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GPU驱动数据策划
nemo-curator
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
226
NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS,为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤,快速清洗大规模训练数据。
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Ray数据处理平台
ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
76
Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理,支持 CPU/GPU 流式执行,兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态,集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train,适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Histolab 全切片瓦片处理
histolab
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
197
Histolab 为全切片图像提供自动化组织检测、瓦片抽取和染色标准化,方便快速构建数据集和进行瓦片级分析,适用于轻量化病理图像处理流程。
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科学出版可视化工具
scientific-visualization
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
281
借助 matplotlib、seaborn 和 plotly 生成论文级图像,支持多面板、显著性标注、色盲友好配色与各类期刊所需的格式和分辨率导出。
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数字病理全玻片图像处理库
histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
429
Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务,包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割(生成二值掩码),以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略,非常适合为深度学习模型准备标准化数据集,加速病理研究流程。
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OMERO显微镜图像数据分析平台
omero-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
130
本技能为OMERO(开源显微镜数据管理平台)提供了全面的Python集成,用于管理、可视化和分析复杂的显微图像数据。支持通过代码访问图像、检索数据集、管理感兴趣区域(ROIs)和注释,执行深层像素分析,并为高通量筛选和生物成像工作流进行批处理。
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计算病理学分析工具包
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
273
PathML是一个全面的Python工具包,用于先进的计算病理学工作流。它支持从160多种专有格式加载全玻片图像(WSI),并提供图像预处理(染色归一化、组织检测)、构建空间细胞/组织图谱以及训练深度学习模型(如HoVer-Net)的能力。尤其适用于分析CODEX和Vectra等多参数免疫荧光数据。
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DICOM医学影像处理工具
pydicom
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
138
用于处理DICOM医学影像文件,支持读取、写入和修改医学图像数据。功能包括提取CT、MRI等各类医学扫描的像素数据,管理复杂的元数据标签,处理数据压缩,执行患者数据匿名化,并能将医学图像转换为标准格式,适用于医疗影像分析和PACS系统集成。
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生成高质量学术论文插图
paper-illustration-image2
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
483
该工具用于生成符合出版标准的学术插图和图表。它采用复杂的多阶段迭代工作流,包括规划、布局优化、风格验证和调用本地图像生成桥。整个流程包含严格的视觉审查和自我修正循环,确保生成的图表具备最高的学术专业度。
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