- 时间序列的早期分类：分类体系和基准
提供了一个早期分类的时间序列问题的评价方法，并通过一系列实验评估了九种现有算法的性能，同时还介绍了一个包含大多数现有算法的开源库。
- CleanDiffuser：一个易于使用的模块化扩散模型库在决策中的应用
CleanDiffuser 是首个专为决策算法设计的扩散模型库，通过提供简单灵活的构建模块实现各种扩散模型算法，并进行全面评估，为未来研究打下坚实基础。
- 快速 PGM：快速概率图模型学习与推理
Fast-PGM 是一个高效且开源的库，支持概率图模型的学习和推理任务，提供计算和内存优化以及并行化技术，同时为开发者提供灵活的构建模块、详细的文档，并向非专业用户提供用户友好的界面，提高了概率图模型在不同专业水平用户之间的可用性。
- 普遍地点识别综述：朝向真实世界自主性
这篇论文在研究机器人领域中呈现了地点识别（PR）的关键技术作用，特别是在同时定位与建图（SLAM）2.0 的框架下。通过综述 PR 的最新技术进展和挑战，强调了 PR 在机器人领域广泛应用的重要性，并提供了一个面向新开发和基准测试的开源包， - JaxUED：一个简单易用的 Jax UED 库
JaxUED 是一个开源库，提供现代无监督环境设计算法的最小依赖实现。JaxUED 利用硬件加速获得与基于 CPU 的实现相比高达 100 倍的加速。本文描述了我们的库并包含了基准结果。
- Edu-ConvoKit：教育对话数据的开源库
介绍了 Edu-ConvoKit，这是一个开源库，用于处理教育中的对话数据的预处理、注释和分析。资源匮乏使得对教育对话数据进行分析的研究具有挑战性，因此难以获取。通过 Edu-ConvoKit，我们解决了这些问题。
- MMEasyVolcap：加速神经体积视频研究
EasyVolcap 是一个加速神经体积视频研究的 Python 和 PyTorch 库，旨在统一多视角数据处理、4D 场景重建和高效动态体积视频渲染的过程。
- QDax：一种质量多样性和基于群体的算法的硬件加速库
QDax 是一个开源库，具有简化且模块化的 API，用于 Quality-Diversity (QD) 优化算法在 Jax 中。该库可用于各种优化目的，从黑盒优化到连续控制。QDax 提供了流行的 QD、神经进化和增强学习算法的实现，支持各 - Katakomba: 数据驱动 NetHack 的工具和基准测试
本文中，我们介绍了 NetHack 这个强化学习研究领域的前沿，提到了一个新的入手点，即使用类似于机器人、推荐系统等其他领域的离线强化学习预收集数据集来取得突破，并提出了该方向目前存在三个障碍，即工具、实现和基准测试。为了解决这个问题，我们 - string2string: 一个现代的 Python 字符串算法库
string2string 是一个开源库，提供了一系列高效的算法用于解决字符串问题，包括字符串对齐、距离测量、词汇和语义搜索以及相似性分析等，并且可以应用于自然语言处理、生物信息学和计算社会科学等多个领域。该库是用 Python 编写的，易 - 图形算法的频谱工具包：技术报告 (1)
STAG 是一个开源图形算法库，用于高效计算谱图算法，本技术报告介绍了 STAG 的用户指南、案例和技术考虑，目前已经完成了局部图聚类的组件。
- 开源框架语义解析
该研究介绍了 Frame Semantic Transformer，这是一个开源的 Python 库，它在提高易用性的同时几乎达到了 FrameNet 1.7 的最新水平，使用了一个基于 Propbank 和 FrameNet 样例的 T5 - 利用生成科学发现工具包加速材料设计
该研究介绍了一种名为 GT4SD 的开源工具库，科学家、开发人员和研究人员可以使用这个工具库来训练和使用最先进的生成模型来加速物质设计相关的科学发现。
- StudioGAN：图像合成 GAN 的分类和基准
该研究提出了一个基于 7 种 GAN 架构、9 种调节方法、4 种对抗性损失以及 13 种正则化模块、3 种可微增强方法、7 种评估指标和 5 种评估指标的开源库 StudioGAN，通过在多种数据集和三种不同的评估骨干 (Inceptio - 自监督学习用于推荐系统：一份综述
本文针对神经架构型推荐系统在高度稀疏数据上存在的问题，提出了自监督学习作为缓解数据稀疏性的新技术，并介绍了一种基于分类的综述方法，开发了一个 SELFRec 开源库，其中包含多个基准数据集和评估指标，以及实施了一些先进的 SSR 模型进行实 - CleanRL: 深度强化学习算法高质量的单文件实现
CleanRL 是一个使用深度强化学习算法的开源库，它提供了一个简单而可扩展的开发体验，并整合了生产工具，可帮助互动和扩展实验，同时提供实验记录功能以将度量标准、超参数、视频等保存到云端。
- Avalanche：面向端到端的连续学习库
本文提出了基于 PyTorch 的开源持续学习库 Avalanche，该库旨在为快速原型设计、训练和可重复评估持续学习算法提供共享和协作的代码库。
- Open3D：现代 3D 数据处理库
Open3D 是一个开源库，支持快速开发处理 3D 数据的软件，包括在 C++ 和 Python 中提供一组数据结构和算法。它具有高度优化的并行化后端，并通过清晰的代码审查机制进行维护，已被用于多个已发布的研究项目并在云中进行活跃部署，欢迎