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NeuroRA

多模态神经数据表征分析工具箱

NeuroRA是一个开源的Python工具箱,用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型,提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法,为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。

NeuroCraft - 简化神经网络开发流程的直观平台
AI工具人工智能模型训练模型设计模型部署神经网络
NeuroCraft是一个创新的神经网络开发平台,提供设计、训练和部署神经网络的综合解决方案。该平台采用简洁的拖放界面,简化模型设计过程,支持实时观察模型学习并灵活配置训练参数。NeuroCraft还提供多样化的部署选项,方便将模型集成到现有系统或用于应用内预测。这个平台适合各级人工智能从业者使用,有助于高效管理神经网络的全生命周期。
netron - 多格式神经网络和机器学习模型查看器
GithubNetron开源项目机器学习模型查看器深度学习神经网络
支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看,包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等,实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本,提供简单的安装和启动方式,方便不同操作系统用户使用。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
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。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱,支持多种先进推荐模型,如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能,包括数据预处理、模型训练和评估,便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例,适合快速上手和扩展研究。
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。
rPPG-Toolbox - 相机生理传感的开源远程光学容积成像平台
GithubrPPG-Toolbox开源平台开源项目摄像头生理信号检测数据集算法
rPPG-Toolbox 是一个用于相机生理传感的开源平台,支持神经网络和无监督方法的基准测试,并允许自定义算法的快速开发。该平台支持七个关键数据集,包括 SCAMPS、PURE 等,并提供算法性能基准和丰富的数据可视化工具。
neurodiffeq - 神经网络求解微分方程的开源Python库
GithubPyTorchneurodiffeq开源项目微分方程深度学习神经网络
neurodiffeq是一个开源Python库,专门用于利用神经网络求解微分方程。它支持求解常微分方程和偏微分方程,可处理初值和边界值问题。该库提供灵活API,允许自定义神经网络结构、采样策略和监视器。neurodiffeq还支持方程束和反问题求解,能同时处理一系列参数化方程。这使其成为科学和工程领域中解决各类微分方程问题的实用工具。
Rath - 开源自动化数据分析工具 提供智能化探索性数据分析
GithubRATH开源工具开源项目数据分析数据可视化自动化探索
RATH是一个开源的自动化数据分析平台,内置增强分析引擎,可快速发现数据洞察。它提供一键式数据探索、多维可视化生成、交互式数据绘画和因果分析等功能。作为数据分析助手,RATH能根据分析需求给出建议。支持连接多种数据库,是Tableau等商业工具的开源替代选择。
MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究
GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型
MMSA是一个多模态情感分析统一框架,集成15种先进MSA模型,支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具,方便使用。结合MMSA-FET工具包,可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台,助力相关领域的深入研究与创新。
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