The cerberus-context project provides a tool for AI agents to explore and understand code using AST-based analysis.
cerberus-context هو أداة استكشاف كود تستند إلى تحليل AST مصممة ل एजENTS الذكية. يستخدم ذاكرة الجلسة لتمكين التحليل من بنية الكود، مما يسمح لل أجENTS بفهم وتفاعل مع البرمجيات بشكل أكثر فعالية.
A web application that uses AI to generate, analyze, and compare movie scripts, recommend casting, and forecast financial returns for film production companies.
يتيح هذا النظام للمخرجين والكتاب إنشاء مخططات سيناريو احترافية عبر مجموعة واسعة من الأنواع، مع إمكانية تخصيص القوالب لتلبية احتياجات الإنتاج الخاصة بهم. يمكن للمستخدم رفع نصوص جاهزة أو استخدام النصوص التي تم إنشاؤها تلقائياً، ثم تحليلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخراج فرص وضع المنتجات، وتفصيل الشخصيات، وتقييم الإمكانات السوقية. يوفر واجهة مقارنة متقدمة تسمح بعرض النص الأصلي مقابل النص المعدل، مع إظهار الفروق الإحصائية وتصدير تقارير مفصلة للمتابعة. يدمج النظام مع قاعدة بيانات الأفلام العالمية لتقديم توصيات تلقائية بالتمثيل، مع إمكانية البحث حسب الاسم، النوع، وشعبية الممثلين، وإدارة قوائم التمثيل وتصديرها. يتيح قسم التوقعات المالية تحليلاً للعودة على الاستثمار، مع سيناريوهات مختلفة، وتحليل نقطة التعادل، مع دمج بيانات السوق الحديثة عبر محركات البحث الذكية. يدعم النظام إدارة واجهات برمجة التطبيقات المركزية، مع مراقبة حالة الاتصال، وتصفح البيانات، وتسهيل اختبار الخدمات المختلفة، ما يضمن تكامل سلس مع مصادر البيانات الخارجية.
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 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.
Generates phonetically-grounded names for use in games and procedural systems.
هذا الأداة تُنشئ أسماءً بناءً على خصائصها الصوتية، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في الألعاب والمواقع الإجرائية التي تتطلب أسماء تبدو واقعية. تستخدم هذه الأداة مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas, plotly, و scikit-learn للتحليل والتعديل على البيانات. يهدف المشروع إلى تقديم طريقة موثوقة لإنشاء أسماء تبدو طبيعية ومصدقة.
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.
A zero-parameter cosmological model that explains dark matter and dark energy using a single equation derived from the prime number theorem, intended for researchers in theoretical physics and cosmology.
يقدّم إطار عمل IF Theory معادلة واحدة بدون معلمات تربط توزيع الأعداد الأولية بالديناميكيات الجاذبية للكون. يفسّر منحنيات دوران المجرات المستوية، والإنعكاس الجاذبي القوي، وتسارع التمدد الكوني كما لو كان بدون الحاجة إلى جسيمات المادة المظلمة أو ثابت كوني. يتضمن المكتبة وحدات Python، ومفكرة Jupyter، ونصوص محاكاة لحساب التنبؤات للسرعات المجرية، والبنية الكبيرة للفضاء، والاهتزازات الصوتية البارونية. يمكن للباحثين التحقق من النموذج مقابل ملايين الملاحظات المجرية ومختلف مؤشرات الكون. يركز المشروع على القابلية للتكرار، والحساب الدقيق، وخط سير شفاف من النظرية إلى البيانات.
A systematic Bitcoin futures trading framework that uses regime‑aware multi‑strategy execution and walk‑forward optimization.
يُقدِّم هذا النظام بيئة شاملة لاختبار استراتيجيات تداول مستقبلي للبيتكوين، حيث يُصنِّف السوق تلقائيًا إلى أربع فئات ويختار الاستراتيجية الأنسب لكل فئة. يتضمن محركًا متعدد الاستراتيجيات يضم أساليب متابعية للاتجاه، وتداول النطاق، والتعامل مع التقلبات، مع قواعد أساسية وثانوية لكل منها. يُنفِّذ النظام تحسين المعلمات عبر تحليل أمامي لضمان أداء موثوق به في ظل تغيرات السوق. يُنتج تقارير مفصلة عن الأداء، وسجلات الصفقات، وحالات النظام للمعالجة اللاحقة. يهدف النظام إلى تلبية احتياجات المتداولين الكميّين الذين يبحثون عن منهجية قابلة للتكرار وموثوقة لتطوير الاستراتيجيات وإدارة المخاطر.
