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.

هذا المشروع هو مراقب نوم EEG يستخدم لوحات OpenBCI Cyton لاكتشاف التأثيرات المودولاتورية (MO) في الوقت الفعلي. يدعم مشروعنا طريقتين للبيانات: معالجة البATCH عبر تحميل ملفات EDF و حسابات الحواسيب على WebSocket باستخدام Raspberry Pi. يعمل النظام على اكتشاف MO خلال فترات التمرين الخمس دقائق، ويخزن النتائج كملفات زمنية ميزانية ويعرضها على لوحة مراقبة طبية متعددة الصفحات.

يقدم هذا النظام منصة تحليل أسهم أسبوعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مخصصة لسوق الأسهم الهندي (NSE). يتم تحليل كل سهم استناداً إلى ملف CSV من screener موقع investing.com، مع دمج مؤشرات فنية مثل RSI وMACD وBollinger Bands. كما يتضمن تحليلاً أساسيًا شاملاً للبيانات المالية مثل P/E وEV/EBITDA، ويحسب مؤشرات مثل Piotroski F‑Score وBen Graham Number. يضيف النظام سياقًا اقتصاديًا للقطاع، مع تقييم تأثير سياسات البنك المركزي الهندي على الأسهم. يتم توليد توقعات سعرية لمدة 3 و12 شهرًا مع احتمالات، وتقديم أفكار تداول (سوينغ، موضعية، طويلة الأجل) مع مناطق الدخول والهدف وخطوط الوقف. يتيح للمستخدمين متابعة التغييرات في التوصيات أسبوعيًا، مع عرض تقارير أبحاث PDF جنبًا إلى جنب مع التحليل الذكي، مع إمكانية الوصول الآمن للمنصة عبر كلمة مرور.

هذا المشروع هو مراقب أغاني تغطية يستخدم تمثيلات صوتية لتحديد الأغاني المماثلة. يسمح للمستخدمين ببحث عن تغطيات وأغاني مماثلة لأي أغنية عبر رابط اليوتيوب أو اسم الفنان/العنوان. يتم تحميل الصوت من اليوتيوب، ويتم حساب تمثيل 128-مؤشر صوتي باستخدام CoverHunter، ثم يُقارن مع قاعدة البيانات باستخدام تشابه الكوسين. يتضمن المشروع أيضًا نماذج اثنتان (CoverHunter و VINet)، ومساحة التمثيل ثلاثية الأبعاد مع تمثيل UMAP قابل للتفاعل، والتنقيب الآلي، وتتبع الدقة@1.

يُعد SeedCare Monitor تطبيقًا ويبًا مبنيًا بلغة بايثون يلتقط قراءات الحرارة والرطوبة من حساسات ESP32. يتم تخزين البيانات مؤقتًا في الذاكرة، ثم يُعالَجها باستخدام مكتبة pandas، ويُعرضها في مخططات تفاعلية عبر Plotly. يوفّر واجهة Streamlit لوحات معلومات حية، تحليل للاتجاهات التاريخية، وتنبيهات عند تجاوز القيم المحددة. يهدف التطبيق إلى مساعدة المزارعين ومشغلي البيوت المحمية في الحفاظ على ظروف بيئية مثالية للزراعة، مما يقلل من إجهاد المحاصيل ويزيد من الإنتاجية. لا يتطلب النظام قاعدة بيانات خارجية، ما يجعله خفيفًا وسهل النشر على خادم محلي أو سحابي. يدمج بين سهولة الاستخدام والقدرة على التوسع لتلبية احتياجات المزارع الصغيرة والمتوسطة.

وإس بي كيه إتش هو نظام whistleblowing متعددة العاملات يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل أكثر من 170 تريليون روبية في أموال الحج. يحتوي النظام على ستة عوامل ذكية: Intake, Classification, Routing, Investigation, Compliance, و Orchestrator. يوفر التحليلات المباشرة، حماية المتسربين، وتحديد النوعية عالية الدقة.

LABBAIK Smart Planner هو منصة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممة لتقديم دعم للمسلمين الإندونيسيين في تخطيط رحلاتهم إلى العمرة. تقدم المنصة ميزات مثل مساعدات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي، والتكلفة الذكية، ومتحفظات المعرفة، وواجهات برمجة تطبيقات الشركاء، ومقاييس التحليل.

