登录
下载

Skill UI

浏览并发现 9979+ 精选技能
全部 编程开发 人工智能 设计创意 产品商业 数据科学 市场营销 职场通用 效率工具 硬件工程 语言学习
搜索 科学 ，共找到 140 条记录
默认排序 最新上传 最多下载

生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
查看详情

学术文献引用与管理

citation-management
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
103
该技能提供全面的学术引用管理解决方案，用于科学研究和撰写学术论文。用户可以通过它在Google Scholar和PubMed等数据库搜索文献，提取准确的元数据，验证引文信息，并生成标准的BibTeX格式。同时支持生成科学示意图，提高文档的可视化和专业性。
查看详情

临床报告撰写与规范化

clinical-reports
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
320
本技能旨在提供专业、全面的医疗报告撰写支持，覆盖病例报告、诊断报告、临床试验报告和病历记录等。它严格要求遵循HIPAA、FDA和ICH-GCP等监管标准，并强制利用AI生成科学图表，确保文档具备高度的准确性、完整性和可发布性。
查看详情

Dask：分布式并行计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
120
Dask是一个强大的Python库，用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模，从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API（DataFrame、Array、Bag），用于处理结构化、科学和非结构化数据，支持单机或集群部署。
查看详情

DeepChem：分子结构与化学计算

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
DeepChem是一个综合性的Python库，专为将机器学习应用于化学、材料科学和生物学等领域设计。它支持分子属性预测（如ADMET、毒性），利用图神经网络（GNNs）训练模型，并处理多种分子数据格式（SMILES, SDF）。该库提供了丰富的特征化选项，是药物发现和计算化学研究的强大基础工具。
查看详情

癌症依赖图谱查询分析

depmap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
475
利用该技能查询癌症依赖图谱（DepMap）数据，系统分析不同癌症细胞系对基因的依赖性。该工具可用于生物信息学研究，帮助研究人员识别特定癌症类型的关键致病基因、发现合成致死相互作用，并为肿瘤药物靶点验证提供科学依据。
查看详情

综合科学数据探索分析

exploratory-data-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
214
适用于分析任何专业的科学数据文件。支持超过200种主流格式，涵盖化学、生物信息学、显微成像、光谱学等多个领域。它能够自动识别文件类型，评估数据质量和结构，并生成详细的Markdown报告，为用户提供深入的洞察和后续分析建议。
查看详情

地理空间科学与遥感工具箱

geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
339
一个全面的地理空间科学工具箱，涵盖遥感、GIS、空间统计和地球观测机器学习。它支持矢量、栅格、点云等多类型数据处理，支持云原生工作流和多种编程语言，适用于科研和商业级的地理空间分析任务。
查看详情

地理空间数据分析工具

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
418
这是一个强大的Python库，用于对矢量地理空间数据进行复杂的空间分析。它支持处理Shapefile、GeoJSON等多种格式，能够执行空间连接、缓冲区分析、区域叠加、CRS转换等高级地理信息系统（GIS）操作，是地理数据科学和制图项目不可或缺的工具。
查看详情

检测可用计算资源

get-available-resources
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
465
该技能用于主动检测和报告全面的系统资源，包括CPU核心、GPU类型（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、可用内存和磁盘空间。它生成一个详细的JSON报告，并提供基于上下文的策略性建议，指导用户优化科学计算流程。例如，它会推荐并行处理库（Dask, joblib）、内存外存储方法（Zarr）或合适的GPU加速后端，帮助用户在进行大规模数据分析或模型训练前做出架构决策。
查看详情

基于LLM的假设生成与测试

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
188
Hypogenic是一个高级框架，利用大型语言模型（LLM）对复杂表格数据集进行系统化的假设生成和测试。它支持数据驱动、文献溯源和两者结合的多种模式，能将实证数据洞察与理论知识相结合，尤其适用于欺诈检测、内容分析和预测建模等领域，极大加速科学研究的发现过程。
查看详情

科学假设生成

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
329
本工具是一个遵循科学方法论的系统化流程，用于从观察或初步数据中构建可检验的科学假设。它指导用户完成文献综述、证据综合、提出竞争性假设和设计实验等全过程，尤其强调必须结合AI生成的科学图表来完善假设报告。
查看详情
上一页123456789101112下一页
语言
简体中文
English