This project enables the connection of sensors to artificial intelligence systems over various channels.
هذا المشروع يربط بين الحواسيب الفيزيائية والأنظمة الذكية، مما يسمح بتبادل البيانات بسهولة. يدعم Peripheral عدة بروتوكولات للاتصال ويمكن استخدامه في تطبيقات متعددة حيث تحتاج البيانات من الحواسيب إلى معالجتها بواسطة ألواح الذكاء الاصطناعي. يستخدم المشروع مكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch و TensorFlow.
A web API that predicts baseball pitch types using n‑gram pattern matching and machine learning.
يقدم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات RESTful تسمح للمستخدمين بإرسال تسلسل حديث من الإلقاءات وتسترجع النوع الأكثر احتمالاً للإلقاء التالي. يعتمد على مطابقة الأنماط n‑gram لتحديد الاتجاهات القصيرة الأمد، ثم يمرر النتائج إلى نموذج تعلم آلي خفيف الوزن مبني على scikit‑learn وPyTorch. يُطوَّر الخلفية بلغة بايثون باستخدام FastAPI، مع قاعدة بيانات PostgreSQL لتخزين البيانات الدائمة وRedis لتخزين الكاش. يستهدف المشروع محللي البيسبول والمدربين وعلماء البيانات الذين يحتاجون إلى تنبؤات فورية للإلقاءات لتوجيه الاستراتيجيات. يحل هذا النظام مشكلة التنبؤ بتسلسلات الإلقاءات غير المتوقعة من خلال دمج التعرف على الأنماط الإحصائية مع تقنيات التعلم الآلي الحديثة.
The DataVisor project is a unified CV dataset introspection tool designed for data scientists and researchers.
يعد DataVisor أداة مفتوحة المصدر تسمح للمستخدمين بفحص وتحليل و فهم datasets للرؤية الحاسوبية (CV) في طريقة متكاملة. يوفّر الأداة ميزات مثل رسم البيانات، استخراج البيانات الوصفية، والتحقق من جودة البيانات. يدعم DataVisor عدة مكتبات وفرームوركس للرؤية الحاسوبية، بما في ذلك Hugging Face Transformers و PyTorch.
A web-based system that predicts and analyzes Taiwanese stocks using factor scoring, HMM detection, ML models, LLM narratives, and risk controls.
يقدم النظام تحليلًا كميًا للأسهم التايوانية عبر تصنيف 20 عاملًا ماليًا، واكتشاف تحولات النظم باستخدام نماذج ماركوف المخفية، وتكامل نماذج تعلم الآلة. يُنتج نصوصًا تفسيرية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة لتوضيح كل توقع. يتيح التصورات التفاعلية المبنية على Plotly للمستخدمين استكشاف الأداء، المخاطر، ومساهمات العوامل. يُبنى النظام على FastAPI وStreamlit، ما يوفر واجهة ويب سريعة الاستجابة للخبراء والمتداولين. يحل المشكلة التي يواجهها المحللون في الحصول على دعم اتخاذ القرار مبني على البيانات مع وضوح وشفافية عالية. يميز النظام بدمج تقنيات متقدمة في تحليل الأسهم مع توليد نصوص بشرية، ما يسهّل فهم النتائج وتطبيقها في الاستراتيجيات الاستثمارية. يهدف إلى تمكين المحللين الماليين والباحثين الكميين من اتخاذ قرارات مستنيرة في سوق الأسهم التايوانية المتقلب.
PlaceboGPT is a medical AI that provides evidence-based advice for any query, prioritizing patient safety.
يعد PlaceboGPT نموذج اللغة مصمم لتقديم نصائح طبية آمنة و دقيقة. يستخدم architecture يحتوي على 7,666-بارامتر وتم تدريبه على متغيرات مختلفة لضمان أدائه يتوافق مع المعايير الصناعة. يتألف نموذج architecture من tokenizer للشخصيات، وطبقة التمثيل، و LSTM، ومدخل خطي. يهدف PlaceboGPT إلى أن يكون أكثر أمانًا من أي نموذج طبية متاحة، بتركيز على السلامة المرضية للمريض.
A lightweight API server that implements the Ollama API specification and performs model inference using Apple MLX.