هذا المشروع يستخدم مكتبات لغة بايثون مثل NumPy و Pandas و Plotly و Streamlit لإنشاء تطبيق ويب يسمح للمستخدمين إدخال وتحليل البيانات الجوية. يوفر هذا الأداة ميزات للرؤية البيانية، مما يجعل من السهل على المستخدمين فهم وتفسير البيانات. على الرغم من عدم استخدام قاعدة بيانات محددة، يعتمد المشروع على البيانات المدخلة من قبل المستخدم أو APIs خارجية للاستفادة من المعلومات الجوية.

هذا المشروع هو تطبيق ويب لاستخلاص معلومات عن الإيجارات في أوكيناوا و تقدير أسعارها المناسبة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. يستخدم التطبيق مكتبات برمجة بايثون مثل BeautifulSoup و Scrapy و Streamlit لجمع وتقديم البيانات. يهدف إلى توفير المستخدمين بتقدير دقيق للقيمة السوقية للمنازل للإيجار في أوكيناوا.

تستخدم هذه المشروع تقنيات تحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي لاكتشاف أنماط التردد المخفية في الأسواق المالية. يجمع بين التحليل الأشعة الفوقية والتحليل اللابلاسي وMODELS التعلم العميق والاستدلال البايزي والتمويل الاستراتيجي لتنبؤ الزلزال السريع للضغط والتوليد من ألفا التجارية.

يستقبل البرنامج بيانات مراقبة نادرة للأجسام السماوية ويستخدم أساليب عددية متقدمة لتحديد عناصر المدار حول الشمس دون الحاجة إلى تتبعات. يعتمد على البرمجة القابلة للاشتقاق وتقنيات التحسين لتناسب المدار، مما يضمن حلولاً قوية حتى مع بيانات محدودة. تُنشئ أدوات التصوير التفاعلية مسارات مرئية تساعد المستخدمين على فحص المسارات والاختلافات. صُمم خصيصاً للباحثين والمراصد، ويُسهل سير عمل تحديد المدار ويقلل الحاجة للتدخل اليدوي. يتكامل البرنامج بسلاسة مع خطوط أنابيب البيانات الحالية، ويتيح معالجة دفعات متعددة من الأجسام في وقت واحد. يميز هذا الحل بقدرته على التعامل مع مجموعات بيانات غير مكتملة، وهو ما يختلف عن الحلول التقليدية التي تتطلب تتبعات كاملة. كما يوفر واجهة سطر أوامر مرنة تسمح بالتحكم الكامل في المعلمات وخيارات الإخراج، ما يجعله أداة قيمة للباحثين في مجال علم الفلك والميكانيكا السماوية.

هذا المشروع، mockingbird-gan__okxstrategy، هو أداة تحليلية متقطعة تستخدم لتحديد الأحداث السريعة في سوق BTC-USDT باستخدام بيانات شموع تاريخية من بروكسي OKX. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ومتعلقاته (numpy, pandas, plotly) لتحليل بيانات الشموع التاريخية. يIDENTIFIES الأحداث السريعة في سوق BTC-USDT عن طريق تطبيق قواعد التحديد. يولد الأداة Outputs متعددة، بما في ذلك الرسوم البيانية والتقارير وقوائم المرشحين. يمكن للمستخدمين تعديل التحليل من خلال ملف التكوين.

يُقدِّم هذا النظام طبقة ذاكرة منظمة لوكلاء التداول الذكي، مما يتيح لهم تخزين سجلات الصفقات التفصيلية، واسترجاع البيانات التاريخية ذات الصلة، وتكييف استراتيجياتهم استناداً إلى النتائج السابقة. يعرِّف واجهة برمجة تطبيقات خفيفة الوزن يمكن دمجها في خطوط أنابيب التداول الحالية، بينما يقدِّم واجهة ويب مرافقة تُظهر أداء الصفقات وتقدم التعلم بصرياً. تعتمد البنية على هياكل بيانات في الذاكرة مع إمكانية الحفظ الاختياري على القرص، ما يضمن زمن استجابة منخفض وسرعة عالية. يستهدف المستخدمون المطورون الكميون والمتداولون الخوارزميون الذين يحتاجون وسيلة موثوقة لتغذية السياق التاريخي في نماذج التعلم الآلي. يحل هذا الحل مشكلة تجزئة البيانات وأوقات الاسترجاع البطيئة التي يواجهها المتداولون في بيئات التداول عالي التردد.

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.

