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单细胞RNA测序分析
scanpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
123
这是一个功能全面的Python工具包,用于执行从原始数据到最终细胞类型注释的单细胞RNA测序(scRNA-seq)分析。它支持质量控制(QC)、数据标准化、降维(PCA/UMAP/t-SNE)、细胞聚类和差异基因表达分析等全流程。用户可以使用内置的脚本处理多种格式的数据,生成高质量的生物学图谱和注释报告。
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科学论文撰写与润色
scientific-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
199
本技能是专业的学术论文写作核心助手。它支持用户按照IMRAD结构撰写完整的科学手稿,包括摘要、引言、方法、结果和讨论等部分。通过两阶段流程,结合深度研究查找和流畅的文本生成,并强制要求整合符合期刊标准的图表、图示和图形摘要,确保稿件的科学严谨性和专业可读性。
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生物信息学数据分析工具
scikit-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
227
这是一个全面的Python生物信息学工具包,用于处理和分析生物学数据。核心功能包括DNA/RNA/蛋白质序列操作、配对和多重序列比对、构建和分析系统发育树,以及计算Alpha/Beta多样性等生态学指标。适用于微生物组学分析、进化学研究和各种生物数据处理,支持FASTA、Newick等标准格式。
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Python机器学习开发指南
scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程,支持监督学习(分类、回归)、无监督学习(聚类、降维)和模型性能评估,帮助用户构建工业级ML流水线。
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单细胞组学生成模型工具箱
scvi-tools
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
149
这是一个基于深度生成模型和变分推断的综合性Python框架,用于先进的单细胞组学分析。它支持单细胞RNA-seq、ATAC-seq、CITE-seq以及空间转录组等多种多模态数据的深度整合与分析。核心功能包括概率批次校正、细胞类型注释和多组学整合。
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稳定强化学习算法库
stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
197
Stable Baselines3是一个基于PyTorch的专业级强化学习框架。它提供了PPO、SAC、DQN等一系列稳定且可靠的RL算法实现。用户可以使用它进行标准RL实验、快速原型开发,并支持构建和训练复杂的单智能体系统,包括自定义和向量化环境。
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综合统计分析工具
statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供从假设检验到专业报告的完整统计分析流程。支持选择合适的统计模型(如t检验、方差分析、回归分析),自动检查数据假设,计算效应量,并生成符合APA格式的学术报告,适用于学术研究和深入的数据探索。
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TimesFM 零样本时间序列预测
timesfm-forecasting
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使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型,即可对任何单变量时间序列(如销售、传感器数据)进行点预测和置信区间预测,支持高效的批量预测,并包含系统资源检查。
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使用PyTorch构建图神经网络
torch-geometric
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PyTorch Geometric (PyG) 是基于PyTorch的专业图神经网络(GNN)标准库。它提供了一系列用于处理各类图数据(包括异构图)的专业数据结构,并内置了超过60种GNN层实现(如GCN、GAT)。该库支持完整的图数据集加载和数据预处理,是进行节点分类、图分类和链路预测等深度学习图任务的核心工具。
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医疗治疗方案撰写
treatment-plans
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该工具可为所有临床科室生成高度聚焦、证据支持的医疗治疗方案(LaTeX/PDF格式)。方案强调简洁性、可操作性和HIPAA合规性,适用于慢性病管理、康复治疗和精神卫生等领域,确保制定结构化的护理路径,并自动纳入AI生成的科学示意图。
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UMAP非线性降维与可视化
umap-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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UMAP是一种强大的非线性降维技术,用于将高维数据映射到低维空间(如2D/3D)。本工具支持用于数据可视化、聚类预处理和特征工程,能够保留数据的高维结构,并支持监督学习和多种距离度量指标。
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内存外大数据分析库
vaex
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Vaex是一个高性能的Python库,专门用于处理和可视化超出可用内存的超大型表格数据集(GB到TB级别)。它支持内存外(Out-of-Core)数据框操作、惰性评估和快速聚合,能够高效地处理巨大的CSV、Parquet或HDF5文件,适用于单机环境下的大数据分析。
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