A web application that recommends travel destinations based on user preferences using scraped data and machine learning.
يستخرج التطبيق معلومات السفر من مصادر إلكترونية متعددة، ثم يعالجها باستخدام أدوات تحليل البيانات لتوليد توصيات وجهات مخصصة وفقًا لتفضيلات المستخدم. يُعرض الناتج عبر لوحة تحكم تفاعلية تسمح للمستخدم بتصفية الوجهات حسب الاهتمامات والميزانية ونمط السفر. تُظهر الرسوم البيانية اتجاهات الشعبية وأنواع الأنشطة ومقارنات التكاليف بين الوجهات المختلفة. يستهدف التطبيق المسافرين الباحثين عن توصيات شخصية وشركات السفر التي ترغب في تحسين عروضها. يحل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في تشتت المعلومات عبر تجميع وتفسير كميات كبيرة من بيانات السفر وتحويلها إلى رؤى عملية.
AskAnArchBot is a Discord bot that acts as a knowledge-constrained InfoSec Architect, designed to review security architecture designs without fabricating guidance.
هذا المشروع يهدف إلى تحقيق إمكانية استخدام एजنت ذكاء اصطناعي محلي لمراجعة التصاميم الأمنية للنظم. يتم استخدام البوت إطار عمل AWS Well-Architected ويعتمد على ملفات المعرفة الموجودة في البوت للاستجابة. يتيح البوت حاليًا الاستفسارات العامة ضد ملفات المعرفة الأمنية، مع خطط لتوسيعها إلى المراجعة التصميمية للأمان في المستقبل.
Generate and analyze histograms of numerical data for quick visual insights.
تُقدِّم مكتبة هِستو واجهة برمجية مبسطة لإنشاء وتحليل الرسوم البيانية للتوزيعات العددية. تُعالج البيانات تلقائيًا، بما في ذلك تنظيف القيم المفقودة وتحديد عدد الحوائط المناسب. يمكن للمستخدمين إنتاج مخططات جاهزة للنشر مع بضعة أسطر كود، مع إمكانية تخصيص حجم الحوائط وتراكب منحنى الكثافة. تتكامل المكتبة بسلاسة مع جداول بيانات pandas وتدعم التكامل مع خطوط scikit‑learn لتسهيل هندسة الخصائص. تستهدف المحللين وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى رؤى بصرية سريعة حول توزيع المتغيرات. تميزها هو الجمع بين سهولة الاستخدام والقدرة على التخصيص المتقدم، ما يجعلها أداة قوية في عمليات استكشاف البيانات.
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 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.
A lightweight Python library that offers a ready‑to‑use machine‑learning pipeline for classification tasks using scikit‑learn.
يقدّم المشروع مكتبة بايثون مختصرة وقابلة لإعادة الاستخدام تتضمن خطوات شائعة لبناء نماذج تصنيف باستخدام scikit‑learn. تتضمن المكتبة أدوات معالجة البيانات، واختيار الميزات، وتدريب النموذج، وضبط المعلمات، ومقاييس التقييم. يمكن للمستخدمين إدخال مجموعة بياناتهم، اختيار نوع النموذج، والحصول على مسار تدريبي جاهز للتنبؤ أو النشر. تستهدف المكتبة علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى سير عمل سريع ومتسق لمشكلات التصنيف على البيانات الجداولية. تحل المشكلة المرتبطة بتحميل إعدادات المتكرر وتعزز إمكانية إعادة الإنتاج عبر المشاريع.
A machine learning model that predicts and analyzes typing behavior for biometric authentication and user profiling.
يقدم هذا المشروع نموذج تعلم آلي مدرب يلتقط تفاصيل سلوك الكتابة البشري باستخدام مجموعة بيانات Aalto 136M Keystrokes. يمكنه التنبؤ بالضغط التالي على لوحة المفاتيح، تقدير سرعة الكتابة، واكتشاف الانحرافات في جلسات الكتابة في الوقت الفعلي. يعتمد النموذج على لغة بايثون ويستفيد من مكتبات علمية شائعة لمعالجة البيانات واستخراج الميزات والتعلم العميق. يستهدف الباحثين في مجال الأمان، مطوري المصادقة الحيوية، ومحللي تجربة المستخدم الذين يحتاجون إلى بيانات سلوكية موثوقة. يحل المشروع مشكلة المصادقة غير التدخلية المستمرة ويعزز أنظمة النص التنبؤي. كما يمكنه توليد بيانات كتابة اصطناعية لتدريب أنظمة أخرى.
