A local AI agent that receives tasks via Telegram, writes and executes code in a sandbox, audits results with a second model, and delivers the outcome to a solo developer.
يعمل AgentSutra كوكيل ذكاء اصطناعي شخصي يعمل محلياً على جهاز Mac ويتلقى أوامراً عبر تيليغرام. يقوم بتصنيف كل مهمة، ثم يكتب الكود باستخدام نموذج لغة كبير، ويشغله داخل بيئة معزولة، ثم يراجع النتيجة بنموذج آخر للحد من الأخطاء وضمان الدقة. يضمن أنبوب العمل الثابت المكوّن من خمس مراحل—التصنيف، التخطيط، التنفيذ، المراجعة، التسليم—التنبؤ والقدرة على التدقيق، ما يجعله مثالياً للعمليات اليومية التي تتطلب أماناً وسجلاً. يدعم الوكيل سبع أنواع مختلفة من المهام، بدءاً من تحليل البيانات وصولاً إلى هندسة الواجهة الأمامية، ويمكنه نشر المواقع الثابتة تلقائياً على خدمات الاستضافة مثل Vercel أو Firebase بعد اجتياز المراجعة بنجاح. يظل كل المعالجة على جهاز المستخدم، ما يضمن الخصوصية والسيطرة مع الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية.
This API provides a high‑performance GraphQL gateway and secure authentication services for microservice architectures.
يُقدِّم هذا الحل نقطة دخول واحدة عبر GraphQL تُجمع بين خدمات REST متعددة، مما يتيح للعميل استعلام البيانات من مصادر مختلفة عبر واجهة موحدة. يتضمن خدمة مصادقة مخصصة تصدر رموز JWT موقّعة بمفتاح RS256، وتدعم دوران رموز التحديث، وتوفر مصادقة ثنائية العامل على أساس TOTP لتعزيز الأمان. تُحمي الدوائر المفرغة الخدمات الخلفية من فشل متسلسل، بينما يُحسِّن DataLoader عملية جلب البيانات. يُبنى على إطار عمل حديث مع محرك HTTP عالي الأداء، ويُصمم للمرونة والقابلية للتوسع. يستهدف المشروع مطوري الخلفية ومهندسي DevOps الذين يحتاجون إلى نمط ميكروخدم جاهز للنشر يوازن بين الأداء، الأمان، والصيانة.
The juniper-cascor project implements a Cascade Correlation Neural Network for use in machine learning tasks.
هذا المشروع Implementation ل Cascade Correlation Neural Network، نوع من أنماط الشبكات العصبية مصممة للتعلم التعامل مع العلاقات المعقدة بين المدخلات والخروجات. يهدف للمستخدمين في تطبيقات التعلم الآلي حيث الهدف هو التنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الدخيلة. يستخدم هذا المشروع لغة البرمجة Python كاللغة الرئيسية ويعتمد على مكتبات متعددة مثل PyTorch للبناء وتدريب الشبكة العصبية.
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.
This is a minimal setup for React projects using Vite, TypeScript, and ESLint.
هذا هو المثال الأصلي لإنشاء تطبيقات React باستخدام Vite كأداة بناء وتايب سكريبت لتتبع النوع. يحتوي على تكوين أساسي لESLint للتحقق من معايير الكود والبروتوكولات. كما يوفر أمثلة حول كيفية استخدام إضافات رسمية لفحص التحديث السريع مثل @vitejs/plugin-react و@vitejs/plugin-react-swc.
Pardia is a web application framework that aims to make development an enjoyable and creative experience.
هو إطار عمل تطبيقات الويب مبني على لارافل، يوفر مجموعة من الأدوات القوية لتطوير التطبيقات واسعة النطاق. يحتوي على لغة برمجة تعبيرية، ومحرك مسار بسيط، ومدخل dependencies قوي. كما يدعم إطار عمل Pardia العديد من الخوادم للخزن للمعلومات والذاكرة المؤقتة، بالإضافة إلى نظام هجين للتنسيق بين قواعد البيانات.
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 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.
An integrated web platform that streamlines BESS EPC engineering tasks by providing data analysis, visualization, and project management tools.
تُقدّم المنصة واجهة موحدة للمهندسين في مجال EPC لتحميل ومعالجة وعرض بيانات مشاريع تخزين الطاقة بالبطاريات. تُستخدم الرسوم البيانية التفاعلية لوحات المعلومات لعرض مؤشرات الأداء وتقديرات التكلفة ومقارنات التصميم. يمكن للمستخدمين رفع جداول بيانات أو إدخال المعلمات مباشرة، ما يتيح تشغيل حسابات لحظية ومقارنات سيناريوهات. تستهدف المنصة مهندسي EPC ومديري المشاريع ومصممي أنظمة الطاقة الذين يحتاجون إلى مصدر موثوق واحد للتخطيط والمراقبة. من خلال دمج الجداول المبعثرة والحسابات اليدوية، تقلل الأخطاء وتسرّع اتخاذ القرار. كما توفر أدوات لتتبع المراحل الزمنية وتقدير التكاليف، مما يساعد على إدارة المشاريع بكفاءة أعلى. يميز المشروع تكامله بين التحليل البياني وإدارة المشروع في بيئة ويب واحدة، وهو ما لا يتوفر في الحلول التقليدية.
