熨斗的软件

基于CPU代码FINUFFT的单精度和双精度的2维和3维非均匀FFT的GPU实现。

钙成像采集技术的最新进展正在创造数量级为tb /周的数据集。需要内存和计算效率高的算法来在合理的时间内分析tb级的数据。本课题实现了钙成像胶片分析流水线所需的一套基本方法。快速和可扩展的算法实现运动校正，电影操作，以及源和尖峰提取。CaImAn还包含一些用于分析摄像机行为的例程。总之，CaImAn提供了一个通用的工具来处理大型电影，特别强调了双光子和单光子钙成像和行为数据集的工具。

用于大规模钙成像数据分析的计算工具箱。该代码实现了CNMF算法的同时源提取和峰值推断从大规模钙成像电影。还包括许多其他功能。该代码适用于体细胞成像数据的分析。改进的树突/轴突成像数据分析实现将在未来添加。

快速的sinc变换库，计算在1、2或3维中N个任意点之间的sinc和sinc2内核的总和。这在MRI和带限函数近似中有应用。朴素代价是O(N2)，而我们的算法在n上是拟线性的，由我们2017年的暑期实习生Hannah Lawrence编写。

基于fft加速插值的t-SNE (FIt-SNE)是t-SNE(随机邻域嵌入)的有效实现，用于高维数据集的降维和可视化。该代码能够在桌面上在2分钟内对100万个数据点执行1000次t-SNE迭代，这比任何其他现有代码快许多倍。玛纳斯·拉赫与耶鲁大学的合作者共同撰写。

Figurl允许您使用Python生成可共享的图形(永久链接)以实现交互式可视化。只需极少的配置，这些文件就可以在任何一台可以访问互联网的计算机上生成。可视化所需的数据对象存储在kachery-cloud中，并由内容地址字符串引用。特定领域的可视化插件也存储在云中，并使用ReactJS开发。中心网站figl.org将可视化插件与数据对象配对，以创建可共享的交互式视图。

FINUFFT是一组库，用于在多核共享内存机器上有效地计算三种类型的非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)到指定的精度，在一维，二维或三维。该库具有非常简单的接口，不需要任何预计算步骤，用c++编写(使用OpenMP和FFTW)，并具有C, fortran, MATLAB, octave和python的包装器。例如，给定M个任意实数xj和复数cj，其中j=1，…，M，以及请求的整数阶数N, 1D type-1(又名“伴随”)变换计算这N个数。

FMM3D是一组库，用于在多核共享内存机器上计算由拉普拉斯和亥姆霍兹方程控制的n体相互作用，达到指定的精度。三维快速多极方法在线性或准线性时间内评估大量目标上由于大量源而产生的电位(和梯度等)。我们的实现利用了高效的平面波展开、simd加速的内核计算和多线程。

IronClust是一个快速和抗漂移的尖峰排序管道。来自多个贡献实验室的多个真实数据集验证了尖峰排序的准确性。IronClust可以利用GPU或计算集群(如果可用)。IronClust需要Matlab中的图像、并行和信号处理工具箱。IronClust支持Windows、Mac和Linux。

ISO-SPLIT是一种高效的聚类算法，它可以处理未知数量的低至中等维度的单峰聚类，没有任何用户可调整的参数。它是基于对单模态的重复测试——使用等渗回归和改进的Hartigan倾角测试——应用于对假定簇的1D投影。它可以很好地处理密度和人口变化很大的非高斯集群，在这种情况下，它的表现优于k均值变量、高斯混合模型和基于密度的方法。
这个存储库包含一个用c++编写的高效单线程实现，带有MATLAB/MEX接口。
它是由Jeremy Magland发明和编码的，SCDA/Flatiron研究所的Alex Barnett对算法和测试做出了贡献。

Kachery-cloud是一个用于在实验室计算机和基于浏览器的用户界面之间共享科学数据文件、实时馈送、可变数据和计算结果的网络。资源被组织成项目，这些项目可以通过注册的Python客户端访问。使用简单的Python命令，您可以存储文件、数据对象、变量或实时提要，然后通过引用通用URI字符串在远程机器上(或通过JavaScript在浏览器中)检索或访问这些内容。在静态内容的情况下，uri本质上是内容散列，从而形成一个内容可寻址的存储数据库。虽然目前kachery-cloud的主要目的是支持figurl，但它也可以独立用于协作科学研究工作流程，并用于提高科学的可重复性和传播性。

MountainSort是由Flatiron研究所计算生物学中心的Jeremy Magland, Alex Barnett和Leslie Greengard与加州大学旧金山分校生理学系的Jason Chung和Loren Frank密切合作开发的spike分类软件。MountainSort是MountainLab的一个插件包，它是一个用于科学数据分析、共享和可视化的通用框架。

MountainLab是一款面向科学家的数据处理、共享和可视化软件。它是围绕MountainSort(一种尖峰排序算法)构建的，但设计得更普遍适用。

Riccati是一类常微分方程的有效数值求解器，其解可能表现出极快的振荡。科学计算库中提供的标准例程通常与这些类型的方程作斗争:它们的运行时间随着振荡频率的增长而增长。Riccati可以实现与频率无关(恒定)的运行时。该包是用Python编写的，包含文档、测试和交互式示例。它实现了Agocs & Barnett(2022)中描述的鲁棒算法，该算法能够在两种不同的数值方法之间实时切换，适应解决方案的行为，并选择自己的步长和其他参数以达到用户指定的精度。

SpikeForest是一个可重复的、不断更新的平台，它在一个大型电生理记录数据库中对spike分类代码的性能进行基准测试。它包括展示我们最新发现的网站，包含运行SpikeForest分析工具的Python包，以及包含真实峰值信息的电生理学记录的扩展集合。

Stan是一个用于统计建模和高性能统计计算的开源平台。用户依靠Stan在社会、生物和物理科学、工程、商业、医学、金融、教育和体育等领域进行统计建模、数据分析和预测。用户在Stan的概率编程语言中指定对数密度函数，通过MCMC抽样(NUTS, HMC)得到全贝叶斯统计推断，通过变分推理(ADVI)得到近似贝叶斯推断，通过优化和拉普拉斯近似(L-BFGS)得到惩罚最大似然估计。Stan的数学库提供了可微的实数和复数特殊函数，概率函数和线性代数使用反向和正向模式自动微分。Stan有支持R、Python和Julia统计工作流的接口。