يُقدّم هذا التطبيق لوحة تحكم شاملة لمتابعة سير عمل معالجة المواد الأرشيفية. تعرض لوحة التقدم العام، وعرض مؤشرات لكل عملية، ومخططات التوجه اليومي باستخدام رسومات تفاعلية. يتيح للمستخدمين إدخال بيانات الأداء اليومي لكل عامل، مع عرض مقاييس الإنتاجية الفردية وتحليل متوسط الإنتاج. يضمّ وحدة فحص الجودة تسجيل معدلات العيوب ومتابعة الامتثال مع مرور الوقت. تسمح خيارات التكوين للمسؤولين بضبط معايير المشروع، وإدارة العمال، والنسخ الاحتياطي أو استعادة البيانات بصيغة JSON. يدمج التطبيق أدوات تحليلية تساعد على تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء في سير العمل.

هذا المشروع هو تطبيق TODO محادثي مُقدم من قبل एजENTS الذكية. يحتوي على نظام ذاكرة 5-طويلة مع التخصيص المستمر للمستخدم، اكتشاف الأدوات الديناميكية MCP، تنفيذ تدفقات متعددة الخطوات، إدخال صوتي، تكنولوجيا الهندسة السياقية، و أدوات تقييم شاملة.

هذا المشروع مكتبة برمجية لغة بايثون تهدف إلى تقديم أدوات فعالة للتحليل الإحصائي والاختبار المسبق للمتاجرات الخيارات. توفر المكتبة مجموعة من الأدوات لتحرير البيانات وتحليلها وتمثيلها، مما يجعلها موردًا أساسيًا للمتداولين والمبحوثين. يمكن للمستخدمين استخدام المكتبة لاختبار استراتيجياتهم المختلفة بسرعة وفعالية، وتحليل أداء الاستراتيجيات، وتحديد مناطق التحسين.

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.

هذا المشروع هو بيئة تنفيذ آمنة تسمح للمستخدمين بتنفيذ التعليمات البرمجية SQL وبرمجة البايثون في بيئة آمنة. يدعم المشروع العديد من التكنولوجيات مثل SDK AWS، Click، FastAPI، Hugging Face، NumPy، Pandas، Plotly، Pydantic، PyTorch، SQLAlchemy، وUvicorn. تستخدم البيئة MySQL و PostgreSQL.

يستقبل النظام الأخبار من قائمة مختارة من مصادر RSS المتخصصة في العلاقات الدولية والأمن، ثم يقيم ويحلل كل مقالة باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي. تُدرج المقالات التي تتجاوز حدًا محددًا للمتأثير في ملخص يومي مختصر. تُنشئ الأداة رسومات بيانية وجداول لتوضيح الاتجاهات الرئيسية والمشاعر. يُرسل التقرير النهائي عبر Webhook إلى منصة تعاون، مما يتيح نشر المعلومات بسرعة بين أصحاب المصلحة. تم تصميم هذا النظام للخبراء الذين يحتاجون إلى رؤى حديثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى تصفية يدوية.

هو FoodVantage منصة متطورة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل وتقديم توصيات صحية للمستخدمين. تجمع بين ثلاثة एजENTS ذكية داخل واجهة واحدة، مما يسهل على المستخدمين اتخاذ قرارات مدروسة حول مشترياتهم الغذائية.

يُقدّم مشروع MedFlow Referral Network واجهة ويب تفاعلية تُظهر وتحلل شبكات إحالة المرضى، معتمدًا على معالجة البيانات لتجميع وتصفية المعلومات المتعلقة بتدفق المرضى. يُستورد البيانات عادةً من ملفات CSV أو مصادر بيانات أخرى، ثم تُنظَّف وتُجمع باستخدام أدوات تحليلية متقدمة. تُعرض النتائج عبر مخططات ديناميكية ورسوم شبكية تُظهر العلاقات بين مقدمي الرعاية الصحية، مما يتيح للمستخدمين تتبع مسارات المرضى وتحديد النقاط التي قد تحتاج إلى تحسين. يستهدف المشروع مسؤولي الرعاية الصحية، ومحللي البيانات، ومخططي السياسات الذين يسعون إلى تحسين كفاءة إحالات المرضى وتوزيع الموارد. يميز المشروع قدرته على توفير رؤى واضحة وسهلة الفهم، مع إمكانية تصفية النتائج حسب الفترة الزمنية أو النوع التشخيصي أو مقدم الخدمة. كما يتيح للمستخدمين استكشاف العلاقات المعقدة بين الكيانات المختلفة في شبكة الإحالة، مما يدعم اتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة.