The onthedrops__trends-report-system is a serverless trends analysis system that collects signals from multiple sources, analyzes them using Claude AI, and generates industry-specific reports with global macro economic data.
هذا النظام يجمع إشارات حية في الوقت الفعلي من مصادر +7، ويحللها باستخدام Claude 3.5 Haiku AI، ويتوفر تحليل العلاقات السببية، والتصفية حسب الصناعة والمكان الجغرافي، وتضمين المؤشرات الاقتصادية العالمية، ويولد تقارير جميلة ومشغولة بالتفاعل.
Weddinguz is an AI-Powered Wedding Planning Platform designed for Central Asian couples, offering a comprehensive suite of tools from visualization to escrow payments.
هي منصة تخطيط الزفاف المزودة بالتقنيات الذكية، مصممة خصيصًا للمتزوجين في آسيا الوسطى. تتيح المنصة مجموعة واسعة من الأدوات التي تغطي جميع مراحل التخطيط، من التصميم إلى الدفع الإلكتروني. وتشمل الميزات الرئيسية: تصميم الزفاف الذكي، إنشاء بطاقات الدعوة بالتقنية الذكية، وتصميم الأماكن بالتقنية الذكية، ومساعد الزفاف الذكي، والترتيب الذكي للضيوف، ومكتب الزفاف الذكي. كما تضم المنصة سوقًا للموردين المعتمدين، وتقنيات المقارنة الذكية، ووظائف الدفع الإلكتروني الآمنة، وقراءة البطاقات الالكترونية، والرسائل البريدية التلقائية.
Capy implements tri‑modal contrastive learning to align phenotypic assay data, chemical descriptors, and genomic profiles for drug discovery.
يُقدّم Capy مكتبة بايثون تُطبّق التعلم التبايني ثلاثي الأبعاد في مجال اكتشاف الأدوية. تُنَسّق المكتبة بيانات الفحوصات الظرفية، والمواصفات الكيميائية، والملفات الجينية لتكشف العلاقات التي تُسهم في اختيار المرشحين المحتملين. تعتمد البنية على شبكات عصبونية عميقة تُدرّب تمثيلات مشتركة تُحاكي المعلومات المكملة عبر الأنماط الثلاثة. يتيح الباحثون تدريب النماذج على مجموعات بيانات عامة أو بيانات خاصة، ثم استخدام التمثيلات الناتجة للبحث بالمقارنة، والتجميع، أو مهام التنبؤ لاحقاً. يهدف Capy إلى تسريع عملية تحديد الأدوية الواعدة من خلال نهج موحد يعتمد على البيانات. يدمج المكتبة بين تحليل البيانات البيولوجية والتعلم الآلي لتوفير رؤى أكثر دقة. كما يُسهّل التكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة في مجال الأبحاث الصيدلانية.
Generate comprehensive annual legal department reports from operational data using AI-driven insights and visualizations.
يُجمع هذا التطبيق الويب بيانات التشغيل من قاعدة بيانات PostgreSQL ويحولها إلى تقارير سنوية متقنة للقسم القانوني. يستخدم نموذج ذكاء اصطناعي لاستخلاص الرؤى والاتجاهات الرئيسية، بينما يتعامل واجهة FastAPI مع استرجاع ومعالجة البيانات. تُعرض التصورات باستخدام مكتبة Matplotlib عبر واجهة Streamlit، مما يتيح مخططات وجداول تفاعلية. يمكن للمستخدمين تخصيص أقسام التقرير، وتصدير ملفات PDF، وجدولة إنشاء تلقائي. صُمم هذا الحل لمديري القوانين، ومسؤولي الامتثال، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى تقارير دقيقة ومبنية على البيانات دون جهد يدوي.
A machine‑learning bot that predicts UFC fight outcomes and places value bets on prediction markets.
يقوم النظام بجمع إحصائيات المباريات التاريخية من مصدر عام للبيانات، ويصمم أكثر من تسعين ميزة تنبؤية، ثم يدرب نماذج تجميعية لتوقع نتائج القتال. يتم دمج توقعات النماذج مع الاحتمالات المتاحة في أسواق التنبؤ لاكتشاف رهانات ذات قيمة، مع ضبط الأوزان وفقاً لدرجة الثقة. يطبق النظام ضوابط إدارة المخاطر مثل حجم الرهان وفق معيار كيللي، وحدود وقف الخسارة، وفلاتر لحركة الخطوط لحماية رأس المال. تُنفذ الصفقات تلقائياً على منصة أسواق التنبؤ، بينما يراقب النظام باستمرار بطاقات القتال القادمة وتغيرات الخطوط. يضمن اختبار الأداء والاختبار المتقدم عبر الزمن استمرارية فعالية الاستراتيجية.
This project is an AI-powered cryptocurrency trading bot designed for traders.
هذا المشروع هو روبوت تجارة العملات الرقمية المسلط على الذكاء الاصطناعي، مصمم للاستخدام من قبل التجار. يعتمد الروبوت على خوارزميات التعلم الآلي للتعرف على أفضل الوقت للشراء والبيع. يتم بناؤه باستخدام لغة البرمجة Python ويتفوق على مكتبات مشهورة مثل scikit-learn، numpy، وpandas في تحليل البيانات. لا يحتاج الروبوت إلى قاعدة بيانات خارجية لأنه يعمل على البيانات المحلية. المرحلة 61 تشير إلى الإصدار الحالي من المشروع.
