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Pymoo 多目标优化框架
pymoo
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
378
Python 框架,集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法,支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化,适合工程设计与多方案决策。
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量子计算开发框架
qiskit
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
237
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。
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联邦研究经费提案撰写
research-grants
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
201
面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC,撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案,并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。
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学术评估框架
scholar-evaluation
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
475
该技能运用 ScholarEval 框架对学术成果的选题、方法、数据、分析、写作及引用等维度进行结构化评分,输出优劣点与改善建议,并推荐可视化流程图以增强评估表达。
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科研演示幻灯片制作
scientific-slides
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
124
提供科研报告幻灯片流程,从结构策划、图表附加到引用管理,兼容 PowerPoint 和 LaTeX Beamer,提高视觉一致性与说服力。
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科学写作助手
scientific-writing
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
214
通过研究查找先列提纲再撰写,遵循IMRAD结构、引用格式、图表与CONSORT/STROBE/PRISMA等指南,确保科研论文具备投稿品质。
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微生物组生物信息工具
scikit-bio
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
416
scikit-bio 提供 Python 生物数据工具,支持 FASTA/Newick 等格式读写、序列操作、比对、系统发育树构建及多样性分析,适用于微生物组和群落生态研究。
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Scikit-learn 机器学习工具
scikit-learn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
233
提供 scikit-learn 机器学习全流程指导,涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建,方便快速交付可解释的模型。
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单细胞生成建模工具集
scvi-tools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
353
基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架,统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习,适合高级建模流程。
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Seaborn统计可视化库
seaborn
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
472
Seaborn是一个用于创建专业级统计图形的Python库。它专注于数据科学领域的探索性数据分析和多变量可视化。用户可以利用它轻松绘制关系图、分布图(如直方图、KDE图)和复杂的多面板图,非常适合进行深入的数据洞察。
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SHAP 模型可解释性
shap
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
318
提供 SHAP 相关指导,展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性,并对各种模型(树、深度、线性、黑盒)进行解释与比较。
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统计分析与假设检验指南
statistical-analysis
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
267
本技能提供系统性的统计分析流程指导,主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法(如t检验、方差分析、回归等),进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。
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