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.

يتم تطبيق هذا الأداة لتحليل مaturity UX للمواقع التجارية عبر الإنترنت عن طريق التقاط الشاشات، تحليل UX ضد المعايير البحثية، إنتاج تقارير maturity UX، وتقديم نظرة استراتيجية. يدعم الأداة التحليل متعدد النوعية، التحليل الآلي المتسلسل، وضع التقطيع التفاعلي، خيار retry، وضع اليدوي، ووظيفة الإلغاء في أي وقت.

هذا المشروع يقدم أداة لتصفية مخططات ترنيرية ثلاثية الأبعاد، التي تدعم تنسيقات الملف CSV و TXT و TSV مع تحديد الفاصلة التلقائي. يحتوي على جدول بيانات قابل للتعديل، دعم الصيغة الكيميائية، صور جاهزة للنشر، تقريب، وحرارة زاوية. يتم بناء التطبيق باستخدام Streamlit و Plotly و NumPy و Pandas و SciPy و Pymatgen.

يُقدّم هذا المشروع سير عمل كامل لعلوم البيانات لتشخيص مرض الزهايمر باستخدام ميزات سريرية للمرضى. يتضمن معالجة البيانات، هندسة الميزات، تدريب وتعديل عدة نماذج تصنيف مثل الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، XGBoost، وشبكة عصبية متعددة الطبقات. تُحسب قيم SHAP لتوفير شروحات شفافة لأهمية الميزات، ويُبرز النموذج الأفضل. يتيح لوحة Streamlit التفاعلية للمستخدمين رفع البيانات، مقارنة مؤشرات الأداء، وعرض مخططات SHAP في الوقت الحقيقي. تم تصميم هذا الأنابيب للباحثين والمهنيين الصحيين الذين يحتاجون أداة قابلة للتكرار وشفافة للكشف المبكر عن المرض.

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.

يتيح التطبيق للمستخدمين رفع مجموعات بيانات التعبير الجيني التفاضلي أو اختيار مجموعات تجريبية مُدمجة، ويكشف تلقائياً عن الأعمدة الأساسية مثل معرفات الجينات، التغير اللوغاريتمي للانبعاث، والقيم الاحتمالية. يُجرى تحليل إثراء الأحداث الرئيسية باستخدام اختبار فشر مع تصحيح FDR، ثم يُعرض النتائج في مخططات فوليومو تفاعلية وشبكة AOP بأسلوب Cytoscape حيث تُرمز العقد حسب نوع الحدث وتُلون حسب مستوى التعبير. يمكن للمستخدم تعديل العتبات، تفعيل أو إلغاء تفعيل العقد الجينية، وعرض إحصائيات الشبكة. كما يُنتج التطبيق تقارير PDF وHTML شاملة تضمّ الشبكة المرئية وتصدّر الجداول بصيغ CSV، Excel أو JSON. يستهدف الباحثين في علم السموم والبيولوجيا الحاسوبية، ويُسهل سير العمل من البيانات الخام إلى وثائق جاهزة للنشر.

يُقدّم MacroViews مجموعة شاملة من أدوات التحليل مخصصة للمحللين الماليين والباحثين في الاقتصاد الكلي. يجمع التطبيق بيانات السوق من الأسهم، العملات الأجنبية، السلع، ومؤشرات التقلب، بينما يستخرج السلاسل الزمنية الاقتصادية من قاعدة بيانات FRED. يمكن للمستخدمين إنشاء مخططات متعددة السلاسل مع تحويلات متقدمة مثل YoY، z‑score، والمتوسط المتحرك، واستكشاف مصفوفات الارتباط وتحليلات الانخفاض. يتضمن المنصة مكتبة بيانات لتصفح السلاسل، ومراقب للبيانات الكلية مع لوحات تحكم مُعدة مسبقًا، ومدير مزامنة يقوم بتحديثات تدريجية للحفاظ على تحديث البيانات. يتيح تصدير بيانات المخططات إلى CSV وتخصيص قوائم المراقبة تحسين كفاءة سير العمل.

