Graph Neural Networks (PyG). Knoten-/Graphklassifikation, Linkvorhersage, GCN, GAT, GraphSAGE, heterogene Graphen, Moleküleigenschaftsvorhersage für geometrisches Tiefenlernen.
DAZU WIRST DU
Perfekt für diese Szenarien
Prüft die Aufgaben innerhalb einer User Story und stellt die Übereinstimmung von Akzeptanzkriterien und technischem Ansatz sicher.
Überprüft, ob Testfälle risikobasierte Szenarien abdecken und Qualitätsstandards erfüllen.
Liefert klare Rework-Anmerkungen oder Korrekturen für Aufgaben, die die Überprüfung nicht bestehen.
Stellt sicher, dass aufgabenbezogene Dokumente vollständig, korrekt und aktuell sind.
MESSBARER GEWINN
Bewährte Vorteile und messbare Wirkung
Halbiert die Zeit für die Aufgabenüberprüfung durch automatisierte Prüfungen und Feedback.
Reduziert die Arbeitszyklen durch präzises und umsetzbares Feedback.
Beschleunigt den Abschluss von Stories durch eine effiziente Aufgabenprüfung und -behebung.
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
Diese Fähigkeit sollte verwendet werden, wenn mit annotierten Datamatrizen in Python gearbeitet wird, insbesondere für Einzelzellgenomikanalysen, die Verwaltung von experimentellen Messungen mit Metadaten oder die Verarbeitung von groß angelegten biologischen Datensätzen. Verwenden Sie sie, wenn Aufgaben AnnData-Objekte, h5ad-Dateien, Einzelzell-RNA-seq-Daten oder die Integration mit Scanpy/Scverse-Tools betreffen.
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.
Greifen Sie auf über 200 Millionen durch KI vorhergesagte Proteinstrukturen von AlphaFold zu. Abrufen von Strukturen per UniProt-ID, Herunterladen von PDB/mmCIF-Dateien, Analyse von Zuverlässigkeitsmetriken (pLDDT, PAE) für die Arzneimittelforschung und Strukturbiologie.
Claude Code-Agent-Erzeugungssystem, das benutzerdefinierte Agenten und Sub-Agenten mit erweiterter YAML-Frontmatter, Tools-Zugriffsmustern und MCP-Integrationsunterstützung gemäß bewährten Produktionsmustern erstellt