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学术论文相关工作撰写指南
wacv-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
439
本指南为学术论文(特别是计算机视觉领域)的“相关工作”部分提供了结构化指导。它教作者如何战略性地定位研究贡献,覆盖包括领域文献、并发工作、现有方法等多个知识面,确保论文能清晰地界定研究的独特创新点,遵循严格的双盲评审规范。
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WACV论文可复现性指南
wacv-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
343
本指南旨在提高学术论文(尤其是涉及系统应用的论文)的科学可复现性。它要求作者建立详细的“配方账本”,记录所有报告指标的生成过程,包括数据分割、超参数、设备型号和环境约束,确保论文与实际代码/模型之间零漂移同步。
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WACV论文双轮评审流程模型
wacv-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
209
本模型详细描绘了WACV等顶级计算机视觉会议的论文评审流程。该流程为两轮制,包括第一轮的评审结果(接收、修改重投、拒绝)、可选的反驳阶段,以及第二轮的最终决策。内容强调,作者应将精力聚焦于高质量的修改和完善,而非仅仅依赖反驳阶段来挽回论文命运。
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计算机视觉论文投稿会议指南
wacv-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
210
本指南帮助研究人员确定其计算机视觉论文的最佳投稿会议。它详细阐述了WACV(强调应用)与其他主流会议(如CVPR, ICCV)的定位差异。核心在于指导作者判断其贡献是源于实际应用场景下的约束,还是源于核心算法的理论突破,并指导如何选择最合适的投稿轨道。
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Cirq:量子电路模拟与编程
cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架,用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化,并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成,是开发量子算法的理想工具。
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AI音频生成适配器
audio-cog
opensquilla/opensquilla
111
兼容OpenSquilla的音频生成适配器,通过OpenRouter音频模型生成可直接在网页播放的AI语音、旁白、音乐和音效。支持流式接收gpt-audio输出并保存为WAV文件,输出AUDIO_READY清单供页面集成。
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AI智能体与技能质量审计
audit-agents-skills
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
191
这是一个全面的AI智能体、技能和命令的质量审计系统。它根据行业最佳实践,使用多维度的加权评分模型进行定量评估,并给出生产就绪度等级(A-F)。适用于复杂AI系统部署前的验证、识别不足和确保代码健壮性。
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模型亚组公平性审计
auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型,以检测不同人口子群组(如性别、年龄、种族)之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异,帮助用户在部署前发现“欠保护”现象,确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成
authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果(如性能指标、数据泄露率、子群公平性等),自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档,确保临床AI的文档化和合规性。
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PII召回率模型基准测试
benchmark-pii-recall
maziyarpanahi/openmed
199
该工具用于对个人身份信息(PII)检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值,强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准,确保识别出的关键信息没有漏报,避免隐私数据泄露。
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临床NER模型评估与基准测试
benchmarking-clinical-ner
maziyarpanahi/openmed
231
本技能为临床或生物医学命名实体识别(NER)模型提供深度评估和详细的指标报告。它基于用户提供的金标准语料库,计算实体级别的精确率、召回率和F1分数。支持严格和松弛的匹配模式,并生成按标签划分的混淆矩阵和错误分析,帮助用户定位模型在临床任务中的具体缺陷。
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书籍知识结构化转换器
book-to-skill
virgiliojr94/book-to-skill
324
本技能旨在将非结构化的书籍文档(PDF, EPUB, DOCX等)转化为可操作的结构化知识技能。它不提供简单的摘要,而是深入提取材料中的核心框架、思维模型、关键原则、技术和反模式。适用于将学术知识转化为可供AI智能体重复调用和学习的知识工具集。
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