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面向医疗和机器人的开源物理仿真框架

SOFA是基于有限元方法的开源物理仿真框架,主要应用于医疗和机器人领域。它提供灵活的平台用于算法开发和测试,支持创建复杂仿真模型、组合算法、参数调整和动态模拟。SOFA不仅是独立软件,还可作为库集成到其他项目中,并通过插件系统扩展功能。该框架广泛应用于手术模拟、器官建模、机器人控制等领域,为研究人员和开发者提供了强大的工具。其模块化设计和高性能计算能力使其成为物理仿真领域的重要开源项目。

SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架
GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估
SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。
rasa - 开源框架Rasa,便捷实现文本与语音对话自动化
GithubRasa对话机器人开源开源项目机器学习自动化
Rasa 是开源的机器学习框架,用于自动化处理文本和语音对话。支持在Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Microsoft Bot Framework 等平台上构建上下文助手,以及创建Alexa Skills 和Google Home Actions等语音助手。Rasa 的助手能够进行层次化对话,利用上下文实现有意义的交流和可扩展的对话能力。
koishi - 跨平台、可扩展、高性能的智能机器人开发框架
GithubKoishi开发框架开源项目插件生态聊天机器人跨平台
Koishi是一个功能强大的跨平台智能机器人开发框架。它拥有丰富的生态系统,提供超过1000个官方和社区插件,涵盖平台支持、业务功能等多个方面。Koishi不仅开箱即用,还配备了便捷的控制台和在线插件市场,便于非专业用户快速搭建机器人。对于开发者,Koishi提供了完善的TypeScript支持、单元测试和模块热重载等专业功能,有助于构建可扩展的解决方案。
ApertusVR - 开源跨平台VR/AR引擎 实现多设备场景共享
ApertusVRGithub增强现实开源引擎开源项目虚拟现实跨平台
ApertusVR是一款跨平台开源VR/AR引擎,采用无供应商锁定方法,支持多种操作系统和硬件。通过高层抽象,实现一次编码多平台运行。支持不同VR/AR设备共享场景,提供易集成库和插件,加速产品开发。基于MIT许可证发布,为开发者提供灵活性。
aphros - 高性能多相流体模拟引擎 支持大规模气泡液滴计算
AphrosGithub多相流并行计算开源项目有限体积法表面张力
Aphros是一款高性能不可压缩多相流体模拟求解器。基于C++14开发,可扩展至数千计算节点。主要特点包括SIMPLE或Bell-Colella-Glaz流体求解、PLIC体积流体平流、低分辨率曲率估计、Multi-VOF防聚并技术等。适用于破碎波浪、微流控、无隔膜电解等多相流模拟场景。
vertical-medical - Odoo开源医疗系统 优化医疗机构管理流程
GithubOCAOdoo医疗系统开源软件开源项目版本控制
vertical-medical是一个为Odoo提供开源医疗系统解决方案的项目。它旨在优化医疗机构的管理流程,包含患者管理、预约安排和电子病历等核心功能模块。该项目采用AGPL-3.0许可,支持多语言,并有社区持续维护。该项目为寻求灵活、可定制医疗信息化解决方案的机构提供了一个开源选择。
Weasis - 开源医学影像查看器 支持多种格式和跨平台使用
DICOM查看器GithubWeasis医学影像多平台支持开源软件开源项目
Weasis是一款开源医学影像查看软件,支持DICOM等格式。提供桌面和Web版本,适用于医疗机构和研究中心。它可与PACS系统集成,支持多语言,并提供插件扩展。Weasis具备2D/3D图像渲染、测量工具和ECG查看等功能,能够满足医疗影像专业人员的各种需求。
Babylon.js - 开源Web 3D渲染引擎 构建高性能交互式3D应用
3D引擎Babylon.jsGithubJavaScriptWebGL开源项目游戏开发
Babylon.js是一个开源的Web 3D渲染引擎,提供丰富的工具和API用于创建高性能、跨平台的3D应用和游戏。支持WebGL和WebGPU,具备场景管理、物理引擎和粒子系统等功能。适用于开发游戏、数据可视化和AR/VR等多种3D交互体验。
omnisafe - 安全强化学习框架加速AI系统安全研究
GithubOmniSafeSafeRL安全强化学习开源项目强化学习算法框架
OmniSafe是一个用于安全强化学习(SafeRL)研究的开源框架。它提供了全面的SafeRL算法基准测试和模块化工具包。该框架采用高度模块化设计,支持高性能并行计算,并提供开箱即用的工具。OmniSafe实现了多种类型的SafeRL算法,包括基于策略、无模型和基于模型等。通过丰富的教程和API,框架适合不同水平的研究人员使用。OmniSafe致力于推动SafeRL领域的发展,为AI系统安全性研究提供重要支持。
fo-dicom - 跨平台开源DICOM医学影像处理库
.NETDICOM标准Fellow Oak DICOMGithub医学影像开源库开源项目
Fellow Oak DICOM是一个基于.NET Standard 2.0的开源DICOM库。它具有异步API、多种图像压缩支持、大型数据集处理能力,以及图像渲染、数据导出导入和匿名化等功能。该库还实现了DICOM服务,并支持通过依赖注入容器进行组件自定义。Fellow Oak DICOM为医学影像数据处理提供了全面而灵活的工具集。
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