reproducible-research

PyTorchにおけるVariational Autoencoders (VAE)のコレクション。

Sacredは、IDSIAで開発された実験の設定、整理、ロギング、再現を支援するツールです。

再現性のある研究と発見を支える科学エージェントを備えた、オープンソースのAI研究ワークベンチ。

🔬 8つの社会科学分野にわたる実証研究のための、23,000件以上の厳選されたAIエージェントスキルのコレクション。CoPaper.AIにより、再現可能な標準的な実証論文を20分で作成可能で、ユーザーによるスキルのアップロードもサポートしています。-- Stanford REAPのCoPaper.AIによって維持されています。

データ駆動型計算パイプラインのためのDSL

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: AI の最先端技術の評価

PyTorch における変分オートエンコーダー（VAE）実装の統合（NeurIPS 2022）

Insight Toolkit (ITK) の公式リポジトリ。ITKは、2次元、3次元、またはそれ以上の次元における科学的画像の処理、セグメンテーション、および位置合わせのための、実績ある空間指向アーキテクチャに基づいています。

Sionna: 通信システム研究のためのオープンソースライブラリ

Open Science Desktop — macOS、Windows、Linux向けのローカルファーストかつモデル非依存のAI研究ワークベンチ。Tauri + MCP + エージェントスキルをベースに構築された、オープンソースのClaude Scienceデスクトップの代替品。

LaTeX/Beamer + Rを使用する研究者向けのフォーク用Claude Codeテンプレート。マルチエージェントレビュー、品質ゲート、敵対的QA、再現プロトコルを搭載。

再現性とハイパフォーマンスコンピューティングのための、Rに特化したパイプラインツールキット

プレゼンテーション対応のデータサマリーと分析結果テーブル。

PyTorchにおける生成モデル向けの忠実度の高いパフォーマンス指標

Python/R、MCP バイオインフォマティクスツール、SSH/WSL/GPU ランタイム、OpenAI/Anthropic モデルに対応した、オープンソースのローカルファーストなデスクトップ AI 研究ワークベンチ

PyCIL：クラスインクリメンタル学習用Pythonツールボックス

R 向けの関数指向かつ Make 風な宣言型ワークフロー

論文「Chen and Zimmermann (2020), "Open source cross-sectional asset pricing"」の付属コード

Julia向けの科学レポートおよび文芸的プログラミング

反復囚人のジレンマのための研究ツール

GPU-Jupyter: 再現可能なディープラーニング実験のために、豊富なデータサイエンスツールスタック、TensorFlow、PyTorchを備えたGPUアクセラレーション対応JupyterLab。

rrtools: Rでの再現可能な研究執筆用ツール

papaja (Preparing APA Journal Articles) は、RMarkdownファイルからAPA準拠の完全な原稿（PDFおよびWord文書）を作成するためのドキュメント形式と、統計、表、プロットのレポートを容易にするヘルパー関数を提供するRパッケージです。

再現性とオープン性を備えた学術論文作成のためのワークフロー

多次元画像、点群、ジオメトリに対する洞察をインタラクティブに生成するための、Webプラットフォーム向けエレガントなPython可視化インターフェース

🎉 PILOT: 事前学習モデルベースの継続学習ツールボックス

WGS / ターゲットシーケンスからの生殖細胞系または体細胞のバリアント検出解析パイプライン（前処理、バリアントコール、アノテーション）

A platform-neutral analytical Skill that profiles messy data, selects case-adaptive methods, and produces source-backed visual reports for high-stakes decisions.