This project teaches you to build, dockerize, and deploy NLP systems professionally from basic Python skills.
هذا المشروع يملأ الفجوة في الصناعة حيث العديد من الدورات تعلم برمجة أنظمة NLP التي تعمل في نوتبوك جوبير ولكنها تفشل في تقديم مسار واضح إلى الإنتاج. هذا المشروع يغطي رحلة كاملة من مهارات Python الأساسية إلى نظام حقيقي يعمل في Docker مع مراقبة، مستعدًا للإنتاج. سوف تعلم تقنيات backend الحديثة، تقنيات NLP المتقدمة، التعلم العميق، DevOps، ومراقبة.
It recovers heliocentric orbits from sparse observational data without requiring tracklets, enabling astronomers to analyze celestial bodies efficiently.
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.
The JVLink MCP Server is a server application for analyzing horse racing data.
هذا المشروع يقدم تنفيذًا للخادم لمعالجة الخوارزمية المتعددة-الاحتمالية (MCP) لتحليل البيانات الرياضية. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ويدعم التكامل مع قواعد البيانات PostgreSQL. يمكن استخدام الخادم لمعالجة وتحليل datasets كبيرة، مما يوفر نظرة عامة حول الاتجاهات والنمط في سباق الخيل.
This tool visualizes the German federal budget to empower citizens with personal, transparent, and actionable insights.
يُقدّم هذا التطبيق تصوراً للميزانية الفيدرالية الألمانية بطريقة تفاعلية وشخصية ومؤمنة بالشفافية. يمكن للمستخدمين تصفية الإنفاق وفقاً لحالة حياتهم، واستكشاف 30 مجالاً سياسياً، ورؤية عدّاد الضرائب المباشر الذي يتحدّث في الوقت الحقيقي. يستمد التطبيق بياناته من الخطط الرسمية للميزانية، وسجلات اللوبي، وتقارير المراجعة لتوفير شفافية وقابلية التتبع. كما يوفّر أدوات محاكاة، ومولد رسائل، ومقترحات مواطنة لتشجيع المشاركة المدنية. يهدف إلى خدمة المواطنين، والصحفيين، والطلاب، ومحللي السياسات الذين يرغبون في فهم كيفية تخصيص الأموال العامة والمساهمة في اتخاذ القرار.
This project generates adversarial electromagnetic warfare strategies using self-play reinforcement learning.
يستخدم مشروع mericanii-ew التعلم العميق لتحليل الاستراتيجيات الإلكترونية الحربية (EW) المضادة. يتيح هذا النهج إنشاء تكتيكات EW معقدة وفعالة دون تدخل بشري. يستفيد المشروع من مجموعة من مكتبات التعلم الآلي، بما في ذلك PyTorch و NumPy، لتنفيذ الخوارزمية الذكية.
A command‑line tool that runs inference on pre‑trained models and visualises the results.
يُعدّ مشروع meta_fit أداة تشغيل استدلال سريعة ومبسطة تُكتب بلغة بايثون وC++، تُحمّل أوزان النماذج المدربة مسبقاً مع بيانات الاختبار لتوليد التنبؤات. يُقرأ ملف تكوين بصيغة YAML لتحديد معلمات النموذج، وحجم الدُفعات، وخيارات الإخراج. بعد الانتهاء من الاستدلال، تُنتج الأداة رسومات بفضل مكتبة Matplotlib، ما يتيح للمستخدم فحص دقة التنبؤات وتوزيعها. يستهدف المشروع الباحثين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة لتقييم النماذج على مجموعات بيانات جديدة. يحل المشكلة التي تواجهها عمليات الإعداد اليدوي المتكررة للاستدلال، ويقدّم سير عمل موحد وقابل للتكرار. يميز المشروع بواجهة سطر أوامر بسيطة، ودعم للغات متعددة، وقدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة.
A Python library that predicts vertical ground reaction force curves from triaxial accelerometer signals using functional principal component analysis and a lightweight neural network, enabling force‑plate quality biomechanical metrics from a single wearable sensor.
يقدم الحزمة مساراً كاملاً لتحويل بيانات التسارع ثلاثية المحاور التي تُجمع أثناء القفزات المتحركة إلى منحنيات القوة الأرضية الرأسية (vGRF). يستخدم تحليل المكوّنات الرئيسية الوظيفية (FPCA) لتقليل كل من الإشارات الداخلة والخارجة إلى متجهات درجات منخفضة الأبعاد، ثم يُدرّب شبكة عصبية بسيطة ذات طبقة مخفية واحدة لتعلم العلاقة بينهما. يمكن للنموذج الناتج التنبؤ بارتفاع القفز، والقوة القصوى، وموجات القوة الكاملة بدقة عالية، مع مطابقة معايير جودة مكابح القوة مع استخدام مستشعر قابل للارتداء واحد فقط. تتضمن المكتبة أدوات لتحميل البيانات، ومعالجتها، وتصويرها، وتقييمها، مما يجعلها مناسبة للبحوث وتحليل الأداء في الميدان. تُظهر الدراسة أن تمثيل الإشارة بعناية يمكن أن يتفوق على هياكل معمارية أكثر تعقيداً مثل المحولات، مما يبرز أهمية هندسة الميزات في مهام التنبؤ الحركي.