يقدم هذا المشروع خادمًا سريعًا ومبسطًا يعرّف واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع Ollama لاستدلال النماذج. يُبنى على إطار عمل غير متزامن حديث، ما يتيح توافرًا عاليًا وانخفاضًا في زمن الاستجابة. يعتمد محرك الاستدلال على Apple MLX، ما يتيح تشغيلًا فعالًا على معالجات Apple Silicon. يستقبل الخادم طلبات Ollama القياسية، ويعالجها، ثم يُعيد النتائج في الصيغة المتوقعة. يُعد خيارًا مثاليًا للمطورين الذين يحتاجون إلى بديل قابل للتبديل لـ Ollama يعمل محليًا على أجهزة macOS.
pytorch-cu124 is a project that utilizes the PyTorch framework to leverage CUDA 12.4 capabilities.
هذا المشروع، pytorch-cu124، يركز على استخدام إطار عمل PyTorch لاستغلال الميزات والتحسينات في الأداء التي توفرها CUDA 12.4. يهدف إلى عرض كيف يمكن للمطورين استغلال قوة CUDA لأداء مهام التعلم العميق داخل بيئة PyTorch. يحتوي المشروع على تنفيذ مختلف وحدات أو نماذج PyTorch المُصممة للاستفادة من CUDA 12.4، مما يعزز الأداء والكفاءة.
A real‑time voice translation tool that captures microphone audio, transcribes it, translates it into a chosen language, and speaks the translation back to the user.
يُلتقط هذا البرنامج الصوت الحي من الميكروفون، ثم يُحوِّل الكلام إلى نص في الوقت الفعلي، ويُترجمه إلى اللغة المستهدفة، وأخيراً يُنطق الترجمة للمستخدم. يتيح واجهة سطر أوامر بسيطة للبدء وإيقاف جلسات الترجمة، ما يجعله مناسباً للمتحدثين في الحقل. يعتمد على خدمات سحابية للخطاب إلى نص، والترجمة، والنص إلى كلام، لتوفير جودة عالية وانخفاض في زمن الاستجابة. يهدف إلى مساعدة المذيعين الرياضيين ومنتجي الأحداث الحية على تقديم تعليق متعدد اللغات فوراً، مما يوسع الوصول إلى جمهور دولي ويُسرّع سير العمل الإنتاجي. يزيل الحاجة إلى الترجمة اليدوية أو الترجمة المتأخرة، ويُحسّن تجربة المشاهدين الذين لا يتقنون اللغة الأصلية. يميز نفسه بواجهة تفاعلية سريعة وسهلة الاستخدام، مع دعم فوري للغات متعددة، ما يجعله أداة لا غنى عنها في البث الرياضي العالمي.
This project is an AI-powered voice soundboard that allows users to control it using natural language via the Microphone Control Protocol (MCP).
هذا المشروع هو صوتي-لوحة الصوت التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتتيح التحكم بالصوت باستخدام اللغة الطبيعية عبر بروتوكول الميكروفون للتحكم (MCP).
The backpropagate project is a production-ready tool for fine-tuning large language models in a headless environment.
هذا المشروع يوفر مجموعة من الأدوات لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام معايير ذكية وتركيبًا موديولارًا. يدعم ويندوز وتصميم للاستخدام في بيئة بدون شاشات. يستخدم هذا المشروع مكتبات مشهورة مثل Hugging Face و PyTorch لتقديم طريقة فعالة وموثوقة لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.
The ScalarScope project is an evaluative internalization training framework designed for developers.
هو إطار تدريب يسمح للمطورين ببناء نماذج قادرة على INTERNALIZATION و تقييم البيانات المعقدة. يستخدم إطار ScalarScope مكتبة Transformers من Hugging Face لاستغلال النماذج المُسبق التدريب، مع استخدام PyTorch للعمليات الحسابية الفعالة. يهدف الإطار إلى تسهيل إنشاء نماذج تقييمية قوية. يوجه إطار ScalarScope المطورين الذين يسعون لبناء حلول مبتكرة في مجالات مثل معالجة اللغات الطبيعية أو الرؤية الكمبيوترية.
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.
Provides a high-performance API for generating and transforming images using PyTorch models from HuggingFace, aimed at developers building AI-powered image services.
يقدم تطبيق X-Image Native واجهة برمجة تطبيقات REST مبنية على FastAPI، تتيح للعميل طلب عمليات توليد أو تعديل الصور. يستفيد التطبيق من مكتبة PyTorch لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة المتوفرة على منصة HuggingFace، ما يضمن زمن استجابة منخفض وأداء عالي. يدعم التطبيق مجموعة واسعة من أساليب معالجة الصور، مثل توليد الصور من النص، نقل الأسلوب، وتكبير الدقة، ويمكن توسيعه أفقيًا باستخدام عملاء Uvicorn المتعددين. يستهدف المطورين الخلفيين ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى واجهة خدمة صور خفيفة الوزن وجاهزة للإنتاج دون الحاجة لبناء بنية تحتية معقدة. يختصر التطبيق عملية تحميل النماذج ومعالجة الطلبات، مما يسهل دمجه في معماريات الخدمات المصغرة الحالية. يتيح للمستخدمين التركيز على تطوير الميزات الخاصة بهم بدلاً من إدارة البنية التحتية. كما يوفر مرونة في التخصيص، إذ يمكن إضافة نماذج جديدة أو تعديل المعلمات بسهولة.