The options project is a financial advisor for backtesting and strategy systems.
هذا المشروع يقدم منصة لاختبار العروض المالية والتنسيق الاستراتيجي. يسمح للمستخدمين بتقويم أداء مختلف خيارات الاستثمار وتحسين محفظاتهم. يستخدم النظام ألغوريثميات التعلم الآلي لتحليل البيانات السوقية و اتخاذ القرارات المدروسة. هذا الأداة مصممة للخبراء الماليين الذين يريدون تحسين استراتيجيات استثمارهم.
Generate a personalized daily newspaper by aggregating and summarizing open‑web articles using AI.
يُعدّ Offscroll أداة سطر أوامر تُنشئ صحيفة شخصية يومية من خلال تجميع المقالات المتاحة على الويب المفتوح. تقوم الأداة بجمع الأخبار، ثم تُطبّق معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج النقاط الرئيسية، وتستعين بواجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة لتوليد ملخصات مختصرة. يمكن للمستخدم تحديد الموضوعات أو المصادر أو الكلمات المفتاحية، وتقوم الأداة تلقائياً بتجميع ملخّص يومي مخصص. تعتمد الواجهة على مكتبة Click لتسهيل الاستخدام، وتستفيد من مكتبات مثل NumPy وscikit‑learn لمعالجة البيانات بكفاءة. تُستهدف هذه الأداة القرّاء الذين يرغبون في الحصول على نظرة شاملة وسريعة للأحداث الجارية دون الحاجة لتصفح مواقع متعددة.
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.
A modular, NumPy‑based Multi‑Layer Perceptron for training and evaluating image classifiers on MNIST and Fashion‑MNIST datasets.
يقدّم هذا المشروع شبكة عصبونية متعددة الطبقات قابلة للتكوين تُبنى باستخدام مكتبة NumPy فقط، مع توفير جميع العمليات الرياضية اللازمة للتدريب. يتضمن البنية الكاملة لعملية التدريب، بما في ذلك التقدم الأمامي، والتراجع الخلفي، ومجموعة من دوال التفعيل، ودوال الخسارة، ومجموعة متنوعة من المُحسّنين مثل SGD و Adam و RMSProp. يركز المشروع على مجموعات بيانات MNIST و Fashion‑MNIST، ويشمل أدوات لتحميل البيانات ومعالجتها وتقييم الأداء. يمكن للمستخدمين تدريب النماذج عبر واجهة سطر أوامر، وتغيير معلمات التجربة، وتسجيل النتائج في نظام تتبع. يهدف المشروع إلى توفير فهم عميق لآلية عمل الشبكات العصبية، مع إمكانية تعديل البنية والخصائص لتناسب احتياجات البحث والتعليم.
The upshot project provides a daily intelligence briefing by synthesizing user's newsletter feeds.
يعد مشروع upshot تطبيقًا يجمع ويخزّن محتوى العديد من الإشعارات في شكل موجز يومي سهل القراءة. يساعد هذا الأداة المستخدمين على الحفاظ على الوقت عن طريق دمج مصادر متعددة في briefing يومية واحدة. يستفيد من تقنيات معالجة اللغات الطبيعية لاستخراج النقاط الرئيسية من كل مقال.
This project automates content generation and multi‑account publishing on OCI Free Tier.
يعمل AutoFarm Zero كنظام سطر أوامر يخلق وينشر المحتوى تلقائياً عبر حسابات متعددة على منصة OCI Free Tier. يستخدم نماذج تعلم الآلة لتوليد نصوص جذابة، وعناوين، ووسوم مخصصة لكل منصة. ينظم أداة نشر سير العمل، ويجدول المنشورات، ويُدير بيانات اعتماد الحسابات بأمان. يستهدف المسوقين الرقميين ومبدعي المحتوى، ويقضي على الحاجة إلى النشر اليدوي ويُسهل إدارة وسائل التواصل الاجتماعي. بفضل استغلال موارد السحابة، يتيح توسيع نطاق النشر دون تكاليف إضافية. يدمج الأتمتة مع الذكاء الاصطناعي لتوفير حلول نشر متكاملة وفعّالة.