هذا المشروع يقدم مهندس سباق شخصي للمستخدمين من iRacing، يقدّم تحليلات تكنولوجيا السباق وتدريب آي-ماشين. يستفيد هذا الأداة من مجموعة من المكتبات مثل numpy و pandas و scipy لتحليل البيانات، بينما تستخدم plotly للرسم الجرافيكي. كما يستخدم streamlit لبناء الواجهة المستخدمة. يهدف هذا التطبيق إلى تقديم معلومات قابلة للتطبيق وتوصيات لتطوير أداء السباق.

يقدم هذا المشروع تطبيق ويب تفاعلي مبني على Streamlit يتيح استيراد بيانات مؤشرات كود C++ وأداءها، مع معالجة هذه البيانات باستخدام مكتبة pandas. يتم عرض النتائج عبر مخططات Plotly ديناميكية، بما في ذلك مخططات الخطوط، خرائط الحرارة، ومخططات الانتشار، ما يتيح للمستخدمين تصفية البيانات حسب الوحدة أو الفترة الزمنية أو نوع المؤشر. يمكن تصدير النتائج إلى ملفات CSV أو PNG لتسهيل إعداد التقارير. يستهدف التطبيق مهندسي البرمجيات ومحللي الأداء والباحثين الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة ومرئية لتقييم جودة الكود وسلوكه أثناء التشغيل. يساهم في تسليط الضوء على نقاط الاختناق، متابعة التحسينات، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. يدمج بين سهولة الاستخدام والقدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، ما يجعله أداة قيمة في عمليات صيانة الكود وتحليل الأداء.

يُقدِّم BRForecast واجهة ويب تفاعلية تُسهل استكشاف وتحليل وتنبؤ بالبيانات السلسلية الزمنية في البرازيل. يُستورد البرنامج مجموعات البيانات من ملفات CSV أو Excel، ثم يُنظَّف ويُعالج باستخدام مكتبة Pandas، ويُطبِّق نماذج إحصائية من SciPy لإنتاج توقعات مستقبلية. تُعرض النتائج عبر رسومات بيانية ديناميكية تُنشئها مكتبتان Matplotlib وPlotly، مع إمكانية تصفية البيانات حسب الفترة الزمنية، نوع المؤشر، ومدى التنبؤ. يهدف التطبيق إلى مساعدة محللي البيانات والاقتصاديين وصناع القرار على اتخاذ قرارات مبنية على رؤى سريعة وموثوقة، مع حل مشكلة الاعتماد على جداول البيانات اليدوية من خلال أتمتة تدفقات البيانات واختيار النماذج وعرض النتائج في واجهة واحدة سهلة الاستخدام. يميز المشروع قدرته على دمج التحليل الإحصائي المتقدم مع رسومات تفاعلية، ما يجعله أداة فريدة في مجال التنبؤ بالبيانات السلسلية.

يقدم هذا النظام حلاً شاملاً لإدارة المبيعات والمشاريع للشركات B2B. يقوم بأتمتة كامل خط المبيعات، بدءًا من تطوير العملاء المحتملين وحتى توقيع العقود، عبر آلة حالة تتبع التقدم تلقائيًا. يستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغة الطبيعية لإنشاء سجلات العملاء والسجلات اليومية والمهام دون إدخال يدوي. يتضمن أدوات توقع الإيرادات التي تحسب العائد المرجح بناءً على احتمالات المراحل، ولوحات عرض مرئية مثل مخططات جانت ومخططات الانحسار لتخطيط المشاريع. كما يدمج إطار عمل MEDDIC لضمان جودة العملية قبل البيع ويقدم وحدة إدارة علاقات العملاء مع تقييم صحة العميل.

يهدف هذا النظام إلى تقييم الاختلافات الكمية في جودة المنتجات قبل وبعد تطبيق تغييرات في عمليات تصنيع أشباه الموصلات. يقوم بمعالجة البيانات عالية الأبعاد، ويطبق التحجيم القوي، ثم يحسب ثلاث درجات متكاملة: الانحراف، والذروة، والملفوف. كل درجة تلتقط نمط فشل مختلف—الانحراف المنهجي، والارتفاعات المتقطعة، والعيوب المتعددة المتغيرات. يتم تتبع أهمية الميزات لكل درجة، مما يمكّن المهندسين من تحديد القياسات التي تدفع التغييرات الملحوظة. ينتج النظام تصنيفًا للسلامة وتقريرًا بصريًا، مما يبسط عملية التحقق من ECO للفرق التصنيعية.

