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LiCSBAS

开源InSAR时间序列分析工具实现地表形变监测

LiCSBAS是由日本地理空间信息局研究员开发的开源Python和bash软件包,利用LiCSAR产品进行合成孔径雷达干涉测量(InSAR)时间序列分析。该工具可生成位移时间序列和速度,并提供交互式可视化功能,适用于地震、火山和城市沉降等地表形变监测及地球科学研究。尽管原版自2022年未更新,用户可选择LiCSBAS2或COMET版本以获得持续支持,继续为InSAR数据分析和地表变形研究提供有力工具。

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。
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。
LaBSE - 多语言共享向量空间映射的强大工具
GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度多语言模型开源项目模型自然语言处理语义嵌入
LaBSE是一个多语言模型,可将109种语言映射至共享向量空间。这个基于PyTorch的移植版本通过sentence-transformers库便于使用。模型支持句子相似度计算和特征提取,适用于多语言NLP任务。LaBSE基于BERT架构,包含Transformer、Pooling、Dense和Normalize层,为跨语言应用提供基础。
Visualis - 开源数据可视化工具集成于DataSphere Studio
BI工具DataSphere StudioGithubLinkisVisualis开源项目数据可视化
Visualis是基于Davinci开发的开源数据可视化工具,集成于DataSphere Studio平台。该工具支持拖拽式报表定义、图表关联分析、数据钻取和全局过滤等功能,并改进了报表水印和数据质量管理。Visualis与DataSphere Studio的无缝集成实现了数据开发到可视化的全流程支持。工具兼容CSV文件和JDBC等多种数据源,提供丰富的可视化组件和交互功能,为用户提供完整的数据应用开发体验。
Geo-SAM - 地理图像实时分割QGIS插件,实现毫秒级响应
Geo SAMGithubQGIS插件SAM模型图像分割开源项目遥感图像
Geo-SAM是一个基于Segment Anything Model的QGIS插件,用于地理空间图像分割和地貌标记。通过预编码图像特征和精简模型,实现普通笔记本CPU上毫秒级的实时交互式分割。插件包含图像编码和交互式分割两个模块,支持多波段图像处理,无需编程即可使用。Geo-SAM提高了地理图像处理效率,为地理空间分析提供了便捷工具。
opencompass - 开源大型语言模型评估平台
CompassHubCompassKitCompassRankGithubOpenCompass大模型评估开源项目
OpenCompass 2.0集成CompassKit、CompassHub和CompassRank三大关键组件,致力于实现大型语言模型评估的全面性、开放性和可复现性。平台特色包括全面的模型和数据集支持、高效的分布式评估系统、多样化的评估方法以及高度可扩展的模块化结构。
SportsLabKit - 专业体育分析工具包 实现比赛视频数据化
GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉
SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。
Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件
3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台
3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS,提供3D影像处理工具,适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持,定期更新,并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。
awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库 数据集算法全覆盖
Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集
这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。
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