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分子机器学习工具集
deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
229
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库,提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力,可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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癌症影像数据访问
imaging-data-commons
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
104
通过 idc-index 查询并下载 NCI Imaging Data Commons 的公开癌症影像数据,按元数据筛选、获取 DICOM 文件、浏览序列并确认许可,方便 AI 训练与科研使用。
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分子特征化中心
molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
255
Molfeat 是一个 Python 库,集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型,用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。
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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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硬件无关量子机器学习
pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架,支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成,并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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Perplexity 智能搜索
perplexity-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型,实时抓取带引用的网页信息,适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询,弥补模型训练数据之外的知识空白。
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高性能强化学习框架
pufferlib
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
205
PufferLib是一个高性能的强化学习框架,专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持,实现了每秒数百万步的训练速度,极大地提升了RL研究和应用效率,适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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医疗健康人工智能工具
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
107
PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具,支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型,方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集(ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成),包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器,帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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PyTorch Lightning 框架
pytorch-lightning
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179
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略,便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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稳定基线3:强化学习算法工具包
stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
383
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库,用于提供生产级的强化学习算法实现(如PPO、SAC、DQN等)。它支持单智能体RL模型训练,提供创建自定义环境的能力,并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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零样本时间序列预测模型
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型,实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练,即可对任何单变量时间序列(如销量、传感器数据或天气数据)进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间,提供了完整的概率预测视图,适用于各种时间序列数据分析。
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