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大规模单细胞基因组数据查询
cellxgene-census
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
95
本技能提供程序化访问,连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究,支持进行大规模数据集间的交叉分析,按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据,并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算,均提供完整的单细胞分析能力。
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临床决策支持报告生成
clinical-decision-support
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
110
本技能专用于为制药和临床研究领域生成专业的临床决策支持(CDS)文档。它擅长进行生物标志物分层的患者队列分析,生成基于证据的治疗指南(包含GRADE分级),并输出符合出版标准的LaTeX/PDF报告,适用于药物开发和监管申报。
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临床报告撰写与合规管理
clinical-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
297
本技能用于生成全面的医学和科学报告,覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告及病历记录等。它确保报告严格符合HIPAA、FDA、ICH-GCP等全球监管标准,并强制集成AI生成的科学图表,极大地提升了文档的科学性和可读性。适用于医疗研究、学术发表和医疗合规管理。
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深化学:化学与生物机器学习
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
396
DeepChem是一个全面的Python库,用于将机器学习应用于化学、生物和材料科学领域。它支持分子属性预测(如ADMET、毒性)、药物发现和材料设计等。该技能集提供了多种特征化方法(指纹、描述符、图表示),可处理SMILES和SDF等多种数据格式,支持高性能的图神经网络(GNN)模型。
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综合科学数据探索分析
exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
431
这是一个用于进行全面的科学数据探索性分析(EDA)的工具。它可以处理超过200种科学数据格式,涵盖生物信息学、化学、显微镜和光谱学等多个领域。它能自动识别文件类型,评估数据质量,并生成详细的markdown报告,帮助用户理解复杂科学数据集的结构和适用分析方法。
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综合地理空间分析工具
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
255
这是一个全面的地理空间科学技能包,涵盖了遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持处理栅格、矢量、点云等多种数据类型(如Sentinel、Landsat),并集成了现代云原生工作流(STAC、COG)。适用于环境监测、城市规划和复杂的空间分析任务。
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Python地理空间数据分析库
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
460
GeoPandas是用于在地理空间(GIS)领域进行矢量数据分析的Python库,它扩展了pandas的功能。它支持读取和处理GeoJSON、Shapefile、GeoPackage等多种地理格式。核心功能包括空间连接、几何运算(如缓冲区分析)、坐标系统重投影(CRS)管理,以及绘制专题图件(Choropleth)。适用于进行复杂的空间关系分析、区域划分和地理数据可视化。
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AI专业信息图表生成器
infographics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
该技能可根据您的自然语言描述,自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究(Perplexity Sonar)确保数据准确性,并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。
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生物信息学工作流平台
latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架,专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流,无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具,并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程,确保计算生物学实验的高可重复性和效率。
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分子特征化库用于机器学习
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
Molfeat是一个全面的Python库,用于将化学结构(如SMILES字符串)转换为数值特征向量。它集成了超过100种预训练和手工设计的分子特征提取器(如ECFP, MACCS, ChemBERTa)。本工具是构建QSAR模型、进行虚拟筛选、相似性搜索以及在分子数据集上训练深度学习模型的关键辅助工具。
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差异基因表达分析 (PyDESeq2)
pydeseq2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyDESeq2是用于批量RNA-seq数据差异基因表达分析的Python工具包。它提供了一个完整的生物信息学工作流程,涵盖了数据加载、设计规范(包括多因素效应)、DESeq2模型拟合、Wald统计检验和FDR校正。该工具支持LFC收缩等高级功能,是实现基因组学分析并将其无缝整合到Python数据流中的关键工具。
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Qiskit量子计算框架
qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Qiskit是一个领先的开源量子计算框架,允许用户构建、优化和执行复杂的量子电路。它支持在本地模拟器和真实的IBM量子硬件等多种平台上运行,是实现量子机器学习、化学模拟和组合优化等高级算法的理想工具。
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