Cebra

🖼 ️اسم الأداة:
سيبرا (CEBRA)

🔖 فئة الأداة:
تضمين السلاسل الزمنية المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات العصبية؛ وهي تندرج تحت البيانات والتحليلات والعلوم والأبحاث.

✏ ️ماذا تقدم هذه الأداة؟
CEBRA هي طريقة للتعلم الآلي لضغط بيانات السلاسل الزمنية وتضمينها - خاصةً التسجيلات السلوكية والعصبية المشتركة - للكشف عن البنية الكامنة والعلاقات في مجموعات البيانات المعقدة.

⭐ ما الذي تقدمه الأداة بالفعل بناءً على تجربة المستخدم؟
- تتعلم التضمينات المتسقة للبيانات العصبية عالية الأبعاد بالإضافة إلى البيانات السلوكية
- تساعد على فك تشفير إشارات الدماغ - على سبيل المثال إعادة بناء ما يراه الشخص (مثل الفأر) من التسجيلات العصبية
- يقلل من الأبعاد مع الحفاظ على البنية للتحليل النهائي (مثل التجميع وفك التشفير)
- يعمل عبر جلسات وطرائق متعددة

🤖 هل يتضمن الأتمتة؟
نعم - يقوم CEBRA بأتمتة توليد التضمين وبعض التفسيرات:
- يأخذ بيانات السلاسل الزمنية الأولية (العصبية والسلوكية) ويتعلم التضمينات تلقائيًا
- يطبق التدريب المتباين/الخاضع للإشراف الذاتي لهيكلة الفضاء الكامن
- تمكين فك التشفير النهائي بدون هندسة الميزات اليدوية

💰 نموذج التسعير:
أداة علمية / بحثية مفتوحة (ليست منتجًا تجاريًا مدفوعًا)

🆓 تفاصيل الخطة المجانية:
- التطبيق مفتوح المصدر (Apache 2.0) ومتاح على GitHub.

💳 تفاصيل الخطة المدفوعة:
- لا تنطبق - إنها أداة أكاديمية/مفتوحة المصدر

🧭 طريقة الوصول:
- عبر GitHub/مستودعات التعليمات البرمجية البحثية
- الاستخدام في خطوط أنابيب Python / ML

🔗 رابط التجربة:

https://cebra.org