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Cliente de Datacommons

Trabaja con Data Commons, una plataforma que proporciona acceso programático a datos estadísticos públicos de fuentes globales. Utiliza esta habilidad al trabajar con datos demográficos, indicadores económicos, estadísticas de salud, datos ambientales o cualquier conjunto de datos públicos disponibles a través de Data Commons. Aplicable para consultar estadísticas de población, cifras de PIB, tasas de desempleo, prevalencia de enfermedades, resolución de entidades geográficas y explorar relaciones entre entidades estadísticas.

K-Dense-AI

Características Principales

Listo para Usar

Integración rápida en su flujo de trabajo con configuración mínima

Verificado por la Comunidad

Comunidad de código abierto activa con actualizaciones continuas

Completamente Gratis

Licencia MIT/Apache para uso comercial y personal

Extensión Flexible

Personalizable y extensible según sus necesidades

Cómo Usar

1Obtener Archivo Skill

Descargue o copie el archivo de habilidad del repositorio fuente

2Instalar en Claude

Coloque el archivo de habilidad en el directorio de habilidades de Claude (generalmente ~/.claude/skills/)。

3Comenzar a Usar

Reinicie Claude o ejecute el comando de recarga para cargar la habilidad

Consejo: Lea la documentación y el código cuidadosamente antes del primer uso para comprender la funcionalidad y los requisitos de permisos

Etiquetas Relacionadas

#authentication#data-analysis#documentation#git#python

Información Técnica

Autor
K-Dense-AI
Categoría
Development
Tamaño del Archivo
7.74 KB
Repositorio Fuente
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
Metadatos
Incluye metadatos YAML
Licencia
MIT

Todas las habilidades provienen de la comunidad de código abierto, preservando los derechos de autor de los autores originales

K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/datacommons-client/skill.md

Por Qué Elegir Esta Habilidad

Beneficios probados e impacto medible

10x

Simulaciones más rápidas

Acelera las simulaciones de mecánica cuántica en comparación con los métodos de codificación manual.

50%

Reducción de errores

Minimice los errores en los cálculos cuánticos con implementaciones de QuTiP validadas.

3x

Prototipado Rápido

Prototipado rápido de modelos cuánticos para experimentos e investigación teórica.

Casos de Uso

Perfecto para estos escenarios

⚛️

Diseño de Puertas Cuánticas

Simular y optimizar de manera eficiente las puertas cuánticas para circuitos de computación cuántica.

🔬

Dinámica de sistemas abiertos

Modelizar la disipación y decoherencia en sistemas cuánticos para predicciones realistas.

📊

Análisis de Entrelazamiento

Calcular y visualizar medidas de enredo como la concurrencia y la entropía.

🌌

Investigación en Óptica Cuántica

Estudio de las interacciones luz-materia en cavidades y sistemas ópticos cuánticos.

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Acceda a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas por IA de AlphaFold. Recupere estructuras por ID de UniProt, descargue archivos PDB/mmCIF, analice métricas de confianza (pLDDT, PAE) para la descubrimiento de fármacos y la biología estructural.

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