The Minimal Mistakes Jekyll theme provides a set of build scripts for the npm package.
هذا المشروع هو موضوع جيكيل مع نصيب بناء npm. مصمم لتبسيط عملية بناء وتوزيع موقع الويب باستخدام هذا الموضوع. الموضوع نفسه لا يوجد في هذه الملفات، ولكن الأدوات اللازمة لإنشاء وإدارة هذا الموضوع.
A web-based tool that analyzes battery cycle stability data from Basytec test files, calculating capacity metrics and visualizing trends for researchers and engineers.
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.
This project provides an interactive dashboard and API to analyze the impact of ANEEL Resolution 1000/2021 on the commercial performance of Brazilian electricity distributors.
يقدم النظام لوحة تحكم ويب تفاعلية تُظهر مؤشرات الأداء الرئيسية، والاتجاهات الزمنية، والعقوبات المالية المرتبطة بخدمات توزيع الكهرباء. يجمع البيانات حول مواعيد تقديم الخدمات، وانتهاكات خارج المواعيد، ومبالغ التعويض عبر مجموعات حيازة متعددة. يتيح الجزء الخلفي، المُبنى على إطار عمل خفيف، واجهة برمجة تطبيقات JSON تدعم الرسوم البيانية التفاعلية والمرشحات. يمكن للمستخدمين استكشاف التحليلات المقارنة قبل وبعد التغيير التنظيمي، ومقارنة حجم موزعي الكهرباء مع النتائج المالية، وتتبع خرائط الحرارة الشهرية للامتثال. تم تصميم الحل للخبراء والمحللين الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول الامتثال التنظيمي وجودة الخدمات التجارية.
An AI‑driven platform that manages the entire lifecycle of water distribution networks through multi‑agent decision support.
يُقدِّم هذا النظام حلاً متكاملاً لإدارة شبكات توزيع المياه عبر جميع مراحل دورة حياتها، بدءاً من المراقبة والتحليل وصولاً إلى التحسين والتخطيط. يدمج بيانات المستشعرات والسجلات التاريخية والنماذج المحاكاة في قاعدة بيانات رسومية موحدة، مما يتيح للوكيل الذكي تحليل الظروف الحالية للشبكة واقتراح تدخلات عملية. يُقدِّم النظام واجهة برمجة تطبيقات حديثة مبنية على FastAPI، بينما تُعرض الرسوم التفاعلية عبر واجهة ويب تعتمد على Plotly وMatplotlib. يستهدف النظام مهندسي السباكة والهيدروليكا ومديري العمليات ومخططي الصيانة الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات لتقليل الفاقد، وإطالة عمر الأصول، وتحسين موثوقية الخدمة. يدمج النظام بين استدلال نماذج اللغة الكبيرة والتحليلات المخصصة للمجال، ما يتيح تنسيقاً فعالاً بين أصحاب المصلحة والقيود المتعددة في إدارة شبكات المياه.
This project fetches data about SpaceX launches from Wikipedia and analyzes the payload mass to different orbits over the years, providing cumulative sums of the payload mass to orbit.
هذا المشروع هو سكريبت بايثون يجمع البيانات عن إطلاقات الفضاء من ويكيبيديا، ثم يقوم بتحليل هذه البيانات لتقديم مجموعات cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدارات مختلفة عبر السنين. ويقدم المشروع أيضًا مخططين: واحد يعرض المجموعة cumulative للوزن المادي للمحمول إلى مدار بدءًا من عام 2017، والآخر يظهر توزيع الوزن المادي للمحمول حسب السنة لمدارات مختلفة. يستخدم المشروع مكتبات مثل BeautifulSoup وPandas وMatplotlib لجمع وتحليل البيانات.
AI-powered speed climbing performance analysis using computer vision and machine learning to analyze athlete technique from video footage and provide personalized coaching feedback.
هذا المشروع يستخدم الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتحليل تقنيات الرياضيين في رياضة التسلق السريع. يُستخرج 33 نقطة جسمية، ويُحسب زوايا المفاصل ووضع الجسم، ويُقدم توصيات تدريب شخصية. النظام لا يتطلب تعريف الكاميرا ولا يعمل مع كاميرات متحركة. توفير واجهة ويب للتحليل والمراجعة.
A machine‑learning driven API that monitors and predicts the health of Paytm EDC POS devices.
يهدف النظام إلى تحليل صحة أجهزة نقاط البيع (POS) الخاصة بشركة Paytm. يجمع بيانات التشغيل من الأجهزة عبر واجهة API مبنية على FastAPI. يستخدم مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وNumPy لمعالجة السجلات الزمنية المخزنة في TimescaleDB. يطبق نماذج تعلم الآلة من scikit‑learn لتوقع الأعطال وتحديد الأنماط غير الطبيعية. يعرض النتائج عبر لوحات تحكم Grafana مع رسومات matplotlib لتسهيل فهم الأداء. يتيح للمستخدمين مراقبة الحالة في الوقت الحقيقي وتلقي تنبيهات مبكرة قبل حدوث فشل.
This framework automatically generates high‑quality academic illustrations from paper text for researchers and authors.
