reproducible-research

Bộ sưu tập Variational Autoencoder (VAE) trong PyTorch.

Sacred là một công cụ giúp bạn cấu hình, tổ chức, ghi log và tái tạo các thí nghiệm được phát triển tại IDSIA.

Bàn làm việc nghiên cứu AI mã nguồn mở với các tác nhân khoa học dành cho nghiên cứu và khám phá có thể tái tạo.

🔬 Bộ sưu tập chọn lọc gồm hơn 23.000 kỹ năng agent phục vụ nghiên cứu thực nghiệm trên 8 lĩnh vực khoa học xã hội. | Bộ sưu tập kỹ năng AI Agent với hơn 23.000 mục, bao phủ nghiên cứu thực nghiệm trong 8 ngành khoa học xã hội. CoPaper.AI giúp hoàn thành một bài báo nghiên cứu thực nghiệm chuẩn có thể tái lập trong 20 phút, đồng thời hỗ trợ người dùng tải lên các Skills. -- Được duy trì bởi CoPaper.AI từ Stanford REAP.

Một DSL dành cho các pipeline tính toán hướng dữ liệu

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: Đánh giá trạng thái công nghệ tiên tiến nhất trong AI

Hợp nhất các cài đặt Variational Autoencoder (VAE) trong Pytorch (NeurIPS 2022)

Insight Toolkit (ITK) -- Kho lưu trữ chính thức. ITK xây dựng trên kiến trúc hướng không gian đã được kiểm chứng để xử lý, phân đoạn và đăng ký hình ảnh khoa học trong hai, ba hoặc nhiều chiều.

Sionna: Thư viện mã nguồn mở dành cho nghiên cứu hệ thống truyền thông

Open Science Desktop — bàn làm việc nghiên cứu AI ưu tiên cục bộ, độc lập với mô hình dành cho macOS, Windows và Linux. Giải pháp thay thế bàn làm việc Claude Science mã nguồn mở được xây dựng trên Tauri + MCP + kỹ năng tác nhân.

Mẫu Claude Code sẵn sàng để fork dành cho các nhà nghiên cứu sử dụng LaTeX/Beamer + R. Bao gồm đánh giá multi-agent, kiểm soát chất lượng (quality gates), QA đối kháng và quy trình tái tạo.

Bộ công cụ pipeline tập trung vào R để đảm bảo tính tái lập và điện toán hiệu suất cao

Bảng tóm tắt dữ liệu và kết quả phân tích sẵn sàng để thuyết trình

Các chỉ số hiệu năng độ trung thực cao cho các mô hình tạo sinh trong PyTorch

Bàn làm việc nghiên cứu AI trên máy tính để bàn mã nguồn mở, ưu tiên cục bộ dành cho tính toán khoa học với Python/R, công cụ tin sinh học MCP, môi trường thực thi SSH/WSL/GPU và các mô hình OpenAI/Anthropic.

PyCIL: Bộ công cụ Python dành cho Học gia tăng lớp (Class-Incremental Learning)

Quy trình làm việc khai báo hướng hàm giống Make cho R

Mã đi kèm với bài báo của chúng tôi Chen và Zimmermann (2020), "Open source cross-sectional asset pricing"

Báo cáo khoa học/lập trình văn học cho Julia

Công cụ nghiên cứu cho bài toán Tiến thoái lưỡng nan của tù nhân lặp lại (Iterated Prisoner's Dilemma).

GPU-Jupyter: JupyterLab tăng tốc bằng GPU với bộ công cụ khoa học dữ liệu phong phú, TensorFlow và PyTorch cho các thí nghiệm học sâu có thể tái lập của bạn.

rrtools: Công cụ để viết nghiên cứu có khả năng tái lập trong R.

papaja (Preparing APA Journal Articles) là một gói R cung cấp các định dạng tài liệu để tạo bản thảo APA hoàn chỉnh từ các tệp RMarkdown (tài liệu PDF và Word) cùng các hàm hỗ trợ giúp báo cáo thống kê, bảng biểu và biểu đồ.

Quy trình làm việc cho các bài báo khoa học mở và có thể tái lập

Giao diện Python thanh lịch để trực quan hóa trên nền tảng web nhằm tương tác tạo ra thông tin chi tiết về hình ảnh đa chiều, tập hợp điểm và hình học.

PILOT: Bộ công cụ học tập liên tục dựa trên mô hình được huấn luyện trước

Quy trình phân tích để phát hiện các biến thể dòng mầm hoặc biến thể soma (tiền xử lý, gọi biến thể và chú giải) từ WGS / giải trình tự mục tiêu

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