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GPU驱动数据策划

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Ray数据处理平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

单细胞生成建模工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

高级视频媒体处理与分析引擎

affaan-m/everything-claude-code

一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。

实验结果监控与分析

monitor-experiment

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

提供了一个全面的多平台实验监控流程。该技能用于跟踪和收集跨越SSH、vast.ai、Modal等多个环境的长时运行实验状态。它不仅能获取终端日志和结构化结果，还能通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练曲线和性能指标，辅助进行实验结果的对比和深度分析。

运行和部署机器学习实验

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。

Modal云GPU：机器学习计算

serverless-modal

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

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。

NeuroKit2 生物信号处理

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程，涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。

高级视频媒体处理与分析引擎

一个强大的多模态视频媒体处理工具。支持从本地文件、URL、直播流和桌面捕获获取内容。具备高级索引、时间轴编辑、转码、字幕生成、画中画等复杂功能。适用于内容创作、实时监控系统以及任何需要处理和分析视频/音频流的工作流。

ICMR论文投稿定位与策略指南

acm-international-conference-on-multimedia-retrieval

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本工具为目标投递ACM多媒体检索会议（ICMR）的作者提供全面的战略定位指南。它可以帮助作者评估其多媒体检索、跨模态搜索或表征学习工作是否适合该顶级会议。它详细指导如何重新构建论文贡献点、确定所需证据（如排名指标、基线），以及组织稿件结构以满足ICMR的高标准要求。

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