nupic-legacy

实现分层时间记忆算法的开源智能计算平台

NuPIC 机器智能平台 HTM算法异常检测数据流预测 Github 开源项目

NuPIC是实现分层时间记忆(HTM)学习算法的开源机器智能平台,专注于时间序列数据的异常检测和预测。目前该项目处于维护模式,仅进行小版本更新和关键bug修复。NuPIC支持Linux、MacOS和Windows系统,可通过pip安装。该平台为研究人员和开发者提供探索类脑计算模型的工具,推动人工智能领域的发展。

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介绍相关项目

neon - 深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练

GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架

neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。

pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库

DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强

这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。

neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具，简化团队基础模型训练

Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练

Neptune 提供一款高效实验跟踪平台，适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据，实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持，加速训练监控和优化。支持25+框架集成，是MLOps理想工具。

nightingale - 开源云原生监控分析平台

Github可观测性告警管理夜莺开源开源项目监控

夜莺Nightingale是一个开源的云原生观测分析平台，集成了数据采集、可视化、监控告警和数据分析功能。它能够对接多种时序数据库，具备专业的告警管理能力和高性能的可视化引擎。该项目由原Open-Falcon核心团队开发，并成为中国计算机学会开源发展委员会(CCF ODC)首个接受捐赠的项目，为企业级用户提供全面的监控分析方案。

helix - 私有部署人工智能平台

AI平台GPUGenAIGithubHelixML开源项目私有部署

Helix是一款为企业提供的私有部署人工智能平台，允许自主控制数据安全并本地部署AI技术。平台支持简便的模型微调，实现拖放操作即可完成，适合处理语言和图像模型等任务。Helix通过优化GPU内存和响应时间的权衡，为企业提供高效、可扩展的AI解决方案，特别适用于需要保持数据隐私和数据安全的场合。Helix助力企业轻松引入开源AI的顶尖技术，开启私有人工智能的应用实践。

openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台

GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储

openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。

pupil - 社区驱动的开源眼动追踪平台

C++GithubPupilPython开源软件开源项目眼动追踪

Pupil是一个社区驱动的开源眼动追踪平台项目，提供Pupil Core移动眼动追踪硬件。该平台使用Python和C++开发，为研究人员和开发者提供灵活的工具。用户可直接下载应用程序，开发者可通过API、插件开发或源代码运行与软件交互。项目采用GNU Lesser General Public License (LGPL v3.0)许可，鼓励社区参与和改进。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

mamba - 线性时间序列建模的突破性架构

GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度

Mamba是一种创新的状态空间模型架构，专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型，Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模，突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型，支持多种硬件平台的推理和评估，展现了优越的性能和灵活性。

he4o - 通用人工智能系统,支持多种学习方式和实时决策

Githubhe4o开源项目机器学习神经网络螺旋熵减机通用人工智能

he4o系统是一种通用人工智能（AGI）解决方案，结合了迁移学习和强化学习，支持稀疏码、概念和时序等知识表征。系统能自主执行终身动态学习，基于集合论和概率论进行计算，并利用DOP编程思想进行知识演化。he4o能在单机终端如iOS设备上高效运行。

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