يُقدّم OKazCar منصة ويب تُقيّم موثوقية الإعلانات الخاصة بالسيارات على الإنترنت. تقوم المنصة بجمع بيانات الإعلانات من مواقع البيع المشهورة عبر تقنية استخراج المعلومات، ثم تُعالج هذه البيانات باستخدام نماذج إحصائية للكشف عن الشذوذات والأنماط المشبوهة التي قد تشير إلى احتيال. تُعرض النتائج في لوحات تحكم تفاعلية تُصمم باستخدام أدوات التصوير البياني، ما يتيح للمستخدمين مقارنة الإعلانات بسهولة وتحديد أي إعلانات قد تكون غير موثوقة. تستهدف المنصة المشترّين الأفراد، وكلّاء السيارات، ومحللي السوق الذين يحتاجون إلى أدوات دقيقة لتقليل مخاطر الشراء. يجمع OKazCar بين عمليات الاستخراج الآلي، وتنظيف البيانات، وتحليلها بصرياً لتوفير تقييم شامل للثقة في كل إعلان. يميز المشروع قدرته على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بسرعة، مع توفير واجهة سهلة الاستخدام تُسهل على غير المتخصصين اتخاذ قرارات مستنيرة. كما يوفّر إمكانية توسيع نطاق التحليل ليشمل مؤشرات إضافية مثل تاريخ الصيانة أو سجل الحوادث، ما يعزز من دقة التقييم.

هذا المشروع هو لوحة تحكم محلية لاستخدام أدوات التخطيط المتعددة. يعتمد على مكتبات مثل matplotlib, numpy, pandas, plotly و scipy لإنشاء تخطيطات تفاعلية. يستخدم Streamlit لبناء الواجهة المستخدمة. هذه اللوحة مصممة ظاهريًا للتحليل والتنظيم المحلي للبيانات.

هي منصة بحث وتمثيلية لخطة المهام للكوكبات الفضائية الكبيرة، تدعم الكواكب الفضائية المختلفة، الأهداف المتعددة، والطرق التصوير المتعددة. وتوفير واجهة موحدة لدعم الخوارزميات التخطيطية المختلفة، بما في ذلك greedy، EDD، SPT، GA، SA، ACO، PSO، وTabu. كما تشمل الميزات مثل حساب الرؤية للخلفينتين، معالجة البيانات الفضائية على متن الكوكب، وعمليات تجريبية شاملة.

هذا المشروع هو أداة للتصوير البياني للمستخدمين غير التقنيين. يتيح هذا التطبيق عبر الويب للمستخدمين إنشاء تصوريات تفاعلية لبياناتهم باستخدام مكتبات شعبية مثل pandas و plotly. يوفر هذا التطبيق واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لتحميل بياناتهم، وتحديد خيارات التصوير، ومشاركة النتائج مع الآخرين.

Af Analyzer هو أداة مفتوحة المصدر للتحليل من تحول الأوستينيت، على أساس المعيار YY/T 1771-2021. يستخدم المنهج الطليعي ل حساب درجات التحول As و Af-tan من البيانات المتعلقة بالحرارة والتغيرات في الموضع. يدعم أداة Af Analyzer العديد من تنسيقات الملفات (JSON، Excel، CSV) وتتيح تعديل المعلمات بشكل تفاعلي. توفر الأداة واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للتحليل والتصوير النتائج.

يُسّهل هذا التطبيق جمع أسعار المنتجات لدى المنافسين عبر مواقع التجارة الإلكترونية باستخدام تقنيات استخراج البيانات من صفحات الويب. تُخزّن البيانات الأولية في الذاكرة، ثم تُنظَّف وتُعَدّ لتصبح قابلة للتحليل باستخدام مكتبة معالجة البيانات. تُنشئ الأداة بعد ذلك رسومات بيانية تفاعلية تُظهر أنماط الأسعار والفجوات والاتجاهات، ما يتيح للمستخدمين مقارنة أسعارهم مع المنافسين ومتابعة التغييرات عبر الزمن. يستهدف التطبيق محللي التسويق ومديري التجارة الإلكترونية وأصحاب الأعمال الصغيرة الذين يحتاجون إلى معلومات تسعير سريعة وموثوقة. يحل هذا الحل مشكلة المراقبة اليدوية للأسعار من خلال توفير واجهة واحدة سهلة الاستخدام تُحدّث تلقائياً، مع إمكانية تصدير النتائج للعرض أو التقارير.

يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تُظهر لوحة معلومات مراقبة المبيعات في الوقت الحقيقي لبيئة متعددة الفرق. يجمع التطبيق الأرقام اليومية والشهرية للمبيعات، ويقارنها بالأهداف المحددة، ويعرض مؤشرات الأداء الرئيسية مثل إجمالي المبيعات، ومعدلات الإنجاز، والبيانات الخاصة بكل فريق. تُتيح المخططات التفاعلية—بما في ذلك مخططات الخط للاتجاهات الأسبوعية، ومخططات الأعمدة لتصنيف العلامات التجارية، ومخططات الدونات لتوزيع الفئات—للمستخدمين استكشاف البيانات ديناميكيًا. كما يُنتج النظام رؤى تلقائية، مع رسائل تشجيعية وتحليلات الاتجاهات لدعم اتخاذ القرار. يمكن للمستخدمين تصفية البيانات حسب الشهر أو الفريق أو الفئة وتحميل مجموعة البيانات الكاملة بصيغة CSV لمزيد من التحليل.

هذا المشروع يستخدم Streamlit و Plotly لإنشاء تطبيق تفاعلي للمعالجة والتنظيم البياني للبيانات. يبدو أن هذا المشروع مصمم لمستخدمي الذين يحتاجون إلى أداء عمليات معقدة وتحليل النتائج في الوقت الفعلي. الوظيفة الدقيقة لهذا المشروع غير واضحة بدون مزيد من المعلومات، لكنه يبدو أنه أداة مفيدة للعمليات البيانية.

يُقدّم هذا التطبيق واجهة ويب نظيفة وسهلة الاستخدام تُتيح للمستخدمين تحميل جداول البيانات بصيغ شائعة، ثم يُحسب تلقائياً مجموعة من النسب المالية مثل الربحية، السيولة، والكفاءة. تُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية وجداول ديناميكية، ما يتيح للمتخصصين استكشاف تفاصيل كل نقطة بيانات ومقارنة المؤشرات عبر فترات زمنية مختلفة. يهدف التطبيق إلى تبسيط عملية تحليل النسب التي غالباً ما تُنفّذ يدويًا في جداول البيانات، مما يوفر الوقت ويقلل الأخطاء. يمكن للمستخدمين تصدير الرسوم البيانية والتقارير لتضمينها في العروض التقديمية أو الوثائق الرسمية. يركز الحل على احتياجات محللي الأعمال والمالية الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ودقيقة دون الحاجة لكتابة كود. يدمج التطبيق بين سهولة الاستخدام والقدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة، ما يجعله أداة قيمة للفرق التي تتعامل مع مؤشرات الأداء الرئيسية.

يستكشف هذا المشروع العلاقة بين شدة ذكر الأفراد في ملفات وزارة العدل المتعلقة بقضية إبشتين والنتائج الواقعية التي واجهوها، مثل الاستقالات أو الاعتقالات أو الأحكام القضائية. يستخدم مجموعة من تقنيات معالجة النصوص لاستخراج ميزات مثل عدد الإشارات، متوسط المشاعر المحيطة بالذكر، وتردد الكلمات الداعمة للاتهامات. تُدرّب نماذج تعلم آلي، بما في ذلك خوارزمية XGBoost ونموذج DistilBERT، لتوقع ما إذا كان الفرد سيواجه عواقب قانونية بناءً على هذه الميزات. يتم عرض النتائج عبر تطبيق ويب مبني على Flask يتيح للمستخدمين استكشاف البيانات والتنبؤات بصريًا. يستهدف الباحثين في العلوم الاجتماعية، محللي السياسات، وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية دقيقة لفهم فجوات المساءلة. يحل المشروع مشكلة نقص الأدوات القابلة للتطبيق التي تربط بين التغطية الإعلامية والنتائج القانونية، ويقدم نهجًا منهجيًا يدمج التحليل الكمي والنوعي. يميز المشروع بدمجه للبيانات المتنوعة من ملفات المحكمة، ووسائل الإعلام، ومصادر الأخبار مع نماذج تعلم آلي متقدمة.

