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NeuroKit2 生理信号处理

neurokit2
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
227
NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。
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Neuropixels 神经记录分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
175
涵盖 SpikeGLX、Open Ephys、NWB 数据加载、预处理、运动校正、Kilosort4 排序、质量指标、Allen/IBL 筛选，以及 AI 辅助可视化的高密度 Neuropixels 记录分析工具。
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PathML 病理计算工具包

pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
468
PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
63
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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实验结果分析助手

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
355
处理机器学习实验输出，整理对比表、计算统计指标并提炼洞察，帮助用户在解读结果或进行比较时获得明确的观察与后续实验建议。
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交互式训练健康监测

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
53
这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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高性能基因组区间分析工具包

gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
395
Gtars是一个高性能的基因组信息学工具包，使用Rust语言编写并提供Python接口。它专注于基因组区间数据的处理与分析，核心功能包括：基因组区域重叠检测、覆盖度图谱生成、以及用于机器学习模型的基因组序列Tokenization。适用于计算基因组学、生物信息学和单细胞分析等领域。
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Histolab 全切片瓦片处理

histolab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
167
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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Matchms 质谱匹配

matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
174
Matchms 提供质谱导入导出、滤波、相似度计算和流水线构建，帮助识别代谢物、匹配光谱库并自动化分析流程。
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NeuroKit2 生理信号处理

neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
202
NeuroKit2 提供心电、脑电、皮电、呼吸、肌电、眼电等生理信号的处理与分析流水线，包括清理、心率变异、复杂度与多模态集成，便于心理生理学与临床研究应用。
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Neuropixels 神经记录分析

neuropixels-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
219
涵盖 SpikeGLX、Open Ephys、NWB 数据加载、预处理、运动校正、Kilosort4 排序、质量指标、Allen/IBL 筛选，以及 AI 辅助可视化的高密度 Neuropixels 记录分析工具。
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PathML 病理计算工具包

pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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