يحول هذا النظام المحتوى العلمي الخام إلى رسومات ومخططات جاهزة للنشر عبر سلسلة مترابطة من الوكلاء المتخصصين. يبدأ الوكيل المسترجع باختيار الرسومات المرجعية الأكثر صلة لتوجيه الوكلاء الآخرين، ثم يحول الوكيل المخطط نص المنهجية إلى وصف منظم، بينما يُحسّن الوكيل المصمم الإرشادات البصرية لتتناسب مع معايير النشر. ينتج الوكيل المصور الصور باستخدام نماذج توليد متقدمة، ويُحسّن الوكيل الناقد النتائج عبر جولات متعددة لضمان الدقة والوضوح. يتيح واجهة المستخدم المبنية على تطبيق ويب أوضاع إدخال متعددة – قالب، بسيط، ومباشر – مع دعم للغة الإنجليزية والكورية. يستهدف النظام الباحثين، المؤلفين، ومقدمي العروض العلمية الذين يحتاجون إلى ملخصات بصرية سريعة ودقيقة. يحل المشكلة التي يواجهها الكثيرون في إنشاء رسومات مخصصة، ويقلل من الجهد اليدوي ويضمن جودة متسقة.
A web-based CRM platform that centralizes client management, lead tracking, task scheduling, and AI-driven content creation for service-oriented businesses.
يُقدّم هذا التطبيق منصة شاملة لإدارة العملاء تتضمن تتبع المكالمات، وإدارة العملاء المحتملين، وتسجيل العملاء، وجدولة المهام، وإدارة المراجعات. يدمج تحليلات المكالمات مع قاعدة بيانات العملاء لتوفير رؤية شاملة عن تفاعل العملاء. يتيح توليد المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي إنشاء مواد تسويقية مخصصة بسرعة وكفاءة. يعتمد التطبيق على المصادقة الآمنة وتشفير البيانات في الراحة والنقل لضمان حماية المعلومات الحساسة. يهدف إلى تبسيط سير العمل، وتعزيز تفاعل العملاء، وتقليل الجهد الإداري اليدوي. يركز على الشركات الخدمية التي تتطلب حلولاً متكاملة لإدارة علاقات العملاء.
A Python-based control system that orchestrates ARMI and OpenMC reactor simulations, providing automated execution, data collection, and visualization.
يعمل النظام كواجهة سطر أوامر تُشغِّل وتراقب وتدير محاكاة المفاعلات المبنية على ARMI و OpenMC. يقوم تلقائيًا بتكوين معلمات المحاكاة، ويشغِّل الحسابات الأساسية، ويجمع بيانات الإخراج في تنسيقات منظمة. توفر أدوات التصوير المدمجة رسومات حية للمعايير الحيوية مثل انتشار النيوترونات، ودرجة الحرارة، وتوزيع الطاقة. يمكن للمستخدمين برمجة مسح للمعلمات وتشغيل دفعات، ما يتيح استكشاف منهجي لسيناريوهات التصميم. صُمم النظام للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى سير عمل محاكاة قابلة للتكرار ومركّزة على البيانات.
A benchmarking tool that simulates user interactions on educational platforms, collects performance data, and visualizes results.
توفر الأداة إطار عمل خفيف الوزن لاختبار أداء تطبيقات التعليم على الويب. تستخدم أتمتة المتصفح لمحاكاة تفاعلات الطلاب الواقعية، وتسجيل أوقات الاستجابة واستخدام الموارد، وتخزين البيانات في صيغ منظمة. يتيح طبقة واجهة برمجة التطبيقات المبنية على إطار عمل حديث الوصول إلى نقاط النهاية لتشغيل الاختبارات واسترجاع المقاييس المجمعة. تُنشئ لوحات معلومات بصرية باستخدام مكتبات تحليل البيانات، مما يمكّن أصحاب المصلحة من اكتشاف الاختناقات والاتجاهات بسرعة. صممت هذه الأداة للمطورين، ومهندسي ضمان الجودة، ومديري المنتجات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول كيفية أداء محتواهم التعليمي تحت الأحمال.
ACE V4 is an Autonomous Customer Engagement System designed for businesses to interact with their customers.
ACE V4 هو نظام التفاعل مع العملاء المستقل، مصمم لتعزيز التواصل بين الشركات والعملاء. يستخدم نظام ACE V4 مجموعة من التقنيات مثل FastAPI و React و Python للتواصل الفعّال. يمكن تنفيذ النظام على Railway، الذي يhandle deployments تلقائيًا من الفرع الرئيسي. يمكن للمستخدمين تعديل التعليمات البرمجية باستخدام طرق متعددة، بما في ذلك IDEs ومحرر GitHub المدمج أو Codespaces.
A web-based tool that scans US stocks for RSI(2) mean reversion signals and visualizes the results.
يُقدّم هذا التطبيق ماسحاً فوريًا للأسهم الأمريكية مع تركيز خاص على مؤشر RSI(2) لاكتشاف فرص الانعكاس المتوسط على المدى القصير. يقوم بجمع بيانات الأسعار التاريخية، حساب قيم RSI(2)، وتحديد حالات الشراء المفرط أو البيع المفرط التي قد تشير إلى انعكاس محتمل. تُعرض النتائج عبر مخططات تفاعلية وتقارير قابلة للتنزيل، مما يتيح للمستخدمين تقييم نقاط الدخول المحتملة بسرعة. يعتمد النظام على إطار عمل ويب خفيف الوزن، ما يسهل نشره وتكامله مع أدوات التداول الأخرى. صُمم لتلبية احتياجات المتداولين والمحللين الذين يحتاجون إلى مولد إشارات سريع وموثوق دون تعقيد البنية التحتية.
