NIPYPE：Python中的神经成像：管道和接口 当前的神经影像软件为用户提供了使用多种不同算法分析数据的难得的机会。 但是，这导致了专用应用程序的异构集合，而没有透明的互操作性或统一的操作界面。 Nipype是NiPy旗下由社区开发的开放源代码计划，它是一个Python项目，可为现有的神经成像软件提供统一的界面，并促进单个工作流程中这些软件包之间的交互。 Nipype提供的环境鼓励交互式探索来自不同软件包（例如SPM，FSL，FreeSurfer，AFNI，Slicer，ANTS）的算法，简化了软件包内部和软件包之间的工作流程设计，并减少了使用不同软件包所需的学习曲线。 Nipype正在使用高级语言为神经影像软件开发创建一个协作平台，并解决现有管道系统的局限性。 Nipype允许您执行以下操作： 轻松与来自不同软件包的工具进行交互 结合来自不同软件包的处理步骤 重用旧步骤中的常

FlowDesigner 一个用H5实现的工作流引擎的可视化编辑器。可在其上绘制一个流程图。完成绘制后可以以xml文件导出。

一个用于在单个流程中解析和执行BPMN模型的python模块 到目前为止支持的元素： 开始/结束事件 任务（手动，用户，服务）-暂时执行虚拟 网关（专有，并行） 有条件的顺序流 BPMN模型示例： 用法示例： import asyncio from bpmn_model import BpmnModel m = BpmnModel ( "models/model_01.bpmn" ) p1 = m . run ( "1" , { "a" : 1 }) p2 = m . run ( "2" , { "a" : 2 }) run = [ p1 , p2 ] def run_serial (): for i , p in enumerate ( run ): print ( f"Running process { i + 1 } \n -------------

滑流 带有完整源代码的.NET / .NETCore工作流引擎 .NET，.NET CORE版本均受支持Slickflow是一个基于.NET5的开源项目。 很容易在跨平台应用程序中使用引擎产品。 BPMN图形样式流程图Slickflow使用BPMN表示法来描述流程图，Slickflow设计器是HTML5图形编辑器，对业务流程通信和业务分析用户友好。 Dapper.NET库具有高性能Dapper是.NET的简单对象映射器，在速度方面拥有Micro ORM之王的称号，实际上与使用原始ADO.NET数据读取器的速度一样快。 ORM是对象关系映射器，它负责数据库和编程语言之间的映射。 （参考： : ） 支持多个数据库Slickflow支持SQLSERVER，ORACLE，MySQL和另一个数据库，它由Dapper.NET扩展库实现。 .net核心版本使用EF核心来支持不同的数据库产品。