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PyHealth 医疗 AI 工具包
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
202
PyHealth 提供面向电子病历、信号、影像与编码数据的临床预测模型开发、训练、评估与部署能力,包含标准化数据集、任务、模型与解释、校准等模块,适合医疗 AI 场景。
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PyTorch Lightning训练流程
pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
278
PyTorch Lightning 规范模块、数据、回调与 Trainer 设置,支持多 GPU/TPU 和分布式策略,方便追踪与调度训练流程。
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研究信息查询助手
research-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
54
智能路由研究查询,通用问题走 Parallel Chat API,学术论文走 Perplexity,从而快速获取最新研究、核查信息、收集市场与学术数据并辅助撰写文献引用。
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科研示意图自动生成
scientific-schematics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
83
借助 Nano Banana 2 AI 生成科研示意图,Gemini 3.1 Pro 按文档类型审核质量并智能迭代,帮助快速完成期刊、海报、报告、演示等场景的出版级图示。
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Seatbelt 沙箱配置生成
seatbelt-sandboxer
trailofbits/skills
127
为 macOS 应用生成最小权限的 Seatbelt 沙箱配置,通过白名单方式限制文件、网络、IPC 等访问,适合在需要隔离、限制或防护高风险运行和供应链攻击的场景使用。
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SHAP模型解释
shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
277
通过 SHAP 值解读模型预测,产出全局与局部图表(如 beeswarm、waterfall),比较模型、排查偏差,落地可解释 AI。
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稳健基线3强化学习指南
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
500
Stable Baselines3 提供基于 PyTorch 的强化学习算法、统一 API、训练流程、环境模板、向量化执行与回调机制,适合 Gymnasium 单智能体实验与快速原型开发。
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TimesFM 零样本预测工具
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
借助 Google TimesFM 预训练基础模型,快速零样本生成一元时间序列点预测与校准区间,并在加载权重前强制校验 RAM/GPU/磁盘等资源,适用于销售、传感器、能源等场景。
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PyTorch 图神经网络
torch-geometric
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
382
PyTorch Geometric 提供图神经网络构建与训练能力,涵盖数据集加载、消息传递层、批处理、多 GPU 支持,可用于社交、引文、分子及几何结构等图学习场景。
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TorchDrug 分子图神经
torchdrug
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱,覆盖分子与蛋白数据、知识图谱、分子生成与逆合成,方便用户自定义 GNN 模型进行药物性质预测和合成路径规划。
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Hugging Face 变压器模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
238
使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练模型,快速执行文本、图像、音频及多模态推理,控制模型初始化与设备,处理标记化并在定制数据上微调训练。
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层级智能体记忆
hierarchical-agent-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
385
层级智能体记忆 (HAM) 为 Claude Code 代理构建目录级上下文,记录令牌节省并通过仪表盘展示 Token、路由与健康状况,帮助多目录项目避免频繁重复读取。
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