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Mesh4D — 単眼動画からの4Dメッシュ再構築とトラッキング
AI/ML

Mesh4D — 単眼動画からの4Dメッシュ再構築とトラッキング

2026/1/9

Mesh4Dは、単眼(モノキュラー)ビデオから時間方向を含む4次元(3D + 時間)メッシュを再構築・追跡するためのプロジェクトです。単一カメラ映像から各フレームごとの高品質な三角メッシュを推定し、フレーム間の対応を維持して時間的に一貫したメッシュシーケンス(4D表現)を生成することを目標としています。論文、デモ動画、プロジェクトページが公開されており、実験用データや設定ファイル、アセット類とともにPythonベースで実装が提供されています。研究成果の再現や応用研究、映像からの形状解析・アニメーション生成に有用なツールキットです。

4DMeshReconstructionComputerVision
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脳動脈瘤(Cerebral A)壁タイプの機械学習モデル
AI/ML

脳動脈瘤(Cerebral A)壁タイプの機械学習モデル

2026/1/9

本リポジトリは、脳関連の壁組織タイプ(リポジトリ名から推測)に対して機械学習モデルを作成・比較することを目的としたMATLABベースの研究用コード群を含みます。特に、MATLABに標準実装がないSMOTE(過サンプリング)を独自実装し、誤分類コスト行列を扱う関数を備える点が特徴です。図や論文ドラフト(THIRD_DRAFT.pdf)も含まれ、元データは流体力学研究センター由来のため非公開です(再現性には追加の配慮が必要)。

機械学習MATLAB医用研究
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Pythonによる映画データ分析
Data

Pythonによる映画データ分析

2026/1/9

Python(主にPandas, NumPy)とJupyter Notebookを用いて映画データのエンドツーエンドな探索的データ分析(EDA)を行うリポジトリです。データのクレンジング、欠損値処理、特徴量抽出を通じて、興行成績や評価、ジャンル別の傾向、観客と批評家の評価差などのインサイトを導出することを目的としています。再現可能なノートブック形式で分析プロセスがまとめられており、データサイエンス学習や分析テンプレートとして役立ちます。

データ分析PythonPandas
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MoviesAnywhere-dl — Movies Anywhere ダウンローダー
Tool

MoviesAnywhere-dl — Movies Anywhere ダウンローダー

2026/1/9

MoviesAnywhere-dl は、Movies Anywhere 上の動画を取得するための実験的な Python CLI スクリプトです。Widevine L3 の鍵(CDM/L3)を利用して暗号化されたストリームを復号し、すべての音声トラックや字幕を含む出力ファイルを生成することを目的としています。N_m3u8DL-RE、Bento4(mp4decrypt)、FFmpeg といった既存ツールと連携し、WidevineProxy2 ブラウザ拡張を使ってライセンス関連のフローを観察する設計です。作者自身も「学習目的や実験のために作った」と明示しており、実運用や著作権を侵害する用途を推奨していません(要注意)。インストールは Python 3.8+ 環境で pip install -e . が可能です。

ダウンローダーWidevinePython
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NDS UI スキル(National Design Studio 風 UI 生成)
Web

NDS UI スキル(National Design Studio 風 UI 生成)

2026/1/9

Claude向けのプラグイン/スキルで、National Design Studio(NDS)のデザインシステムに準拠したUIを自動生成するためのリポジトリです。デザインシステム、コンポーネントパターン、ビジュアル言語を組み合わせ、realfood.gov や trumprx.gov 等の「America by Design」スタイルの政府系サイト向けインターフェースをClaudeから出力できるようにします。プラグインマーケットプレイス経由のインストールや手動コピーで導入可能です。(約300字)

Claudeデザインシステムプラグイン
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Oh My Claude — Sisyphus(Claude Code SDK 移植版)
AI/ML

Oh My Claude — Sisyphus(Claude Code SDK 移植版)

2026/1/9

Oh My Claude の Sisyphus を Anthropic の Claude Code SDK 向けに移植した TypeScript ライブラリです。元の OmO(Oh My Opencode)実装を Claude Code 上で再現しつつ、複数エージェント(Agents)を管理・実行するための軽量なラッパー/サンプル集を提供します。npm パッケージ化されており、MIT ライセンスで公開。サンプルやドキュメントを通じて、Claude を用いたエージェント設計や対話フロー構築の出発点として使えます。