CasePrepd is a private document processing tool for court reporters that extracts names, vocabulary, and answers questions from legal documents without any data leaving the computer.
CasePrepd هي أداة معالجة مستندات خاصة بالمحامين التي تُستخدم لاستخراج المعلومات المهمة مثل الأسماء، الفقرات، والجواب على الأسئلة من المستندات القانونية دون إرسال أي بيانات خارجية. تستخدم الأداة نظام التعلم الآلي (ML) بذكاء لتصنيف الكلمات، مما يتيح للمستخدمين تصنيف المصطلحات وتدريب نموذج يعرف ما هو مفيد وما هو غير مفيد.
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.
This project is a Python data pipeline for downloading, parsing, and processing historical equity data from the Brazilian Stock Exchange (B3) for quantitative analysis or backtesting.
هذا المشروع هو مسار بيانات بروتوكول لتحميل وتحليل البيانات التاريخية من البورصة البرازيلية (B3) للتحليلات النوعية أو اختبار العودة
A command-line tool that performs quantitative analysis of A-Stock limit-up board hitting to aid traders in making data-driven decisions.
يقدم النظام إطار عمل شامل لتحليل أحداث الارتفاع الحدّية في سوق A‑ستوك. يستورد البيانات التاريخية للأسعار والحجم، ويطبق تقنيات إحصائية وتعلم الآلة لتحديد الأنماط، ويقيّم نماذج تنبؤية للأحداث المستقبلية. يتفاعل المستخدمون عبر واجهة سطر أوامر نظيفة مدعومة بـ Typer، مع إخراج غني في الطرفية وخيار تصدير النتائج إلى CSV أو PDF. صُمم الأداة للمتداولين والمحللين الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة وقابلة للتكرار حول ديناميكيات السوق. يدمج النظام معالجة البيانات، والنمذجة، والتصور في حزمة واحدة سهلة الاستخدام. يتيح للمستخدمين إنشاء تقارير تفاعلية، وتحديد مؤشرات التداول، وتصدير الأفكار العملية لإدارة المحافظ. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على الحدّية والقدرة على التنبؤ بالتحركات السريعة في السوق.
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.
The TAP-Score project aims to detect off-manifold actions in diffusion policies, providing a safety net when the policy is failing.
تطبيق تي إيه بي سكور هو تحقيق في فعالية التدخل على اقتراحات سياسة التبخير. يتألف من نتائج رئيسية: (1) مقارن تفاعلي يكتشف الأعمال خارج المنظور بدرجة عالية من الدقة، و(2) إطار فرعي محتمل يقيّم تحسين الرأس قبل تدريب أي رانكر. يظهر التطبيق أن في ظروف نظيفة، لا توجد الكثير للترتيب، ولكن في ظروف مدمرة، يتضاعف التحسن.
A Python library that streamlines rapid prototyping of machine learning experiments by integrating data handling, model training, and visualization tools.
تقدم مكتبة Sandbox إطار عمل موحد لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات لتجربة النماذج بسرعة. تجمع المكتبة بين مكتبات علمية شائعة مثل NumPy وPandas وSciPy لمعالجة البيانات، مع توفير واجهات سلسة إلى Hugging Face وPyTorch وscikit‑learn لتدريب النماذج. توفر أدوات التصوير المدمجة التي تعتمد على Matplotlib إمكانية رسم مؤشرات الأداء وتوزيعات البيانات بأقل قدر من الكود. تركز المكتبة على إمكانية إعادة الإنتاج من خلال نماذج Pydantic التي تتحقق من صحة الإعدادات ومخططات البيانات. صممت لتسهيل البحث والتكرار السريع، وتقلل من الكود المكرر لتتيح للمستخدمين التركيز على الابتكار الخوارزمي.
This project evaluates activation oracles against sparse autoencoders to compare their effectiveness in neural network analysis.
