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临床试验数据库查询

clinicaltrials-database

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通过 ClinicalTrials.gov API v2 按疾病、药物、地点、赞助商或状态查询试验，按 NCT 编号提取详细数据并导出用于研究分析、患者匹配或试验监控。

NCBI基因查询助手

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通过 E-utilities 或 Datasets API 查询 NCBI Gene，按符号或 ID 获取 RefSeq、GO、定位、表型等信息，支持批量检索与注释分析。

系统化文献综述助手

literature-review

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采用多数据库、系统化流程开展文献综述，核实引用、支持APA/Nature等样式，并生成 AI 结构图，输出专业的 Markdown/PDF 文档，适用于医学、科学与工程研究。

网络图分析工具包

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Python工具包,用于构建、分析和可视化复杂网络,提供算法、读写、生成及社区检测能力,适用于社交、生物、交通、引文等实体关系场景。

科学同行评审检查表

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为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

硬件无关量子机器学习

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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。

高性能强化学习框架

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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。

量子计算开发框架

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Qiskit 是世界领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的功能，支持在IBM Quantum等多种硬件后端运行量子算法，并包含量子纠错、化学模拟和机器学习等领域的应用模块，是量子计算领域研究人员的必备工具。

科学批判性思维

scientific-critical-thinking

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评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。

稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

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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。

Python统计建模与计量分析

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Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

STRING蛋白互作查询

string-database

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通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图，并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集，支持跨物种分析与网络扩展。

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