A pipeline that extracts structured labor market data from historical Swedish newspapers for researchers.
تقوم هذه الأداة بمعالجة أرشيفات الصحف الرقمية لاستخراج معلومات سوق العمل التاريخية من عام 1880 حتى 1926. تجمع بين تحليل الصور، والتعرف الضوئي على الحروف، ومعالجة اللغة الطبيعية لتحديد إحصاءات العمالة، والأجور، وإحصاءات القوى العاملة. تُنظَّف وتُتحقَّق البيانات المستخرجة ثم تُصدر بصيغ قابلة للقراءة الآلية مثل CSV أو JSON، جاهزة للتحليل. تستهدف المستخدمين المؤرخين والاقتصاديين وعلماء البيانات الذين يهتمون باتجاهات العمالة على المدى الطويل. يساهم أتمتة سير العمل في تقليل الجهد اليدوي وتحسين اتساق البيانات.
FocusAssist is an ADHD-friendly productivity app that helps users manage their tasks, time, and energy levels.
FocusAssist هو تطبيق إنتاجية مريح وودي مصمم لمن لديهم ADHD. يحتوي على مجموعة من الميزات التي تساعد المستخدمين على تنظيم مهامهم وتحديد وقتهم ومستوى طاقتهم، بما في ذلك إدارة المهام والوقت والمatrix الإيزنهاور، والتذكيرات، ومراقبة الإحصائيات. ي चलत كوحدة Docker واحدة، مما يجعل من السهل نشره وإدارته. يتم تخزين البيانات في ملف Markdown قابل للقراءة البشرية.
A Python toolkit that enables users to build, evaluate, and deploy predictive scoring models through CLI, web, or Gradio interfaces.
تُعدّ أداة scoring-tools حلاً متعدد الاستخدامات للباحثين في مجال تحليل البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى إنشاء وتقييم ونشر نماذج التقييم التنبؤي بسرعة وفعالية. توفر الأداة واجهة سطر أوامر تسمح بالمعالجة الدُفعية للبيانات، بالإضافة إلى خادم ويب خفيف الوزن مبني على Flask لتقديم واجهة برمجة تطبيقات، وواجهة Gradio تتيح التفاعل المباشر مع النماذج. يمكن للمستخدمين استيراد مجموعات البيانات، إجراء المعالجة المسبقة، تدريب النماذج باستخدام مكتبة scikit‑learn، تقييم الأداء عبر مؤشرات مختلفة، وإنشاء بطاقات تقييم (scorecards) مخصصة. تُقدّم الأداة رسومات بيانية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly، ما يتيح فحص أهمية الخصائص، منحنى ROC، ومخططات التوازن. كما تدعم الأداة تصدير النماذج والنتائج بصيغ شائعة لتسهيل دمجها في أنظمة أخرى. يميز هذا المشروع قدرته على الجمع بين سهولة الاستخدام والمرونة في التخصيص، ما يجعله خياراً مفضلاً للمهنيين الذين يسعون إلى تسريع دورة تطوير النماذج التنبؤية.
An API that delivers end‑to‑end supply‑chain inventory analytics, combining hierarchical forecasting, reinforcement‑learning replenishment, and MLOps pipelines.
يقدم النظام مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تستقبل بيانات المبيعات والمخزون التاريخية، وتقوم بمعالجتها عبر محرك التنبؤ الهرمي لإرجاع توقعات الطلب على مستويات متعددة. ثم يتم تغذية هذه التوقعات إلى وكيل التعلم التعزيزي الذي يتعلم سياسات إعادة التزويد الأمثل مع مراعاة قيود مثل زمن التسليم وسعة التخزين. يدمج النظام ممارسات MLOps، مما يتيح التدريب المستمر، وإصدار النماذج، ونشرها عبر خطوط أنابيب آلية. صمم هذا الحل للفرق اللوجستية والعمليات، ويساعد على تقليل نقص المخزون والوفرة الزائدة مع تحسين مستويات الخدمة. يعتمد على بنية Python خفيفة الوزن، ما يسهل دمجه في سير العمل البياني الحالي. يتيح للمحللين إمكانية مراقبة الأداء وتحديث النماذج دون انقطاع. كما يوفر واجهة مرنة للتكامل مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لتسهيل تبني الحل على نطاق واسع.
A structured Jupyter‑based curriculum that teaches machine learning from fundamentals to advanced medical imaging and MLOps practices.
