاتي، تدريب النموذج باستخدام PyTorch، وتصدير الأوزان إلى صيغة ثنائية تُستعمل في C++ لتسريع الاستدلال. يُمكن للمستخدم إنشاء بيانات تدريب، مقارنة نماذج مختلفة، وتشغيل البوت كخدمة systemd على أنظمة Linux. يستهدف المطورين الباحثين في الذكاء الاصطناعي والمهتمين بتحليل استراتيجيات الشطرنج وتطوير محركات اللعب.
The wigglystuff project provides a collection of widgets for use in web applications.
هذا المشروع يجمع مجموعة من المكونات التفاعلية التي يمكن استخدامها في تطبيقات الويب لتحسين تجربة المستخدم وتقديم وظائف إضافية. يمكن دمج هذه المكونات بسهولة في مشاريع موجودة باستخدام لغات برمجة مثل بايثون و جافا سكريبت، ويستفاد من مكتبات شعبية مثل ريكت و ثري جايس لتوليد عناصر مرئية ومقدمة.
Claude Setup is a project that provides professional command templates and tools for structured AI-assisted development.
هذا المشروع يقدم مجموعة من شفرات الأوامر والtools لتعزيز التطوير الموجه بالتكنولوجيا الذكية. يستخدم هذا المشروع kombinasi من Python و JavaScript و TypeScript لتقديم حل شامل لل разработة. الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو تسهيل عملية التطوير عن طريق المساعدة الذكية.
Claude Setup provides professional command templates and tools for structured AI-assisted development.
هذا المشروع يقدم مجموعة من شفرات الأوامر والtools لتمكين التطوير المسلط على الذكاء الاصطناعي بطرق منظمة. يستخدم هذا المشروع تقنيات متعددة، بما في ذلك Hugging Face و OpenAI، لتقديم تدفق عمل مُحسّن.
The RESOLVE project uses neural networks to predict species composition.
يستخدم RESOLVE شبكات العصبية للتنبؤ بالتكوين الجيني. يعتمد على قوة التعلم الآلي لتحليل وتحديد البيانات الإيكولوجية. يهدف المشروع إلى تقديم تنبؤات دقيقة، مما يسمح للمبحوثين والمحافظين على البيئة اتخاذ قرارات مدروسة حول الأوساط البيئية والتنوع الحيوي. تم تطوير RESOLVE بتركيز على القدرة على التكيف وال灵انية، مما يسمح باستخدامها في مجموعة متنوعة من datasets البيئية.