科学研究

本项目是一个面向大规模区块链交易网络的智能分析与风险识别框架，旨在利用图神经网络技术挖掘比特币交易网络中的复杂关联关系，实现交易实体分类与高风险节点识别。项目支持超大规模交易图数据处理、图结构建模、节点分类、风险排序及模型评估等核心功能。基于PyTorch与PyTorchGeometric构建图机器

在经典Unet网络架构基础上，创新性地将Mamba模块嵌入编码器部分。Mamba模块凭借其高效的长序列建模能力，能够更好地捕捉肝脏影像中的长距离依赖关系，从而提升模型对复杂病理特征的表征能力。此外，针对肝纤维化分期任务的特点，设计混合损失函数，将Dice系数和交叉熵损失相结合。Dice系数能够有效度

RoadMC的功能主要包括三部分：一是合成点云数据生成，基于路面统计先验和病害几何模型，模拟裂缝、坑槽等11类病害并生成带逐点标签的LiDAR场景；二是点云分割模型，提供Swin3D与PointMamba骨干网络，结合mHC通道混合和GAN风格变换进行病害识别；三是训练与评估工具链，支持二分类预训练

TouchLabel是一个开源的触觉传感器数据标注与分析Python工具包，面向机器人触觉感知研究社区。目前支持4种主流触觉传感器（GelSight、DIGIT、Paxini、Daimon）的数据加载、可视化标注和跨传感器特征提取。核心功能模块：统一数据加载器：一行代码加载不同传感器数据，自动识别格

Nino是一个面向C#/.NET场景的高性能二进制序列化库，主要用于解决对象序列化性能低、内存分配高、运行时开销大等问题。项目支持自动化构建与发布流程，适用于游戏、后端服务、实时通信、缓存、数据传输等对性能敏感的场景。相比传统序列化方案，该项目在特定场景下可获得显著性能提升。

通用数据采集工具，基于Python开发，支持多目标网站并行抓取。内置代理池轮换机制、User-Agent随机化和Cookie自动管理，有效规避反爬策略。支持定时任务调度，可按时间间隔自动执行采集任务。集成日志记录与异常告警机制，保证采集任务稳定运行。支持Docker一键部署，开箱即用。

Morton编码（Z-order曲线）通过**交叉多维坐标的二进制位**，将空间点映射为一维整数值，并保留一定的局部邻近性。-**原理**：以二维点`(x,y)`为例，交替取`y`和`x`的二进制位组成新数。三维则按`x,y,z`顺序交叉。-**特点**：编码相邻的点在空间中大概率相近；编码隐含四叉

设计并实现面向"长程自主行为"的Agent运行时，核心创新在于"潜意识生成"原语：Agent无需连续人工Prompt，可自主合成内部目标、持续积累记忆支持三种运行模式：ReverieMode（自主探索）、LucidMode（交互问答）、MurmurMode（混合模式），基于FastAPI+WebUI

基于图注意力网络(GAT)和反应模板的有机化学反应产物预测工具?训练数据:USPTO400K+反应?模板库:2,115个反应模板（覆盖率99.9%）?模型:图注意力网络+模板匹配

PHP内核详解系列文章从内存管理到基础类型、哈希表一直到面向对象、虚拟机以及虚拟机生成器，深入、全面地介绍PHP底层原理。与传统源码注释或碎片化文章不同，本系列以纪录片式结构展示ZendEngine的内部世界，从内存分配到虚拟机生成，每一章节既独立成篇，又环环相扣，构成一个完整的知识系统。本系列文章