يقدم هذا المشروع منهجًا تعليميًا متكاملًا لتعلم تقنيات تعلم الآلة من الأساسيات إلى تطبيقات متقدمة في معالجة الصور الطبية. يتضمن سلسلة من دفاتر Jupyter منظمة في مراحل، تبدأ بمفاهيم الشبكات العصبية وتدريبها، ثم الانتقال إلى بناء نماذج CNN، وتطبيق نماذج U‑Net لتقسيم الصور، وصولاً إلى استكشاف معماريات المحولات مثل ViT وSwinUNETR. كما يغطي الجزء الأخير منهجية MLOps باستخدام أدوات مثل DVC وMLflow، مع توضيح كيفية تسجيل النماذج ونشرها على منصات سحابية. يستهدف هذا الدليل طلاب علوم البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في فهم عميق لكيفية بناء وصيانة نماذج التعلم العميق في بيئات إنتاجية. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية المتكاملة التي تربط بين النظرية والتطبيق العملي، ويمنح المتعلمين القدرة على تنفيذ مشاريع حقيقية في مجال التصوير الطبي. يميز المشروع بترتيبه المنظم للمواد، وتوفير بيئة Docker جاهزة لتشغيل الدروس دون الحاجة لتثبيت معالجات GPU، ما يسهل على المستخدمين التركيز على التعلم بدلاً من إعداد البيئة.
This tool designs and refines de novo protein binders using an open‑source pipeline, targeting computational biologists and protein engineers.
يُقدّم هذا البرنامج حلاً متكاملاً لتصميم وتعديل روابط بروتينية جديدة، معتمدًا على سلسلة أدوات مفتوحة المصدر لتجاوز الحاجة إلى برمجيات مملوكة. يتيح خيار التجاوز عن PyRosetta تشغيل جميع خطوات التصميم باستخدام أدوات مثل OpenMM وPDBFixer وFASPR، ما يسرّع العملية بمقدار 2‑4 مرات. يعتمد البرنامج على نظام تقييم ipSAE لتقدير جودة الواجهة، مع نطاق 0‑1 يُظهر مدى التوافق الهيكلي المتوقع. كما يتضمن مسارًا مستوحى من PPIFlow لتحسين الألفة، حيث يُحافظ على الأحماض الأمينية ذات الجودة العالية بينما يُعاد تصميم المتبقية عبر مسح تشبع وتحديثات AF2. يدمج البرنامج خوارزميات ProteinMPNN لتوليد تسلسلات محسّنة، مع فحص دقيق للربط والهواء. يهدف هذا الحل إلى الباحثين في الهندسة البروتينية والبيولوجيا الحاسوبية الذين يحتاجون إلى أدوات مرنة وسريعة لتطوير بروتينات ارتباطية ذات أفضليات عالية.
A Streamlit web application that combines data analysis, visualization, and AI-powered insights using scientific libraries.
يقدم التطبيق لوحة تحكم تفاعلية تسمح للمستخدمين بتحميل أو تحميل مجموعات بيانات واستكشافها فوراً باستخدام تصورات قوية من مكتبة Matplotlib. يستفيد من مكتبة Pandas وSciPy لإجراء التحليل الإحصائي ومعالجة البيانات، بينما يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI توليد ملخصات باللغة الطبيعية والإجابة على أسئلة حول البيانات. تم بناء الواجهة باستخدام Streamlit، ما يتيح تجربة متكاملة في المتصفح دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. يستهدف محللي البيانات والباحثين والطلاب، ويساعدهم على اكتساب رؤى سريعة، وتحديد الأنماط، وتوصيل النتائج بفعالية. يحل هذا الأداة مشكلة الانتقال المتكرر بين برامج متعددة للتحليل والتصوير والتفسير، موحّداً سير العمل في منصة واحدة بديهية.
A DataOps platform that predicts student academic performance and provides end‑to‑end machine learning workflow.
يُقدِّم هذا النظام منصة متكاملة لتطبيق مبادئ DataOps و MLOps في مجال التنبؤ بأداء الطلاب الأكاديمي. يبدأ سير العمل بقراءة بيانات الطلاب الخام، ثم يطبق فحوصات جودة تلقائية لضمان صحة البيانات قبل تحويلها إلى ميزات قابلة للاستخدام. تُخزَّن هذه الميزات في مخزن ميزات مُنسَّق بالنسخ، ما يتيح تتبع التغييرات عبر الزمن. يتم تدريب ثلاثة نماذج تعلم آلي، وتُقارن أداؤها، مع تسجيل التجارب وتحديد النموذج الأفضل تلقائياً. يُخدم النموذج المُختار عبر واجهة برمجة تطبيقات REST، بينما يُراقب الانحراف في البيانات باستخدام مخططات التحكم الإحصائي. يوفِّر لوحة معلومات تفاعلية عرضاً بصرياً للبيانات، أهم الميزات، أداء النماذج، والتنبيهات، ما يسهِّل على المستخدمين اتخاذ قرارات مستنيرة.
An interactive web dashboard that fetches data from an API and visualizes it with animated charts.
يُعد هذا التطبيق واجهة ويب مبنية على Vite وReact وTypeScript، وتستدعي بيانات من واجهة برمجة تطبيقات خارجية. يستخدم Radix UI لتوفير مكونات متوافقة مع معايير الوصول، ويعتمد Tailwind CSS على تنسيق سريع ومرن. تُضاف حركات سلسة عبر مكتبة Framer Motion، ما يضفي حيوية على العناصر التفاعلية. تُصنَّف البيانات قبل العرض باستخدام Zod، ما يضمن سلامة الأنماط. تُعرض النتائج عبر Recharts، التي تدعم مخططات خطية، شريطية، ودوائر، لتوفير تصور بصري فوري للمعايير. يهدف التطبيق إلى تسهيل بناء لوحات معلومات سريعة للمهندسين والمحللين، مع حل مشكلة إعداد واجهات عرض بيانات معقدة بسرعة.
