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共 7107 个技能

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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

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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。

PyTorch几何图神经指南

torch-geometric

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全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

TorchDrug 图神经工具集

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TorchDrug 是基于 PyTorch 的图神经网络工具箱，针对分子、蛋白质与生物知识图谱，支持性质预测、生成、逆合成与知识图谱推理，并提供丰富数据集与预设模型方便定制。

预训练Transformer模型

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用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。

精准临床治疗计划撰写

treatment-plans

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生成涵盖各科室的3-4页LaTeX/PDF治疗计划，包含SMART目标、循证干预、HIPAA合规格式和平衡的AI生成图示，帮助临床快速获得可操作方案。

UMAP 高效降维可视化

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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

UniProt数据库接口

uniprot-database

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通过 UniProt REST API 搜索蛋白质、获取 FASTA 与注释、执行 ID 映射并流式下载，适合 Python 工作流和批量分析。

美国财政数据接口

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无需 API key，即可调用美国财政部开放的财政数据接口，获取国债、政府支出、收入、利率、汇率、证券和储蓄债券等指标，适用于财政仪表盘、债务追踪和联邦财务研究。

USPTO 专利及商标数据库

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通过 PatentSearch、PEDS、TSDR 等 USPTO 数据接口，支持按关键词、发明人、权利人、分类与日期检索专利和商标、查看审查、状态与转让记录，便于开展知识产权分析与资产运营。

Vaex 大规模数据处理

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Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

投稿版面模板集

venue-templates

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提供涵盖期刊、会议、海报与资助申请的 LaTeX 模板与排版要求，帮助研究者高效产出符合各类学术投稿标准的提交材料。

Zarr 云端数组存储

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Zarr 是一款 Python 工具，支持分块压缩、分片以及 NumPy/Dask/Xarray 兼容，适用于并行 I/O 和可扩展的云端科学计算流程。

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