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1170 projects in result set
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LastUpdate: 2014-01-09 13:57

SQL TOOL

これは自動 SQL インジェクションのツールです。サポートする [/projects/freshmeat_mysql/ MySQL] & MsSQL。バージョン 1.0 Alpha ビルド 6) 修正: でしたない取得 (データを得ることができなかった) Database() エラー ダンプ データ解析エラー。ファイルが見つかりませんエラー (場合 load_file) Load_File (選択可能な製) Load_File 出力 (再建された html コードを正しく表示するに追加の書式設定: MySQL エクスプ ローラー。GeoIP (国旗) 文字列 FPD のチェック チェック

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LastUpdate: 2005-08-18 23:04

Crosswise Web Calendar

斜めのプロジェクトはモジュラー データ解析と可視化、計画、コラボレーションおよび解析ツールの強力なイベントとコミュニティ組織を提供する通信方式を追加する web ベースのコミュニティでき事のカレンダーです。

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LastUpdate: 2005-11-02 05:04

InfoVis Cyberinfrastructure

情報可視化サイバーインフラは教育および研究のための多様なモデリング、解析、および可視化アルゴリズムとグラフィカルなツールです。このツールは !CiShell 上に構築: サイバーインフラ シェル。

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LastUpdate: 2014-09-19 00:48

Hunspell

Hunspellは、スペルチェッカおよび形態素解析ライブラリと豊富な形態と複雑な配合や文字エンコーディングを持つ言語のために設計されたプログラムです。 Hunspellのインターフェイス:Curses、Ispell互換パイプインターフェイス、OpenOffice.org、UNOモジュール

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LastUpdate: 2012-12-24 02:29

SpiKeDeteKt

これは形状のプローブを考慮し、!KlustaKwik の新しいマスクされたバージョンを使用する .mask ファイルを生成する棘波の自動検出プログラムです。我々 は、Python 2.6 または 2.7 を使用して、例えば、無料アカデミック版 Entthought Python から取得することができますをお勧めします。!SpiKeDeteKt の入力ファイルです: .dat (生データ ファイル) .probe (説明プローブ ファイル以下 - ユーザーを構築) parameters.py (オプション - defaultparameters.py を使用してそれ以外の場合は) !SpiKeDeteKt 出力、次のファイル:. fet.n (機能ファイル). (新しい仮面 !KlustaKwik を使用するために必要な) mask.n clu.n (すべてが 1 つのクラスターに置くは些細な手掛かりファイル)。 fmask.n (トライアル - バイナリ、ではなく浮動小数点マスク私たちこの仮面 !KlustaKwik のテストに使用)。 spk.n (スパイク ファイル)。 upsk.n (フィルタ リングされていないスパイク波形)。 res.n (スパイク回の一覧) .xml (。その後 neuroscope または klusters を使用することができますすべてのパラメーターを持つ xml ファイル) .fil (ハイパス フィルター データ) .h5 (

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LastUpdate: 2011-01-10 21:42

Numerical Learning Library

Numerical Learning Library(数値学習ライブラリ)は、幅広い範囲の機械学習アルゴリズムの提供を目指しています。これは、完全な統合フレームワーク(前処理、フィーチャー抽出と変換、検証)を備えたジェネリックで効率的な C++ライブラリです。

PhaseTools

!PhaseTools の急速な堅牢な位相アンラップ ツール高ボクセル ボリューム用に設計された高分散相像氏エラストグラフィで使用されるアプリケーションです。ImageJ のプラットフォームは、プラットフォームの選択、医用画像形式と incporporating の広い範囲のプラットフォームのサポートの撮影と編集ツールに書かれています。

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LastUpdate: 2008-02-08 04:08

Patlac::Xml2cpp

Patlac--Xml2cpp はクラスを生成する (c + + 今のところ) 自動的に xsd スキーマから完全にカスタマイズ可能なコード ジェネレーターです。Google ctemplate ファイル内のクラスの説明し、オプションの xml ファイルをプロジェクトの正確な定義を許可します。

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LastUpdate: 2003-09-06 06:47

Simple Neural ARchitecture LIbrary

SNARLI (単純な神経回路アーキテクチャ ライブラリ) は、自己組織化マップと増分の成長しているグリッドの背面支柱レイヤー クラスとクラスを含む Java パッケージです。戻る prop クラスはシグマ pi 接続および背部支柱を介して時間をサポートします。

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Development Status: 4 - Beta
Intended Audience: Science/Research
Natural Language: English
Operating System: OS Independent
Programming Language: Java
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LastUpdate: 2010-01-18 03:05

zbnf

* 変換を XML または Java で評価するテキストを解析するための Java クラス。パーサーがテキスト-スクリプト制御バッカス記法による形式には、ZBNF という名前の近くの構文を使用します。* 変換のためのいくつかのルーチン: C ヘッダーまたは Java XMI を XML ドキュメントの生成

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Database Environment: XML-based
Development Status: 3 - Alpha
Intended Audience: Developers
Natural Language: English, German
Operating System: OS Independent
Programming Language: Java
User Interface: Command-line
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LastUpdate: 2010-01-23 15:34

HBLCFinder

HBLCFinder プログラムは、抄録の血の鉛測定データを含む文学レコードを識別するために設計されています。hblc_finder_012210.tar.gz md5sum 45c7955a14a215755d0821e9c062af70

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Database Environment: Flat-file
Development Status: 5 - Production/Stable
Intended Audience: Science/Research
Natural Language: English
Programming Language: Perl
User Interface: Command-line
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LastUpdate: 2013-09-16 11:12

Animal Studies

Www.linkedin.com/グループ/ラボ-在庫-4510638 動物実験モジュールは生物学者および化学者の広範なテストと動物実験を実施する必要がある特別に設計された包括的で簡単なアプリケーションにご参加ください。動物の研究では、最小限のコンピューティング スキルが必要です。遺伝学的および生理学的なデータを入力することができます手動でまたは自動的に自動化された遺伝子型及び表現型解析のアッセイを使用した場合。アプリケーションは、web ベース、完全にカスタマイズ可能なそれは非常に簡単に作成、動物実験動物研究を変更し、反復的なアプローチを使用してデータ フローを配布します。動物の研究はあなたの指先で右のすべての情報を置きます。動物研究システムを使用して問題が発生している場合は support@atgclabs.com にあなたの問題を報告してください。

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LastUpdate: 2007-09-17 00:18

hypKNOWsys

hypKNOWsys 知識発見と知識管理のための Java ベースのワークベンチの開発を目指します。現在、hypKNOWsys は中間の 2 つのツールをリリースしました: DIAsDEM ワークベンチ (セマンティック タグ付けテキスト マイニング) と WUMprep (Web マイニング前処理)

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Development Status: 4 - Beta
Intended Audience: Science/Research
Natural Language: English
Operating System: OS Independent
Programming Language: Java, Perl
User Interface: Java Swing
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LastUpdate: 2008-01-14 12:18

ntaftawt

このプロジェクトは、一緒に発生するニューロンは一緒に配線されることを前提にビルドされます。基本的な考え方はないバックプロパゲーションと効率的なネットワーク層内のフィードバックがあります。

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LastUpdate: 2015-02-02 01:56

sequoia-dap

セコイアの目的数値モデルにおける物理探査データの多変量の同化を遂行する柔軟なプラットフォームを提供することです。プログラムは、マルチ グリッド (差分または有限要素)、マルチ代数 (プラグイン分析カーネル)、複数の音響モデル (簡単な標準化されたインターフェイス)。プログラムは低次元データ同化手法としてアンサンブルカルマン フィルターなどのアンサンブル同化手法をサポートします。

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