يهدف هذا المشروع إلى مقارنة أوكلاسات التفعيل مع المشفرات التافهة في الشبكات العصبية. يستخدم مجموعة من المقاييس لتقييم الأداء، مثل الدقة والتغطية. يتم تنفيذ التحليل باستخدام مكتبات علمية شائعة مثل NumPy وSciPy وMatplotlib لتصور النتائج. يتيح للمستخدمين إدخال مجموعات بيانات مختلفة لتجربة النموذج في بيئات متعددة. كما يوفر تقارير مفصلة حول الفروق في الأداء بين الطريقتين. يركز المشروع على تسليط الضوء على الفوائد والقيود الخاصة بكل منهما. يُعد أداة مفيدة للباحثين الذين يرغبون في اختيار النهج الأنسب لتحليل الشبكات العصبية.
A Python library that facilitates rapid experimentation, visualization, and evaluation of machine learning models.
توفر المكتبة واجهة موحدة لتحميل مجموعات البيانات، تدريب النماذج من أطر عمل مشهورة، وتصور النتائج باستخدام مكتبة Matplotlib. تتكامل مع Hugging Face وOpenAI وPyTorch وscikit‑learn، ما يتيح للمستخدمين التبديل بين النماذج مع تغييرات بسيطة في الكود. تتضمن الأدوات المدمجة حساب المقاييس، رسم مصفوفات الالتباس، وعرض أهمية الميزات، مما يسهل مقارنة الخوارزميات جنباً إلى جنب. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة لتصميم وتكرار خطوط أنابيب التعلم الآلي دون إعداد بيئات معقدة. من خلال تجريد المهام الشائعة، تقلل المكتبة الكود المكرر وتسرّع دورة التجربة.
This project aims to develop a hybrid quantum-classical convolutional neural network for recognizing handwritten Ottoman-Turkish characters, achieving high accuracy and efficiency.
هذا المشروع يهدف إلى تطوير شبكة عصبية مدمجة بين الكلاسيكية والكوانتومية لتعرف الأشكال اليدوية التركية العثمانية، وتحقيق دقة عالية و效فية. implementation of a hybrid quantum-classical neural network for classifying handwritten Ottoman-Turkish characters. It leverages GPU-accelerated quantum simulation and advanced training techniques to achieve high accuracy. The project explores the application of quantum machine learning for handwritten character recognition in historical scripts, targeting unique challenges such as high intra-class variance and complex morphology.
A research framework for modeling a long/short investment thesis on the displacement of knowledge work by AI over a 5–15 year horizon.
هذا الدليل البحثي يقدّم إطاراً منهجياً لتصميم نموذج استثماري طويل/قصير يركز على تحلّي العمل المعرفي بالذكاء الاصطناعي على مدى 5–15 سنة. يتضمن المجلدات الرئيسية: الفرضية الأساسية، البحث الداعم، قائمة الأوراق المالية، النمذجة الكمية، والبيانات. يستخدم أدوات تحليلية متقدمة مثل تحليل العوامل، اختبار الخلفية، والمحاكاة مونت كارلو لتقييم السيناريوهات المختلفة. يدمج تحليل مؤشرات الاقتصاد الكلي، هيكل إيجارات العقارات المكتبية، وحساسية إيرادات SaaS القائمة على المقاعد. يستهدف الباحثين الكميين ومديري المحافظ الأكاديميين الذين يحتاجون إلى أدوات تحليلية شاملة لفهم التغيرات الهيكلية في سوق العمل. يحل مشكلة نقص الأطر المتكاملة التي تربط بين التحليل الاقتصادي، النمذجة الكمية، وإدارة المحافظ الاستثمارية. يميز نفسه بتركيزه على الأفق الطويل والنهج السلسلة الزمنية التي تتضمن مراحل البنية التحتية، التبني المؤسسي، وإعادة التنظيم الهيكلي.
regscope is a production-grade CLI tool designed to download, structure, and analyze public comments on federal rulemakings from Regulations.gov.
هو أداة CLI مُتطورة لتحميل وتشكيل وتحليل التعليقات العامة على القواعد الفيدرالية من Regulations.gov
naslam123__stock-portfolio-dashboard is a professional-grade stock portfolio dashboard and trading simulator for MGMT 590 - Mastering AI For Finance at Purdue University.
هذا المشروع هو نظام إدارة محفظة الأسهم الاحترافية الذي يحتوي على ميزات مثل صفحات تفاعلية، مساعد التداول الذكي، أخبار حية مع تحليل الرأي العام، تجزئة المحفظة، مؤشرات تقنية، قياسات المخاطر الكمية، وتحليلات مونتي كارلو. تم بناؤه باستخدام Streamlit و يستخدم مكتبات التعلم الآلي المختلفة بما في ذلك scikit-learn.
