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Matplotlib:Python科学绘图与可视化
matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
462
Matplotlib是Python最基础的绘图库,用于创建静态、动画和交互式图表。它提供了对所有绘图元素的精细控制,支持绘制线图、散点图、热图等多种科学和统计图表。最适合需要高质量、出版级别复杂图表输出的场景,推荐使用对象级API进行开发。
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药物化学化合物筛选工具
medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于药物发现领域的专业工具,提供全面的药物化学过滤功能。它能够基于药代动力学(如Lipinski规则)、结构警报(如PAINS, NIBR)和分子复杂性等多个维度,对化合物库进行高效筛选和优先级排序,帮助研究人员从大量化合物中筛选出有前景的候选药物。
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分子动力学模拟流程
molecular-dynamics
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供分子动力学模拟的完整工作流程,涵盖了系统构建、势场定义、能量最小化和平衡化过程。使用OpenMM和MDAnalysis等专业工具,适用于蛋白质结构稳定性分析、药物结合建模及生物物理学研究。
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分子特征提取与机器学习平台
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Molfeat是一个全面的Python化学信息学库,旨在处理分子特征化。它集成了100多个预训练和手工设计的特征提取器,将化学结构(如SMILES字符串)高效地转换为用于机器学习的数值特征向量。这对于构建定量结构-活性关系(QSAR)模型、进行虚拟筛选、相似性搜索及深度学习应用至关重要。
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网络图分析与处理
networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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NetworkX 是一个强大的 Python 库,用于创建、操作和分析复杂的网络结构和图。它提供了完整的图算法工具集,支持最短路径、中心性计算、社区检测等核心功能,并能处理社会网络、生物网络等多种复杂系统建模,适用于科学研究和系统分析。
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神经信号可复现处理工具箱
neurokit2
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这是一个用于构建和审计可复现生理时间序列研究流程的综合工具包。它专注于心电图(ECG)、EDA等信号的预处理、事件/区间分析、多模态数据对齐,以及变异度和复杂特征的提取。本工具仅用于学术和科研目的,强调严谨的数据合同和方法感知校验,不应用于诊断或医疗设备验证。
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神经像素数据分析工具包
neuropixels-analysis
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这是一个用于分析高密度Neuropixels电生理记录的端到端工具包。它覆盖了完整的电生理工作流程,包括数据加载、预处理、运动漂移校正、先进的尖峰排序(如Kilosort4)、质量指标计算和AI辅助的单位筛选。适用于从原始神经数据到发表级结果的完整分析。
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开源AI研究笔记平台
open-notebook
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Open Notebook是一个开源、自托管的AI研究平台,是NotebookLM的强大替代品。它允许用户导入PDF、视频、网页等多样化资料,在本地构建知识库。核心功能包括AI摘要生成、基于上下文的聊天问答、向量搜索、以及生成多角色播客,确保所有研究数据完全掌握在用户手中,隐私性极高。
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Python科学计算GPU加速优化
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能充当专家级的GPU优化工程师,负责将耗费CPU资源的科学计算、数据处理和机器学习代码,重构为能在NVIDIA GPU上运行的高性能代码。该技能覆盖了科学模拟、大规模数据分析、地理空间处理、图像识别和向量搜索等多个高并行度任务。
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计算病理学分析平台
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PathML是一个专为本地化、研究用途设计的计算病理学分析平台。它支持从全玻片图像(WSI)加载、切片、预处理、质量控制(QC)、多重图像定量分析以及构建空间图谱等核心工作流程。该工具强调数据隐私和结果的可重复性,仅用于科学研究。
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量子机器学习自动微分框架
pennylane
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PennyLane是一个用于构建和训练量子电路的计算库,核心能力是为量子回路提供自动微分。它特别适用于量子机器学习(QML)和量子化学模拟,能够构建混合的量子-经典模型。该框架具有硬件无关性,支持IBM、Google等多个量子硬件后端,并能与PyTorch、JAX等主流的经典机器学习框架无缝集成,是执行VQE、QAOA等变分算法的首选工具。
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高性能基因组区间分析工具
polars-bio
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polars-bio是基于Polars的高性能生物信息学库,专注于基因组区间操作和文件I/O。它提供DataFrame友好的API,用于执行区间算术运算(如重叠、合并、补集等),并支持读写BED, VCF, BAM, GFF等主流生物信息学格式。支持流式处理和云存储,适用于大规模、高性能的基因组数据分析。
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