The digimon-gym project is a reinforcement learning environment designed for the Digimon Trading Card Game.
هذا المشروع يخلق منصة رقمية لتحاكي وتدريب एजENTS الذكية في لعبة كارتات دجيمون التجارية. يستخدم هذا المشروع مكتبات مثل PyTorch و OpenAI لتنفيذ خوارزميات التعلم بالتعزيز. يمكن استخدام البيئة لهذا المشروع لأغراض البحث أو التطوير أو التعليم المتعلق بثори اللعبة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
The Client Caller project is a real-time AI phone calling system powered by Twilio, designed to facilitate natural conversations with sub-500ms latency.
هذا مشروع هو نظام مكالمات الهاتف في الوقت الحقيقي الذي يستخدم Twilio لتحقيقstreaming الصوت البعدين. يحتوي على تحويل وترميز وتحليل الصوت، إدارة حالة المكالمة. يتضمن المشروع أيضًا القدرة على تحويل الكلام إلى نص باستخدام faster-whisper وwhisper_streaming ، بالإضافة إلى اكتشاف النشاط الصوتي والتحديد الدوري. يحتاج النظام إلى Python 3.10+، FFmpeg، حساب Twilio، ومحاكاة ngrok للتنفيذ المحلي.
A prototype system that recommends music across cultures by disentangling content, style, and affect embeddings, aligning them culturally, and incorporating active learning and fairness metrics.
يقدم النظام حلاً متكاملاً لتوصية الموسيقى عبر الثقافات. يتعلم تمثيلات منفصلة للمحتوى، الأسلوب، والعاطفة، ثم يزيل التحيز الثقافي عبر التدريب العدائي ومحاذاة النقل الأمثل. يختار حلقة التعلم النشط عينات غير مؤكدة لتدخل خبراء مع قيود زوجية، بينما توجه مقاييس مثل المفاجأة والعدالة الثقافية تحسين النموذج. يعتمد الجزء الخلفي على FastAPI لتوفير واجهة REST، ويستخدم الجزء الأمامي واجهة Vite الحديثة. يدعم النموذج التجريبي التدريب، التوصية، نقل الأسلوب، وإدارة الأنطولوجيا عبر أدوات سطر أوامر.
This project is a 1-bit LLM (Large Language Model) developed by liemnguyen-vn for Vietnamese language processing.
هذا المشروع هو نموذج اللغة الكبير (LLM) ذو البت الواحد المطور من قبل liemnguyen-vn ل обработة اللغة الفيتنامية. يستخدم هذا المشروع مكتبة Hugging Face للتعاون مع النماذج المدفوعة مسبقًا وتمكينها على datasets الفيتنامية. الهدف الرئيسي للمشروع هو تقديم قدرة فهم اللغة الدقيقة والمتوافقة مع تطبيقات متعددة.
This project implements Weightless Neural Networks for language modeling using a RAM-based approach in the PyTorch framework.
يستخدم مشروع ram-wnn شبكات عصبية خفيفة للتعلم اللغوي باستخدام نهج ذاكرة RAM. يتم تنفيذ هذه الشبكة باستخدام مكتبة PyTorch. يتيح هذا النهج معالجة كفاءة ومؤثفة للبيانات اللغوية. تركز المشروع على تطوير تصميم شبكة عصبية جديد للوظائف التعلم اللغوي.
A CLI tool that records meetings, transcribes voice memos, and structures the output into an Oracle database and Obsidian-compatible notes.
يُسجِّل هذا البرنامج الاجتماعات وتسجيل الملاحظات الصوتية، ثم يحوِّلها إلى نصوص دقيقة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. يُنظم المحتوى الناتج في قاعدة بيانات Oracle، مع إنشاء ملفات Markdown متوافقة مع تطبيق Obsidian لتسهيل تصفّح المعرفة. يتيح للمستخدمين البحث السريع عبر التاريخ والموضوعات بفضل هيكلية القاعدة المنظمة. يستهدف المهنيين الذين يحتاجون إلى حفظ سجلات دقيقة للاجتماعات، ويحل مشكلة فقدان التفاصيل أو صعوبة الرجوع إلى الملاحظات الصوتية. يدمج بين واجهة سطر الأوامر البسيطة والقدرات المتقدمة للمعالجة الصوتية، ما يجعله أداة فريدة تجمع بين الإنتاجية والتقنية الحديثة.