This project is a static web app for Korean text frequency analysis and word cloud generation, designed to be uploaded as a CSV file.
هذا المشروع هو تطبيق ويب إلكتروني ثابت لتحليل التكرار في النصوص الكورية وإنشاء خريطة كلمات، مصممًا للتحميل كملف CSV.
This project is a FastAPI server designed to support the Reef iOS app by enabling PDF reconstruction and embeddings.
هذا المشروع هو تطبيق FastAPI المُصمم ليدعم تطبيق Reef iOS من خلال تمكين إعادة البناء والتشابهات PDF. يهدف المشروع إلى تقديم مرفق Infrastructure server-side لتعزيز تجربة المستخدم في التعامل مع مستنداتهم بطريقة مبتكرة. يستفيد المشروع من مجموعة من التكنولوجيات مثل Caddy، OpenAI، NumPy، scikit-learn، و Uvicorn لتقديم قدراته.
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.
The muoten__music-cover-detector project is a cover song detection engine that identifies similar songs by comparing audio embeddings, allowing users to find acoustically similar tracks across a database of ~40,000 songs.
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.
A command‑line tool that analyzes academic papers, extracting key topics, summarizing content, and classifying documents for researchers.
يُقدّم هذا المشروع أداة تحليل شاملة للوثائق العلمية، حيث يُمكنه استخراج النص من ملفات PDF أو نصوص جاهزة، ثم يُطبّق نماذج معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الموضوعات الرئيسية وتوليد ملخصات مختصرة. يدمج بين تقنيات التعلم الآلي مثل التصنيف الآلي وتحليل الكلمة المفتاحية، مع أدوات إحصائية لتحليل توزيع المصطلحات عبر مجموعة من الأوراق. يتيح للمستخدمين تصنيف الأوراق إلى فئات معرفية مُحددة مسبقاً، استخراج الاقتباسات والعناوين، وحساب مؤشرات مثل درجة القابلية للقراءة. يستهدف الباحثين، المحللين الأكاديميين، وأي شخص يحتاج إلى فهم سريع للاتجاهات البحثية في مجاله. يحل مشكلة كثافة المعلومات في الأوراق العلمية، ويقلل الوقت اللازم لإعداد مراجعات أدبية شاملة. يبرز بفضل دمجه السلس للمعالجة النصية مع واجهة سطر أوامر سهلة الاستخدام، ما يجعله خياراً عملياً للباحثين غير المتخصصين في البرمجة.
This project is a private, internal-only quantitative trading system used by a family office prop trader to integrate historical analysis, seasonal trend tracking, and automated daily signal generation.
هذا المشروع هو نظام تجاري كمي و خصوصي يستخدم من قبل مكتب مالي خاص لدمج التحليل التاريخي والتنبؤ بالتrends الموسمية وتوليد الإشارات اليومية. يعمل النظام على بيانات مغلقة يومية ويولد إشارات للمفتاح المفتوح التالي. يتم تصميم النظام كPIPELINE واحد الاتجاه مع أربعة مراحل: البحث الكمي، السياق السوقي، التقييم المحسّن، والإنتاج الحقيقي.
StockLTSMTransformerQuantum is a PyQt5-based application for forecasting stock prices using classical and quantum neural networks.
هذا المشروع هو تطبيق GUI يتيح للمستخدمين تحديد الأسعار المالية باستخدام الشبكات العصبية الكلاسيكية (LSTM، Transformer، GRU + CNN) والشبكات العصبية الكمية (QML عبر PennyLane). يدعم التطبيق التحليلات الفورية والرسم البياني والتخطيط الاستراتيجي للعقود. يتيح التطبيق وضع مقارنة بين أسهم متعددة، مما يسمح للمستخدمين بتحديد أسهم مختلفة وتحليل مسارات التنبؤ ومتطلبات التدريب.
This project is a proof-of-concept for a Retrieval-Augmented Generation system running on local infrastructure with an AMD Ryzen AI Max+ and Lemonade Server as the backend LLM.
هذا المشروع هو دليل على مفهوم retrieval-augmented generation يعمل على infrastructure المحلية مع AMD Ryzen AI Max+ وLemonade Server ك LLB backend. يوفّر هذا النظام UI web متاحة من الشبكة المحلية. يدعم النظام إدراج مستندات مختلطة، بما في ذلك PDFs و DOCX files و TXT files و Markdown و code. كما يستخدم embeddings محلي دون استخدام APIs خارجية مدفوعة.