ClaudeTypeScriptAgents
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PWGen GUI — ローカルで使える安全なパスワード生成ツール
Security

PWGen GUI — ローカルで使える安全なパスワード生成ツール

2026/1/9

ローカル実行のGUIベースパスワード生成ツール。Python(3.10+)で実装され、cryptographically secureな乱数(secrets)を用いたパスワード生成、エントロピー解析、現実的なオンライン/オフライン攻撃モデルに基づく破断推定(推定時間)の可視化を行います。クロスプラットフォーム設計でWindows向けバイナリも提供され、MITライセンスの下で配布されています。

PasswordGUICryptography
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Proyecto-TyA(情報技術プロジェクト管理:フィットネスルーティン管理提案)
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Proyecto-TyA(情報技術プロジェクト管理:フィットネスルーティン管理提案)

2026/1/9

本リポジトリは「ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS DE TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN」と題された大学/教育的プロジェクトの提案資料を格納しています。チームが提案するのは「フィットネスルーティンの管理・追跡システム」で、ウェブアプリとして運動ルーティン管理、体重・体寸法の記録、栄養プランの基礎機能を提供するアイデアが述べられています。現状は企画・要件定義段階のREADME中心で、技術選定や実装は未着手です(プロジェクトの実現可能性は高と評価)。教育的な演習やプロジェクト管理の教材として有用です。

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Vonage と Sonic を組み合わせたサーバーレス音声エージェント
AI/ML

Vonage と Sonic を組み合わせたサーバーレス音声エージェント

2026/1/9

Amazon Bedrock の Nova Sonic モデルと AWS AgentCore Runtime の双方向ストリーミングを利用し、Vonage Voice API 経由での電話応対をリアルタイムに行うサンプル実装です。サーバーレス構成で音声の受信・送信・テキスト化・音声合成を統合し、自然言語による会話エージェントをデモすることを目的としています(環境変数テンプレートやライセンス、コード規約等のファイルを含む)。README はプロジェクトの概要と設計方針を示しています。

AWSServerlessSonic
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SmartSearch — 報酬駆動型クエリ精緻化によるスマートサーチ
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SmartSearch — 報酬駆動型クエリ精緻化によるスマートサーチ

2026/1/9

SmartSearchは「Process Reward-Guided Query Refinement for Search Agents」という研究実装を含む軽量リポジトリで、検索エージェントのクエリ(検索クエリ)を生成・評価・反復的に改善するパイプラインを提供します。arXiv論文と連携した研究コードで、Hugging Faceの事前学習モデル参照、MITライセンス、Python 3.10+で動作する設計となっており、LLMを使った検索最適化やエージェント設計のプロトタイプとして利用できます。(約300字)

検索エージェントクエリ精緻化LLM
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VLA デモ — シミュレーションから実機展開まで
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VLA デモ — シミュレーションから実機展開まで

2026/1/9

本リポジトリは「vla_demo」として、シミュレーション環境でモデル(groot n1.5)を学習・検証し、学習済みモデルを実機(LeRobot)へデプロイするための最小デモを提供します。Pythonベースで、シミュレーションクライアントとキーボードによるテレオペレーション補助スクリプトを含み、シンプルなデータ収集と実機検証のワークフローを示します(約300字)。

AIRoboticsSimulation
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XMLKeychain — レガシーiOS向けKeychainユーティリティ
Library

XMLKeychain — レガシーiOS向けKeychainユーティリティ

2026/1/9

XMLKeychainは、iOS 6.1向けに作られた小さなObjective‑C製Keychainアクセスライブラリです。シンプルなクラスメソッド群で文字列の保存・取得・削除を行える設計で、最小限のファイル構成と依存で動作します。作者は最終的に自身のアプリで利用しなかったと記載しており、古いSDK互換性や実装の簡潔さを重視した“軽量”ユーティリティとして扱えます。(約300字)

iOSKeychainObjective-C
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