A service that automatically identifies and indexes significant moments in video content for quick retrieval.
يعمل النظام على معالجة مقاطع الفيديو المرفوعة لاكتشاف المشاهد الرئيسية والأحداث باستخدام نماذج التعلم العميق. يتم استخراج القطاعات الزمنية التي تمثل لحظات ذات مغزى، مثل تغييرات المشهد أو الأفعال أو الموضوعات المنطوقة. تُخزن اللحظات المحددة مع بيانات التعريف في قاعدة بيانات علائقية، بينما تُخزن تمثيلاتها في مخزن متجهات للبحث السريع. يمكن للمطورين استدعاء واجهة برمجة التطبيقات لاسترجاع الإطارات الزمنية، الملخصات، أو المقاطع ذات الصلة. تم تصميم الحل لمنصات الإعلام التي تحتاج إلى توليد ملخصات تلقائية، اكتشاف المحتوى، أو دعم الرقابة على المحتوى. يتيح هذا النظام تقليل الوقت اللازم للبحث يدويًا في مقاطع الفيديو الطويلة، ويعزز تجربة المستخدم النهائي بالوصول السريع إلى المحتوى الأكثر أهمية. كما يساهم في تحسين كفاءة عمليات التحرير والتصنيف عبر توفير بيانات دقيقة للبحث والتصفية.
An AI-powered sports companion that tracks ball physics, provides live commentary, and makes scoring decisions for amateur sports.
يقدم هذا النظام حلاً ذكاءً اصطناعيًا لمتابعة المباريات الرياضية في الوقت الحقيقي، مع تتبع الكرة، وتوليد تعليق صوتي، واتخاذ قرارات تسجيل النقاط، وتحليل الفيديو بعد اللعب. يعتمد على نموذج Cosmos Reason 2 الذي يفهم الفيزياء الحركية للكرة، ويستنتج مسارها، ودورانها، وزوايا القفز، لتحديد ما إذا كانت الكرة داخل أو خارج الخط. يدمج النظام معالجة الصور والفيديو مع خوارزميات التعلم العميق لتوليد تعليقات سياقية دقيقة، مع شرح واضح للقرارات عبر سلسلة التفكير. يدعم مجموعة واسعة من الرياضات مثل الكريكيت، والتنس، والبيكلبول، والبادمينتون، وتنس الطاولة، مما يجعله أداة شاملة للفرق والهواة. يتيح التطبيق للمستخدمين مشاهدة النتائج والتعليقات مباشرة على الهاتف المحمول عبر WebSocket، مع إمكانية تحليل ما حدث بعد انتهاء اللعب. يميز المشروع قدرته على العمل على جهاز Jetson AGX Orin مع ذاكرة فيديو كبيرة، مما يضمن أداءً عاليًا دون الحاجة إلى خوادم سحابية. يهدف إلى تسهيل تجربة المشاهدة وتوفير تحليلات دقيقة للمدربين واللاعبين على حد سواء.
An AI-powered command-line tool that assists film directors in generating scripts, storyboards, shot lists, and production plans.
تُعدّ أداة Directors Chair أداة سطر أوامر تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي لتسهيل سير العمل قبل الإنتاج للمخرجين. يمكنها تحويل ملخص بسيط إلى نص كامل، وإنشاء مخططات تصويرية من أوصاف المشاهد، وإنتاج قوائم لقطات مفصلة مع تفاصيل الزوايا والإضاءة. كما توفر ميزات تخطيط الإنتاج مثل جدولة المواعيد، وتقديم اقتراحات للميزانية، وتوزيع الموارد. تستهدف المخرجين، والكتاب السينمائيين، ومصممي الإنتاج، وتقلل من الوقت المستغرق في إعداد المخططات اليدوية، مما يفتح المجال للتجريب الإبداعي. بفضل تكاملها مع أطر الذكاء الاصطناعي الشهيرة، تُنتج نتائج عالية الجودة مع الحفاظ على خفة الوزن وسهولة التثبيت.
A production‑ready template for building AI/ML REST APIs with FastAPI.