This project is a web application for scraping Okinawa rental listings and estimating fair prices.
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.
A command‑line tool that steers the personality of large language models during inference.
توفر الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة تسمح بضبط سمات شخصية نماذج اللغة الكبيرة أثناء التنبؤ. من خلال تقديم مجموعة من الوصف الشخصي أو شخصية مستهدفة، يمكن للمستخدمين التأثير على النبرة والأسلوب والسلوك دون الحاجة لإعادة تدريب النموذج. تتكامل الأداة مع أطر نماذج اللغة الشائعة وتدعم معالجة الدُفعات، وتسجيل الأحداث، وتنسيق الإخراج المتميز. صممت لتلبية احتياجات المطورين والباحثين الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في استجابات النماذج للروبوتات الحوارية، وتوليد المحتوى، أو تجارب البحث. تحل المشكلة التي تواجهها النماذج ذات المخرجات الثابتة من خلال تمكين التكيّف الديناميكي للشخصية في الوقت الفعلي.
This project is a multifactor backtest research platform for BTC-USDT-SWAP perpetual contracts on OKX, designed to evaluate trading strategies without live or simulated trading.
هذا المشروع هو منصة بحث واختبار متعدد العوامل ل العقود المستمرة BTC-USDT-SWAP على بروكسي، مصممًا لتقييم استراتيجيات التداول دون تداول حقيقي أو محاكاة
A web-based dashboard that trains machine‑learning models to forecast hotel demand, revenue, and booking risks.
يُقدّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تسمح لمديري إيرادات الفنادق بتدريب وتقييم ونشر نماذج تنبؤية للطلب والإيرادات اليومية، والحجم، ومتوسط السعر، ومزيج القنوات. يستخدم نماذج LightGBM للانحدار والتصنيف، ويُطبق التحقق المتقاطع المتقدم مع نوافذ متسعة لاختبار الأداء على عينات خارجية. يتيح للمستخدم رفع ملف CSV يحتوي على بيانات الحجز، ثم يُظهر النتائج عبر تبويبات تشمل التوقعات، ومخاطر الإلغاء، وطول الإقامة، وتحليل القنوات. كما يوفر أداة تقييم حجز فردي تُظهر احتمال الإلغاء وطول الإقامة مع تصنيف المخاطر وتوصيات. يركز النظام على توقعات واقعية من خلال كشف الانحراف في البيانات وتطبيق معايير جودة قبل ترقية النماذج.
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 lightweight Python framework for training and deploying small transformer language models.
يُقدِّم إطار PicoLM حلاً برمجياً مبسّطاً لتصميم وتدريب وتشغيل نماذج اللغة المتحولة الصغيرة باستخدام لغة Python. يعتمد على مكتبة PyTorch لتنفيذ النماذج، ويستفيد من مكتبة Hugging Face لتحميل الأوزان المسبقة ومعالجات الرموز، كما يتيح التكامل مع واجهات OpenAI للمعالجة الخارجية عند الحاجة. يتضمن الإطار أدوات لمعالجة مجموعات البيانات، وحلقات التدريب، ومقاييس التقييم، وتخزين النماذج. يستهدف الباحثين والمطورين الذين يرغبون في إنشاء نماذج لغة ذات حجم منخفض لتشغيلها على أجهزة الحافة أو الأجهزة المدمجة، ويقلل PicoLM من معوقات استهلاك الموارد العالية. يحل المشكلة المتعلقة بارتفاع استهلاك الذاكرة والمعالجة في نماذج اللغة الكبيرة من خلال توفير سير عمل مبسّط وأحجام نماذج خفيفة. يميز المشروع بمرونته في التخصيص وسهولة دمجه مع بيئات التطوير الحالية، ما يجعله خياراً عملياً للابتكار السريع في مجال معالجة اللغة الطبيعية.
The gridfia project provides spatial raster analysis capabilities for the USDA Forest Service's BIGMAP data.
هذا المشروع يهدف إلى تحليل الرسومات الجغرافية الموزعة على USDA Forest Service BIGMAP بيانات. يستخدم هذا الأداة لغة بايثون و مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas لتحليل وتحليل البيانات الجغرافية.