هذا أداة لتحليل الدارات الكهربائية، تسمح بعمليات السوبر و التوزيع العشوائي للمسائل الإلكترونية. يمكن استخدامها من قبل المهندسين والباحثين في مجال الدارات الكهربائية

يُقدّم هذا النظام واجهة ويب تُمكّن الباحثين من رفع مجموعات البيانات الخاصة بهم وإجراء تحليل إحصائي تلقائي باستخدام مكتبات بايثون مثل pandas وnumpy وscipy. يدمج نماذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI وAnthropic لتفسير النتائج، واقتراح فرضيات، وتوليد ملخصات بلغة طبيعية. تُعرض الرسوم البيانية التفاعلية باستخدام matplotlib وPlotly، ما يتيح للمستخدمين استكشاف الاتجاهات والأنماط مباشرة في المتصفح. يُبنى الجزء الخلفي على FastAPI ويُشغَّل عبر Uvicorn، مما يضمن معالجة الطلبات بشكل غير متزامن وسريع. موجه للمجموعات البحثية الأكاديمية والصناعية، يسرّع هذا المنصة سير العمل من البيانات الخام إلى الرؤى القابلة للتنفيذ.

يتيح هذا البرنامج تحليل بيانات استقرار دورات البطاريات المستخرجة من ملفات نظام اختبار البطاريات Basytec. يقوم بقراءة الملفات بصيغ .txt أو .csv ويستخرج معطيات الميتاداتا تلقائياً. يحدد حدود كل دورة شحن/فك شحن باستخدام أساليب متعددة، ثم يحسب سعة البطارية (Ah) وسعة النوعية (mAh/g) لكل دورة. يعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية توضح اتجاه السعة، نطاق الجهد، ومدة الدورة، مع إمكانية تصدير البيانات إلى ملفات CSV. يتم تشغيل الواجهة عبر Streamlit في متصفح محلي، ما يتيح للمستخدمين رفع الملفات وتحديد معايير التحليل بسهولة. يهدف البرنامج إلى تسهيل عمل الباحثين والمهندسين في تقييم تدهور البطاريات وإعداد تقارير بحثية دقيقة.

هذا المشروع هو نظام تجاري احترافي للتحليل والاستكشاف في الوقت الحقيقي، يتيح الدخول إلى سوق العملات الرقمية والأسهم. يتضمن النظام ميزات مثل لوحة التحكم المباشرة، اختبار الاستراتيجيات باستخدام البيانات التاريخية، تجارة الخيارات، تجربة التداول، و إدارة المخاطر.

يُتيح هذا التطبيق للمشغّلين على منصة أمازون رفع وتحليل بيانات المخزون باستخدام أدوات معالجة البيانات المتقدمة وعرض الرسوم البيانية التفاعلية. يقوم بتحليل ملفات CSV أو Excel، ويجمع أهم المؤشرات مثل مستويات المخزون، وسرعة المبيعات، والإيرادات لكل منتج، ثم يعرض النتائج في مخططات وجداول تفاعلية. يمكن للمستخدمين تصفية البيانات حسب الفئة، أو الفترة الزمنية، أو حالة المنتج لتحديد النقاط الأكثر أهمية. تم تصميم واجهة المستخدم باستخدام إطار عمل حديث يدعم التحديثات اللحظية والتصميم المتجاوب، ما يجعله مناسباً للعرض على أجهزة سطح المكتب والهواتف المحمولة على حد سواء. من خلال تقديم ملخصات بصرية واضحة، يساعد التطبيق المشغّلين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن إعادة التخزين، وتحديد الأسعار، وتخطيط الحملات الترويجية.

يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تُحاكي التفاعل بين نظام الطاقة الشمسية المنزلية وخزان البطارية، مع إمكانية إدخال أنماط الاستهلاك، وبيانات الإشعاع الشمسي، ومواصفات النظام. يُحسب توليد الطاقة، ودورات شحن/تفريغ البطارية، والاستخدام الصافي للشبكة على مدى الزمن، مع عرض النتائج في مخططات وجداول تفاعلية. تُبنى الواجهة على فريمورك Flask وتستفيد من مكتبات NumPy وpandas لمعالجة البيانات بكفاءة، بينما تُقدِّم Plotly رسومات ديناميكية. يستهدف المستخدمون أصحاب المنازل، ومستشاري الطاقة، والهواة الذين يرغبون في تقييم أداء النظام وتوفير التكاليف. يحل هذا المشروع مشكلة التنبؤ بتدفقات الطاقة وتحسين حجم البطارية دون الحاجة إلى معرفة تقنية متقدمة.