يُقدّم هذا القالب أساساً جاهزاً للتنفيذ لبناء واجهات برمجة تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يدمج FastAPI مع تسجيل مُنظم للبيانات، وإدارة تكوين متعددة الطبقات، ودعم لمكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch وscikit‑learn وHugging Face. يتضمن المشروع نقاط نهاية مثال على استدعاء النماذج، والمصادقة، وفحوصات الصحة، ويُهيأ مسبقاً لتشغيله عبر Uvicorn. يتيح للمطورين إطلاق خدمة API قابلة للتوسع ومستعدة للإنتاج بإضافة نماذجهم الخاصة ومنطق الأعمال. يحل القالب مشكلات شائعة مثل إدارة التكوين، والمراقبة، واستعداد النشر للعمليات التي تتطلب الذكاء الاصطناعي.
A web-based RAG system that ingests documents and provides chat, Q&A, interview prep, and summarization powered by large language models.
يتيح النظام استيراد مجموعة واسعة من المستندات بصيغ مختلفة إلى قاعدة بيانات بحثية مدمجة. يستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليد إجابات مدعومة بالبيانات (RAG) عبر واجهة محادثة سهلة الاستخدام. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة مفتوحة أو طلب ملخصات، ويسترجع النظام المعلومات ذات الصلة قبل توليد الرد. كما يوفر أدوات تحضير للمقابلات، حيث ينتج أسئلة ومقاطع إجابة بناءً على محتوى المستندات. يدمج النظام مع خدمات سحابية لتخزين البيانات ومعالجة النموذج، مع دعم للبحث الفوري عبر Redis وQdrant. يهدف إلى تقليل الوقت اللازم للعثور على المعلومات الدقيقة داخل مجموعات بيانات ضخمة. يبرز عن الحلول التقليدية بدمجه بين استرجاع المحتوى وتوليد النص في خطوة واحدة، مع واجهة برمجة تطبيقات مرنة للدمج مع أنظمة أخرى.
Provides semantic search over DOJ Epstein Library documents for researchers and legal professionals.
يتيح هذا النظام البحث الدلالي في وثائق مكتبة وزارة العدل الخاصة بملف إبستين، مما يسهل على الباحثين والمحامين العثور على المستندات ذات الصلة بسرعة ودقة. يعتمد على تقنيات استخراج المتجهات لتوليد تمثيلات رقمية للوثائق، ثم يقارنها مع استعلامات المستخدم لتحديد الوثائق الأكثر صلة. يتيح واجهة برمجية مرنة تسمح بدمج الخدمة في تطبيقات أخرى أو إنشاء واجهة بحث مخصصة. يستهدف المستخدمين الذين يحتاجون إلى تحليل مستندات قانونية ضخمة، مثل محامو الشركات، الباحثون الأكاديميون، وأخصائيو الامتثال. يحل مشكلة البحث التقليدي الذي يعتمد على الكلمات المفتاحية، حيث يوفر نتائج أكثر دقة وملاءمة. يميز نفسه بتركيزه على مجموعة بيانات محددة، مما يضمن دقة عالية في الفهرسة والتصنيف. كما يدعم التوسع عبر قاعدة بيانات PostgreSQL لتخزين المتجهات والوثائق بكفاءة.
An AI risk governance platform that registers models, logs audits, displays risk dashboards, detects anomalies, generates regulatory reports, and supports human review workflows.
يُقدّم إطار عمل لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي يتيح تسجيل نماذج التعلم الآلي مع تفاصيل النسخ والبيانات الوصفية، وتسجيل جميع الأنشطة في سجلات تدقيق دقيقة. يضم لوحة تحكم تعرض مؤشرات المخاطر الرئيسية مثل الدقة، الانحياز، واستخدام الموارد، مع إمكانية تخصيص المؤشرات وفقاً للمتطلبات التنظيمية. يستخدم خوارزميات كشف الشذوذ لتحليل نتائج النماذج في الوقت الحقيقي، ويولد تنبيهات تلقائية للفرق المختصة. يسهّل إنشاء تقارير الامتثال وفقاً للمعايير الدولية، مع تدفق عمل يتيح للمراجعين البشر مراجعة الحالات المشكوك فيها قبل نشر النماذج. يستهدف المطورين، مهندسي التعلم الآلي، ومسؤولي الامتثال الذين يحتاجون إلى مراقبة مستمرة للأنظمة الذكية. يميز نفسه بدمج واجهات برمجة تطبيقات REST مع واجهة مستخدم رسومية، مع دعم للذكاء الاصطناعي عبر مكتبات مثل PyTorch وScikit‑Learn. يوفّر حلاً متكاملاً يقلل من مخاطر الأخطاء التنظيمية ويعزز الثقة في النماذج.