A command‑line tool that predicts the storage capacity required for Dell PowerStore DRR deployments.
يُعد أداة لتقدير حجم التخزين اللازم لحلول النسخ الاحتياطي والتكرار في بيئات Dell PowerStore. تعتمد الأداة على تحليل بيانات الاستخدام الحالية وتطبيق نماذج إحصائية لتوقع الاحتياجات المستقبلية. تُظهر النتائج رسومات بيانية توضح توزيع السعة عبر الأقسام المختلفة وتساعد في اتخاذ قرارات التخطيط. تُشغَّل الأداة عبر سطر الأوامر وتُخرج تقارير مفصلة بصيغة CSV أو PDF. تستهدف مسؤولي التخزين ومديري البنية التحتية الذين يحتاجون إلى تخطيط دقيق للموارد. تحل المشكلة المتعلقة بتحديد سعة التخزين بدقة، مما يقلل من التكاليف الزائدة أو نقص السعة. تتميز بواجهة بسيطة وسرعة في التنفيذ مقارنةً بالحلول اليدوية أو الأدوات العامة.
A satellite‑powered flood risk assessment platform that combines geospatial analysis with machine‑learning classifiers to predict inundation, estimate depth, and assess crop damage.
يقدم هذا النظام منصة تحليلية متكاملة لتقييم مخاطر الفيضانات باستخدام صور الأقمار الصناعية. يعتمد على بيانات Sentinel‑1 SAR و Sentinel‑2 SR مع خوارزميات تعلم آلي متقدمة مثل XGBoost و LightGBM. يدمج التحليل القائم على القواعد مع نماذج تصنيفية لتحديد المناطق المغمورة، تقدير عمق المياه، وتقييم خسائر المحاصيل. يتيح واجهة Streamlit التفاعل مع المستخدمين عبر تبويبات متعددة تشمل المخاطر، الصور، النماذج، المناخ، والمؤشرات. يمكن للمستخدمين تحميل بياناتهم أو اختيار فترات زمنية محددة لتحليل التغيرات في المياه. يساهم النظام في اتخاذ قرارات سريعة للوقاية وإدارة الكوارث، ويتميز بدقة عالية عند مسافة 10–30 متر.
A starter template for building modern React web applications with Vite, TypeScript, shadcn‑ui, Tailwind CSS, and Supabase integration.
يُقدّم هذا القالب أساساً جاهزاً لتطوير تطبيقات ويب باستخدام React، مع التركيز على السرعة والمرونة. يدمج Vite لتوفير بيئة تطوير سريعة، و TypeScript لضمان أمان الأنواع، و shadcn‑ui مع Tailwind CSS لتوفير نظام تصميم متكامل وسهل التخصيص. كما يتيح Supabase كخدمة خلفية لإدارة البيانات، بينما تُضيف مكتبات مثل framer‑motion و radix‑ui حركات ديناميكية ومكونات أساسية، و recharts رسومات بيانية، و vitest اختبارات، و zod التحقق من صحة البيانات. يستهدف هذا القالب مطوري الواجهة الأمامية الذين يسعون لتقليل الكود المكرر وتسريع عملية بناء النماذج الأولية، مع توفير بنية قابلة للتوسع وسهلة الصيانة.
This project is an educational interactive web application that provides Python code snippets for mathematics and statistics.
هذا المشروع هو تطبيق ويب تعليمي تفاعلي يستخدم Streamlit لتقديم قطع من التعليمات البرمجية في بايثون للرياضيات والสถطات. يعتمد التطبيق على مكتبات شعبية مثل matplotlib و pandas و scipy لتصفية وتحليل البيانات. الهدف من هذا المشروع هو جعل الرياضيات والاستثمار متاحة للمتعلمين من جميع المستويات. مع Maths-Python، يمكن للمستخدمين استكشاف المواضيع الرياضية المختلفة بطريقة تفاعلية ومبتكرة.
AssetNest is a comprehensive asset management solution for individual investors to efficiently manage their portfolios.
AssetNest هي حلول إدارة الأصول الشاملة للمستثمرين الفرديين لتحقيق إدارة الأصول بشكل فعال. يتيح AssetNest رصد حالة الاستثمار في الوقت الحقيقي من خلال backend FastAPI و dashboard Streamlit، مبني على قاعدة بيانات Supabase. وتوفر الميزات التالية: نظرة عامة على portfolio، إدارة holdings، تحليل توزيع الأصول، إدارة النقد، وتحليل الأداء.
This project is an XRP auto-trading system based on the Larry Williams breakthrough strategy, designed for users to automate their trading experience.
هذا المشروع هو نظام تداول خودي ل XRP مبني على استراتيجية突破 لاري ويليامز، مصمم للعملاء لتسريع تجربتهم التداولية. يعتمد هذا النظام على البرمجة في لغة بايثون ويدعم حزم Docker لسهولة التنفيذ. يتضمن النظام ميزات مثل اختبار العودة باستخدام البيانات التاريخية، وتحليل البيانات وتقديم تقارير HTML، والسيطرة على تليجرام للتنبيهات والتحكم في البوت. بالإضافة إلى ذلك، يدمج النظام مع API بيثومب لاستقبال البيانات السوقية الحية والتسويق.