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搜索图神经，共找到 10 条记录

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Exa搜索架构模式指南

exa-architecture-variants

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了三种Exa神经搜索的架构模式：直接搜索、缓存搜索和完整的RAG流水线。它帮助开发者根据应用的流量规模、延迟要求和复杂性，选择最合适的架构蓝图。适用于设计可扩展的Exa整合，无论需求是简单的搜索界面还是复杂的AI智能体。

神经多样性视觉组织工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能利用Mermaid图表生成专为神经多样性用户（如ADHD）设计的视觉化组织工具。它能自动识别任务过载和困难状态，并将抽象或复杂的任务分解为具有缓冲时间的、富有同情心的微小步骤。同时支持无障碍模式，帮助用户将认知负荷外化，实现高效的项目规划和流程可视化。

智能科学示意图生成

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通过 Nano Banana 2 联手 Gemini 3.1 Pro Preview，自动迭代生成期刊级科学示意图（神经网络、系统框架、通路等），并按文档类型质量标准判断是否重生成。

PyTorch几何图神经指南

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全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

深化学：化学与生物机器学习

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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。

综合生物信号处理工具箱

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本工具箱是一个全面的生理信号分析平台，可处理心电图(ECG)、脑电图(EEG)、皮肤电导(EDA)等多类型生物信号。它支持心率变异性分析、脑状态识别、自主神经系统评估等高级分析，广泛应用于心理生理学和临床研究。

科学图表绘制与生成

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本工具利用AI技术，将复杂的科学概念转化为符合发表标准的专业图表。它专注于绘制神经网络结构、生物信号通路、系统流程图和电路图等。系统支持根据目标文档类型（如期刊、论文、海报）进行智能质量评估和迭代优化，确保图表的学术专业度和清晰度。

PyTorch图神经网络框架

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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络（GNN）库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现，支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型，并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。

药物发现与分子科学工具箱

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

TorchDrug是一个专业的PyTorch工具箱，专注于药物发现和分子科学的AI计算。它利用图神经网络（GNNs）处理分子、蛋白质和生物知识图谱，支持分子性质预测、蛋白质结构建模、新分子生成以及化学合成路线规划等复杂任务，是生物医学AI研究的核心库。

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