Compress engineering rules into compact latent embeddings and expose them via a RESTful API for integration with machine learning models.
يُقدّم هذا النظام واجهة برمجية تُسهل تحويل القواعد الهندسية المعقدة إلى تمثيلات متجهية مخزنة في مساحة متجهات مخفية، مما يتيح تخزينها بكفاءة عالية وإعادة استخدامها في نماذج التعلم الآلي. يعتمد على نماذج تحويل اللغة المتقدمة لتوليد تمثيلات ذات أبعاد منخفضة تحتفظ بالمعنى الأصلي للقواعد، مع دعم للمعالجة المتوازية عبر مكتبة PyTorch. يتيح للمطورين إرسال القواعد عبر طلبات HTTP، ثم يُخزّن التمثيل الناتج في قاعدة بيانات PostgreSQL، مع إمكانية استرجاعه وتحديثه بسهولة. يهدف إلى تقليل الحمل الحسابي على النماذج التي تتعامل مع القواعد، مع الحفاظ على الدقة والمرونة في التحديثات. يستهدف المهندسين الذين يعملون على دمج القواعد مع نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج. يحل مشكلة صعوبة إدارة القواعد الكبيرة والمعقدة في الأنظمة التقليدية، ويمنحها قابلية التوسع والتكامل السلس مع الخدمات الأخرى. يميز نفسه بقدرة التمثيل المتجه على تقليل حجم البيانات وتسهيل عمليات البحث والتصفية داخل قاعدة القواعد.
Redacts personally identifiable information from videos locally using GPU acceleration.
يُقدّم هذا المشروع حلاً لتصحيح الفيديوهات محلياً مع تسريع باستخدام وحدات معالجة الرسوميات. يزيل المعلومات التي تُعرّف الأشخاص مثل الوجوه، أرقام الهوية، أو أي بيانات حساسة من مقاطع الفيديو قبل نشرها. يعتمد على نماذج التعلم العميق لتحديد وتغطية المناطق التي تحتوي على معلومات شخصية بدقة عالية. يُشغَّل على جهاز محلي، مما يضمن عدم إرسال البيانات إلى خوادم خارجية ويقلل زمن المعالجة. يستهدف المهنيين في مجال حماية الخصوصية، أمن المعلومات، والجهات التي تحتاج إلى مشاركة مقاطع فيديو مع الحفاظ على سرية البيانات. يختلف عن الحلول التقليدية بقدرته على العمل بدون اتصال بالإنترنت مع استغلال كامل لقدرات GPU. كما يتيح تكاملًا سهلًا مع أنظمة معالجة الفيديو الحالية عبر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة.
Provide an Ollama‑compatible inference server that runs models on Apple MLX.
يُقدِّم هذا المشروع خادمًا خفيفًا يُعرِّض واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع Ollama لتشغيل نماذج التعلم الآلي. يستفيد من إطار عمل Apple MLX لتشغيل النماذج بكفاءة على معالجات Apple Silicon، ما يحقق استجابات منخفضة الكمون. يُبنى الخادم باستخدام FastAPI ويعمل تحت Uvicorn، ما يوفر واجهة HTTP غير متزامنة وسريعة. يتلقى الطلبات وفقًا لبروتوكول Ollama، يحمل النموذج المطلوب، ويُنفِّذ عملية الاستدلال، ثم يُعيد النتيجة بالتنسيق المتوقَّع. يركز التصميم على الأداء وسهولة النشر، دون الحاجة إلى قاعدة بيانات خارجية، مما يجعله مناسبًا للمطورين الذين يرغبون في استضافة النماذج محليًا على أجهزة Apple.
An AI-powered system that predicts boat race outcomes and helps bettors optimize strategies.
يستخدم هذا النظام مكتبة PyTorch مع معيار كيللي لتقديم تنبؤات مستمرة على مدار الساعة لسباقات القوارب. يعتمد على التعلم المتعدد المهام لتوقع المركز الأول والثاني والثالث في آن واحد، ما يضمن حساب احتمالات شرطية دقيقة للرهانات الثلاثية. يتيح الجدولة الديناميكية التكيف التلقائي مع تأخيرات السباقات، بينما يتيح وحدة اختبار A/B للمستخدمين مقارنة استراتيجيتين للرهان جنباً إلى جنب. يُبنى المنصة باستخدام Streamlit لتوفير واجهة ويب تفاعلية وتخزين البيانات في قاعدة PostgreSQL. تم تصميمه للمراهنين الذين يعتمدون على البيانات ومحللي السباقات الذين يحتاجون إلى رؤى دقيقة وواقعية في الوقت الحقيقي.
