「expo」の検索結果

Generates markdown digests and CSV exports for GitHub initiative health. Use when reporting on issue/PR progress across a milestone or project.

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Use when comparing an exposure-outcome association across countries with parallel national surveys (KNHANES, NHANES, CHNS). Harmonizes variables, runs parallel weighted analyses and builds comparison tables for 2-country (KR+US) or 3-country (KR+US+CN) designs.

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Use when exposure, outcome, covariate or eligibility definitions and cutoffs need a citable basis before the protocol. Reads the data dictionary first, then maps each variable to a guideline or published definition and the database columns in a citation-backed table.

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Use when one validated cohort analysis must be repeated across many exposure/outcome pairs. Generates one R/Python script per combination from a single methodology template, changing only the variables, and aggregates the results into a summary matrix.

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Create, polish, and troubleshoot figures4papers-style publication-ready matplotlib figures, including grouped bars, trends, radar charts, heatmaps, concept diagrams, manifolds, and high-DPI/vector export workflows.

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Use ExecuTorch to export PyTorch models to edge runtime artifacts, build host/device runtimes, choose delegates, profile/debug execution, and operate specialized Qualcomm, Cortex-M, LLM, and binary-size workflows.

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Routes FCOS object-detection repo tasks for inference demos, config/data setup, training/evaluation, ONNX export, and legacy PyTorch internals.

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Use davidsandberg/facenet for TensorFlow 1.x face recognition workflows: MTCNN alignment, embeddings, classification, LFW evaluation, training, and model export.

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Operate FastReID setup, configuration, datasets, model/inference APIs, training/evaluation workflows, deployment/export paths, and extension projects for person and vehicle re-identification.

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Router for FunASR speech workflows: local transcription, subtitles, services, vLLM, normalization, and training/export.

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Use EasyR1 for multimodal LLM RL post-training, dataset/reward preparation, core API debugging, and checkpoint export workflows.

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Use Detectron2 for object detection, segmentation, configuration, datasets, training, inference, export, and extension workflows.

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Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.

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Operate doccano for text annotation, dataset import/export, auto-labeling, deployment, and repo maintenance.

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Use python-doctr (docTR) for OCR/KIE inference, document IO/export, model customization, datasets/training/evaluation, CLI helpers, deployment, and troubleshooting.

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Routes EasyCV training, evaluation, prediction, export, and data workflows.

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Route Torchreid deep-person-reid workflows for person re-identification training, evaluation, feature extraction, metrics, visualization, and model export.

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Route Deepchecks package tasks for ML data/model validation across tabular, NLP, vision, result export, and integration workflows.

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Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.

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Route DeepLabCut markerless pose-estimation workflows, project setup, PyTorch training/inference, maDLC tracking, Model Zoo, post-processing, 3D, and export tasks.

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Routes Darkflow object-detection, training, and export workflows for the legacy YOLO package.

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Router for CVNets training, evaluation, registry, data, and export workflows.

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Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

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Use MosaicML Composer for PyTorch training loops, speedup methods, loggers, checkpoints, distributed launch, profiling, and model export.

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