GIBBON

MATLAB生物工程建模与有限元分析开源工具箱

GIBBON MATLAB工具箱生物工程有限元分析图像处理 Github 开源项目

GIBBON是开源MATLAB工具箱，集成图像处理、几何建模和有限元分析功能。支持高级分割、CAD设计、网格生成和晶格结构设计。与TetGen和FEBio等开源软件兼容，为生物工程提供灵活建模环境。适用于复杂几何、多物理场仿真和逆向工程，支持反向有限元分析。

文档

graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解

GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图

Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。

GaNDLF - 通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务

GaNDLFGithubMLCommons医学影像分析开源项目深度学习框架

GaNDLF是一个通用深度学习框架，支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能，适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程，提高了模型可重现性和可解释性，使非专业人士也能轻松使用。

graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架

3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学

TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。

SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱

3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成

这个工具箱支持X光新视角合成（NVS）和计算机断层扫描（CT）重建，包含9种前沿算法：6种基于NeRF，2种基于优化，1种为分析方法。此外，提供了可视化代码和数据生成代码，支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试，并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。

Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具

BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析

Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具，主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法，可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境，安装和使用都较为简便。相比同类算法，Rbeast具有较快的计算速度。

GPTSwarm - 基于图形的大型语言模型智能代理自组织框架

GPTSwarmGPTSwarm安装GithubLLM代理图形框架开源项目自组织优化

GPTSwarm是一个基于图形的大型语言模型（LLM）智能代理框架，支持自定义和自动化的代理群体（swarm）自组织与自我改善功能。项目包含环境、图形、内存以及优化算法等模块化组件，实现了图形的创建、执行与优化，适用于特定领域的操作和任务。GPTSwarm支持多种本地和在线LLM后端，并曾在国际会议中获得重要认可。

GfxExp - 先进图形渲染算法实现与验证平台

GithubGraphics ExperimentsReSTIRSVGFTFDM实现开源项目

GfxExp是一个开源项目，致力于实现和验证前沿图形渲染技术。该项目涵盖了ReSTIR DI、ReGIR、NRC等多种先进算法，旨在增强实时光线追踪和全局光照效果。此外，GfxExp还包含SVGF、TFDM等创新技术的实现，以优化渲染质量和性能。作为一个实验和学习平台，GfxExp展示了现代GPU渲染技术的应用潜力，为图形开发者提供了宝贵的研究资源。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图

GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具

TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边，数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层，提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务，用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动，主要在Linux环境测试。

gorgonia - Go语言机器学习库，具备自动微分和符号微分功能

GithubGorgoniaGo语言开源项目机器学习神经网络自动微分

Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库，提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程，并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库，适合多机部署，同时支持非标准深度学习和神经网络研究。

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