Jarvis is a local-first AI assistant designed for macOS users, integrating seamlessly with iMessage.
يوريس هو مساعد ذكاء اصطناعي يعمل محليا على جهاز ماكنتوش الخاص بك، ويدمج مع تطبيق iMessage لتقديم طريقة سهلة ومريحة للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي. يمكن يوريس تنفيذ العديد من المهام مثل الإجابة عن الأسئلة والترتيب للذكرى وتقديم المعلومات حول مجموعة واسعة من المواضيع.
The gefi project is a tool for generating text and images using AI models.
هو منصة مفتوحة المصدر تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء النصوص والصور. يستفيد من مكتبات شعبية مثل Hugging Face و Ollama و OpenAI و PyTorch و SQLAlchemy. الوظيفة الرئيسية للمشروع هي توفير إطار عمل للبرمجيين لتطوير وإدارة أدوات إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي.
This project provides a full-stack application for downloading music from YouTube, SoundCloud, and Spotify playlists as high-quality MP3 files, specifically designed for DJs with features like automatic BPM detection, musical key analysis, and Rekordbox integration.
هذا المشروع يوفّر تطبيقًا متعدد المنصات لتحميل الموسيقى من مصادر مختلفة. يدعم التطبيق YouTube و SoundCloud و Spotify و يقدم صوتًا من نوع MP3 أو FLAC. يتضمن التطبيق فصل الأصوات باستخدام Demucs، والذي يفصل بين الأصوات والطبول والباس والآلات الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي على تحليل BPM و تحليل المفتاح الصوتي وتنظيم الصوت ووضع العلامات ID3 وتصدير Rekordbox وبحث طبيعي باللغة.
PrimeHaul OS is an AI-powered quote system for UK removal companies that helps them generate instant, accurate quotes and respond faster to customers.
هو نظام استقبال أسعار مُحسّن بالذكاء الاصطناعي لشركات نقل المملكة المتحدة، يساعد الشركات على إنتاج أسعار فورية دقيقة. يمكن للعملاء ملء استطلاع لمدة 5 دقائق، تحميل صور الأثاث، وتلقى تقدير السعر الفوري. يمكن شركات النقل الموافقة على الأسعار من هاتفهم، مما يeliminates الحاجة إلى زيارات الموقع وسمح للشركات بالرد بشكل أسرع على العملاء. كما يوفر النظام لوحات تحليلات وخيارات برمجة مخصصة.
inematds__inemavox is a suite of AI-powered tools for local video processing, allowing users to dub, transcribe, cut, and download videos without API costs or cloud dependencies.
هي مجموعة أدوات قوية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الفيديو المحلي، مما يسمح للمستخدمين بتحويل، وترجمة، وقص، وتحميل الفيديو من مصادر مختلفة مثل اليوتيوب، تيك توك، إنستجرام، وفيس بوك دون تكاليف API أو الاعتماد على الخدمات السحابية. وتشمل المجموعة واجهة ويب مع مراقبة حية ويدعم العديد من النماذج الذكية للتحليل الصوتي، والتحويل الصوتي، الترجمة، والتعلم الآلي.
Dublar Pro v5 is a comprehensive video processing pipeline that uses AI to download, transcribe, translate, dub, and cut videos from local and cloud models, featuring a web interface with real-time monitoring and GPU support via Docker.
هو خطوط إنتاج الفيديو الشامل الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحميل، وترجمة، وتحويل، وتمثيل، وقص الفيديوهات من النماذج المحلية والخلوية، يحتوي على واجهة ويب مع مراقبة حية ومساندة GPU عبر Docker.
DublarV4 is an automatic video subtitling pipeline using AI, capable of transcribing, translating, and dubbing videos in any language.
هو نظام دوبلاج فيديوهات تلقائي باستخدام الذكاء الاصطناعي، قادر على transcription، ترجمة و دوبلاج الفيديوهات بأي لغة. يتضمن النظام رابطًا إلكترونيًا مع مراقبة حية و يدعم التسريع GPU عبر Docker. يتألف من 10 مراحل: تنزيل، ASR (ترجمة الصوت التلقائية)، ترجمة، TTS (النص إلى الكلام)، مكسنج، وغيرها.
This project integrates Agentic RAG and Whaleforce services to analyze earnings calls and predict stock prices.
