Identifiziert qualitativ hochwertige Leads für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung, indem es Ihr Unternehmen analysiert, nach Zielunternehmen sucht und handhabbare Kontaktstrategien bereitstellt. Perfekt für Vertriebsmitarbeiter, Business-Development- und Marketingprofis.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Bindungsstellen in neuartigen Proteinstrukturen für die gezielte Arzneimittelentwicklung identifizieren.
Proteinsequenzen modifizieren, um ihre Stabilität oder Funktionalität zu verbessern.
Konfidenzmetriken für genaue Proteinfaltungsvorhersagen bewerten.
Vergleich der vorhergesagten Strukturen mit experimentellen Daten zur Validierung.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Zugriff auf über 200 Mio. Proteinstruktionen im Vergleich zur manuellen Suche.
Kosten im Nasslabor senken durch den Einsatz von KI-Vorhersagen für das erste Screening.
Analysieren Sie mehrere Proteinstrukturen parallel mit automatisierten Tools.
DEIN EQUIPMENT
Dateien, Tags und die Installation in drei Schritten
Tipp: Lies Dokumentation und Code vor der ersten Nutzung, damit du Funktion und benötigte Berechtigungen kennst.
NÄCHSTE SKRIPTE
Empfohlen basierend auf Tags und Kategorie
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt
Generieren und pflegen Sie AGENTS.md-Dateien entsprechend der öffentlichen agents.md-Konvention. Verwenden Sie dies bei der Erstellung von Dokumentation für KI-Agenten-Workflows, Onboarding-Anleitungen oder bei der Standardisierung von Agenten-Interaktionsmustern zwischen Projekten.
Diese Fähigkeit sollte für Zeitreihenmaschinelles Lernen einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Prognose, Anomalieerkennung, Segmentierung und Ähnlichkeitssuche verwendet werden. Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit zeitlichen Daten, sequentiellen Mustern oder zeitindexierten Beobachtungen, die spezialisierte Algorithmen über standardisierte ML-Ansätze hinaus erfordern. Besonders geeignet für die Analyse univariate und multivariate Zeitreihen mit scikit-learn-kompatiblen APIs.
Verarbeiten und generieren Sie Multimedia-Inhalte mit der Google Gemini API. Die Funktionen umfassen die Analyse von Audiodateien (Transkription mit Zeitstempeln, Zusammenfassung, Sprachverständnis, Musik-/Soundanalyse bis zu 9,5 Stunden), das Verstehen von Bildern (Beschriftung, Objekterkennung, OCR, visuelle Fragen und Antworten, Segmentierung), die Verarbeitung von Videos (Szenerkennung, Fragen und Antworten, zeitliche Analyse, YouTube-URLs, bis zu 6 Stunden), die Extraktion aus Dokumenten (PDF-Tabellen, Formulare, Diagramme, Zeichnungen, mehrseitig) sowie die Generierung von Bildern (Text-zu-Bild, Bearbeitung, Komposition, Verfeinerung). Verwenden Sie sie bei der Arbeit mit Audio-/Videodateien, der Analyse von Bildern oder Screenshots, der Verarbeitung von PDF-Dokumenten, der Extraktion strukturierter Daten aus Medien, der Erstellung von Bildern aus Textaufforderungen oder der Implementierung multimodaler KI-Funktionen. Unterstützt mehrere Modelle (Gemini 2.5/2.0) mit Kontextfenstern bis zu 2 Millionen Token.