Chemprop:分子性质预测的消息传递神经网络工具
Chemprop 是一个基于消息传递神经网络的开源 Python 包,用于从分子图结构预测化学性质,支持药物发现和材料研究中的分子性质建模。
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一个纯 Python 实现的贝叶斯全局优化库,用高斯过程拟合目标函数,在尽量少的迭代次数内寻找未知函数的最大值,适合高成本函数优化。
一个用 C# 实现的数学与物理技巧集合,提供网格变形、距离场渲染、点云配准、拟合与滤波等可直接复用的算法实现。
该项目提供代码、数据与教程,说明如何用 Python 和 NASA 公开数据制作太阳系小行星与彗星轨道地图,并给出设计与制图流程。
由 Google Brain 团队发起的端到端开源机器学习平台,提供工具、库与社区资源,供研究者开展机器学习与神经网络研究并部署应用。
OpenHealth 是一个开源 AI 健康助手,将个人健康数据集中管理并结构化,作为上下文与多种大模型对话,支持完全本地运行以保护隐私。
ColabFold通过Google Colab提供蛋白质折叠预测,整合MMseqs2快速同源搜索与AlphaFold2等模型,降低使用门槛。
Scanpy 是与 anndata 共同构建的单细胞基因表达数据分析工具包,覆盖预处理、可视化、聚类、轨迹推断与差异表达检验。
Google 开源的 JavaScript 编译器,通过解析、分析与重写代码来检查语法、变量引用和类型,并删除死代码、压缩体积,使脚本下载和运行更快。
OpenFermion 是一个开源 Python 包,用于编译和分析模拟费米子系统(包括量子化学)的量子算法,提供费米子与量子比特哈密顿量的表示与操作工具。