هذا المشروع يدمج خدمات Agentic RAG و Whaleforce لتحليل المكالمات الصحفية والتنبؤ بالأسهم. يستخدم النظام خدمة الاستدلال الموحدة LiteLLM للتعامل مع البيانات المالية من مصادر متعددة، بما في ذلك الإبلاغ عن SEC ، والمعايير التاريخية، والتحليل المقارن. كما يحتوي النظام على واجهة برمجة التطبيقات لاختبار التنبؤات وتحديد المعايير الأداء.
The Agentic RAG + Whaleforce Services Integration project is a system for analyzing earnings calls and stock price predictions, integrating various internal services from Whaleforce.
هذا المشروع يدمج خدمات متعددة من Whaleforce لتقديم تحليل شامل للندوات الإيرادات والتنبؤات الأسهم. يتضمن النظام خدمة استدلال LLM الموحدة، وشبكة المعرفة، ومواقع API المختلفة للحصول على البيانات المالية، وملفات SEC، والمعايير الأداء. كما يحتوي على واجهة برمجة التطبيقات Backtester للتحقق من التنبؤات والخدمة الحفظ لتخزين النتائج.
VisionSleuth AI is a real-time crime behavior detection system using computer vision and machine learning for law enforcement.
VisionSleuth AI هو نظام لمراقبة السلوك الجنائي في الوقت الحقيقي باستخدام الفهم الآلي والتعلم الآلي للتحكم في feeds الكاميرا و تحليل الفيديو. يجمع النظام بين التكنولوجيا الحديثة وبين القدرات المتقدمة من التعلم الآلي لاكتشاف الجرائم مثل استخدام السلاح الناري، السلاح الرشاش، سلاح الخنجر، والقرب بين الشخص والأسلحة. كما يولد تقارير فورنسية محترفة ويتعرف على إرسال الإطار بناءً على التأخير.
Extract behavioral trait vectors from language models and monitor them token-by-token during generation, validating vectors via steering (causal intervention) for various applications.
هذا الأداة التي تُستخدم لاستخراج وصفات السلوكية من النماذج اللغوية وتحليلها أثناء الإنتاج. تستخدم تقنيات مثل التوجيه للتحقق من صحة هذه الوصف. يوفّر هذا المشروع لوحة تحكم تفاعلية لمشاهدة وتحليل النتائج. يمكن استخدام Trait-Interp في تطبيقات مختلفة، مثل فهم سلوك النماذج أو تحسين أدائها أو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحًا.
recsysfood is a project that aims to provide personalized food recommendations based on user preferences and dietary needs.
هذا المشروع يستخدم تقنيات التعلم الآلي والتعرف على النصوص لتحليل مدخلات المستخدم وتقديم توصيات أكل شخصية. يعتمد النظام على تقنيات التعرف على النصوص مثل تصنيف النصوص و تحليل التعبير عن الرأي لتفهم تفضيلات المستخدم والقيود الغذائية. ثم يستخدم الفلترة التعاونية والفلاترة المحتوية لتوليد توصيات شخصية. يبني المشروع باستخدام لغة بايثون وفريمورك FastAPI، مع استخدام مكتبات Hugging Face و PyTorch للوظائف التعلم الآلي والتعرف على النصوص.
The nextis-bridge project is a robotics teleoperation and training platform designed for various users.
هو منصة شاملة للاستخدامات التلقائية والتدريب على الروبوتات. يسمح للمستخدمين بتحكم في الروبوتات عن بعد، وحصيلة البيانات، وتدريب النماذج باستخدام أدوات متقدمة ومفاهيم. تدعم المنصة عدة لغات برمجة وفرافورمات، بما في ذلك البايثون والتصريح بالسياق والشل، مع استخدام تكنولوجيات مثل فاست API وهوجنج فاس ونباي وبانداس وبي تورتش ويو فيكون. تستخدم منصة نكستيس بريدج قاعدة البيانات مونتاجو.
Phideus investigates whether harmonic frequency ratios can serve as universal informational units transferable between modalities, focusing on audio-to-MIDI cross-modal retrieval.
يستكشف برنامج Phideus potencialية الأصوات النحوية للعمل كغة معلومات عالمية قابلة للتحويل بين الحواسيب. يركز على استرجاع الصوت إلى MIDI باستخدام التدريب المقارن (VICReg) و التقييم المحدد. يهدف البرنامج لتحديد ما إذا كانت هذه الأصوات يمكن أن تستخدم كوحدات فيزيائية للمعلومات، مما يسمح بالتواصل السلس بين الحواسيب المختلفة.