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EEGwithRaspberryPI

Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究

EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield,为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面,支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用,不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制,体现了其在脑机接口领域的应用潜力。

GUIslice - 跨平台嵌入式GUI框架 提供拖放式设计和多设备支持
GUIsliceGUI框架Github嵌入式显示开源开源项目跨平台
GUIslice为嵌入式显示设备提供轻量级GUI解决方案。该框架支持跨平台开发,包括拖放式GUI设计工具,可将代码应用于不同显示器和控制器。基于纯C库构建,无需动态内存分配,支持多种控件和设备平台,如树莓派和Arduino。采用MIT开源许可,允许免费商业使用。
NeuroAPI - 便宜的 ChatGPT 3.5 / ChatGPT 4o API
Github开源项目
NeuroAPI项目提供了集成的智能API解决方案,用于高效处理和分析大数据。通过先进的机器学习算法和计算能力,用户可以快速提取有价值的信息。该解决方案特别适合实时数据分析和复杂数据挖掘应用场景,简洁的接口设计使开发者能够轻松上手,实现数据驱动的决策和操作。
SomniAI - 智能梦境分析揭示潜意识奥秘
AI工具AI梦境分析OpenAISomniAI免费服务心理学
SomniAI是一款基于OpenAI技术的免费梦境分析服务,支持六种语言。用户描述梦境后,几分钟内即可获得专业解读,无需心理学背景。该服务不存储个人数据,确保隐私安全。通过解析普通梦境和噩梦,SomniAI帮助用户深入理解潜意识,识别潜在问题,从而提升生活质量。这项多语言AI服务适合所有人使用,为每位用户提供个性化的梦境洞察。
deskhop - 开源硬件实现多设备无缝切换控制
DeskHopGithubUSB多设备切换开源硬件开源项目树莓派Pico桌面切换
DeskHop是一个开源硬件项目,实现多台电脑间的快速切换控制。通过键盘快捷键或鼠标移动,用户可在Linux、macOS和Windows系统间无缝切换。该项目具有极低延迟和完全电气隔离,无需安装软件。基于树莓派Pico开发板和3D打印外壳,DeskHop成本低廉且易于DIY。它为需要在多设备间频繁切换的用户提供了高效便捷的解决方案。
pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建
GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学
PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架,专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割,提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术,能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构,如定制3D UNet和特征金字塔网络模型,并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护,PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。
Learning-Scientific_Machine_Learning_Residual_Based_Attention_PINNs_DeepONets - 物理信息机器学习在科学计算中的应用与进展
DeepONetsGithubPIMLPINNsRBA开源项目物理信息机器学习
本项目聚焦物理信息神经网络(PINNs)、DeepONets和基于残差的注意力机制(RBA)等科学机器学习技术。内容涵盖从基础概念到高级应用的教程,包括函数逼近、ODE/PDE求解与发现等。项目呈现了PINNs领域的最新研究成果,尤其是RBA在提升性能方面的应用。这些资源对于物理信息机器学习领域的研究人员和工程师具有重要参考价值。
gif_your_nifti - NIfTI脑部影像数据转换GIF动画工具
GIF生成GithubNIfTIPython工具开源项目数据可视化脑成像
gif_your_nifti是一个将NIfTI格式脑部影像数据转换为GIF动画的开源工具。支持灰度、伪彩色、深度和RGB等多种模式,提供大小调整等选项。用户可通过命令行或Python脚本使用,适用于科研展示和医学影像分析。工具依赖常用Python库,安装简便,支持Docker部署。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集
Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制
Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集,用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数,包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术,从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。
keras3 - R语言高级神经网络接口 快速构建深度学习模型
APIGithubKerasR语言开源项目深度学习神经网络
keras3是R语言的高级神经网络接口,专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行,提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络,支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型,帮助研究人员快速将想法转化为结果。
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