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搜索 实验 ，共找到 185 条记录
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Modal云GPU：机器学习计算

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
323
这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台，专用于运行复杂的机器学习工作负载，包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境，无需设置SSH或Docker，支持自动扩缩容和按需计费，非常适合进行代码调试和中小型实验。
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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
318
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
404
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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AnnData 注释矩阵框架

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
用于处理带注释数据矩阵的 Python 包，将实验测量值与观测和变量元数据一同存储。适用于单细胞基因组学分析、.h5ad/zarr 文件读写、数据集拼接以及 scverse 生态集成。
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科学论文结构化数据搜索

bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
277
本工具适用于系统性文献综述和元分析。它能够搜索科学论文，并从全文中提取高度结构化的实验数据，远超传统摘要的限制。可获取包括方法、定量结果、样本量、质量得分和结论在内的25个以上字段，实现全面的证据综合。
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DeepTools 高通量测序分析工具包

deeptools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
328
DeepTools 是一套用于处理和分析高通量测序数据的 Python 命令行工具套件。它支持质量控制、数据归一化、样本比较以及生成 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 实验的出版级可视化图表。主要功能包括 BAM 转 bigWig、评估测序深度、生成基因组特征周围的热图及相关性分析。适用于需要基因组数据处理和可视化的生物信息学工作流。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
145
该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
344
运用 GRADE 与 Cochrane 偏倚风险评估框架，系统评价科研主张、实验设计与证据质量。帮助识别选择偏倚、混杂因素、统计陷阱与逻辑谬误，并对研究论文给出结构化的建设性批判分析。
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研究数据统计分析

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供研究数据的统计分析报告，涵盖测试选择、假设检验、效应量计算及 APA 格式报告。支持频率派与贝叶斯方法，包括 t 检验、方差分析、回归和相关分析。适用于比较组别、验证假设及分析实验数据，确保结果严谨可靠。
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实验设计方法

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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在数据收集前规划实验：选择设计类型，进行随机化、区组化，并生成可复现的DOE试验布局，避免混杂与伪重复，确保结果可解释。
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NLP可复现性最佳实践指南

acl-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
158
本指南详细介绍了NLP和LLM学术研究领域可复现性的高标准要求。它涵盖了“负责任的NLP清单”要求，指导用户如何精确报告超参数、模型版本、原始提示词（Prompts）、解码参数、数据污染审计和实验方差，确保所有研究结论都是可追溯和可验证的。
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ACM WSDM投稿策略指南

acm-international-conference-on-web-search-and-data-mining
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
这是一份针对网络搜索和数据挖掘领域论文的投稿指南。它指导作者如何评估论文是否适合WSDM这一顶级会议，如何重新构建论文的叙事框架，以及必须提供哪些关键的实验证据（如检索/排序基线和平台感知评估），帮助定位研究的贡献点。
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