Kit de travail d'apprentissage machine moléculaire. Prédiction de propriétés (ADMET, toxicité), réseaux de neurones graphiques (GCN, MPNN), benchmarks MoleculeNet, modèles pré-entraînés, featurisation, pour l'apprentissage machine en découverte de médicaments.
CE QUE VOUS DEVENEZ
Parfait pour ces scénarios
Téléchargez rapidement des photos sur Snap.as pour les partager via une intégration d'API
Catégorisez et tagguez automatiquement les images avec l'API de Snap.as
Connectez Snap.as aux plateformes sociales pour un partage de photos fluide
Créez et gérez des galeries de photos par programmation avec l'API Snap.as
GAIN MESURÉ
Avantages prouvés et impact mesurable
Réduisez de 5 fois le temps passé sur les téléchargements manuels grâce à l'automatisation
Simplifiez la gestion des photos et triplez votre efficacité
Divisez par deux l'effort d'organisation manuelle des photos grâce à l'API
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fichiers, tags et installation en trois étapes
Conseil : Lisez la documentation et le code avant la première utilisation pour connaître son rôle et les permissions requises.
SCRIPTS SUIVANTS
Recommandé selon les tags et la catégorie
Cette compétence doit être utilisée pour les tâches d'apprentissage automatique sur séries temporelles, y compris la classification, la régression, le clustering, la prévision, la détection d'anomalies, la segmentation et la recherche de similarité. Utilisez-la lors du travail avec des données temporelles, des motifs séquentiels ou des observations indexées dans le temps nécessitant des algorithmes spécialisés au-delà des approches ML standard. Particulièrement adaptée à l'analyse de séries temporelles univariées et multivariées avec des APIs compatibles scikit-learn.
Cette compétence doit être utilisée lors du travail avec des matrices de données annotées en Python, en particulier pour l'analyse génomique à cellule unique, la gestion des mesures expérimentales avec des métadonnées, ou le traitement de jeux de données biologiques à grande échelle. Utilisez-la lors de tâches impliquant des objets AnnData, des fichiers h5ad, des données de RNA-seq à cellule unique ou une intégration avec les outils scanpy/scverse.
Générez et maintenez les fichiers AGENTS.md conformément à la convention publique agents.md. Utilisez-le lors de la création de documentation pour les flux de travail des agents IA, les guides d’intégration ou lors de la standardisation des modèles d’interaction des agents à travers les projets.
Accédez aux plus de 200 millions de structures de protéines prédites par l'IA d'AlphaFold. Récupérez les structures par ID UniProt, téléchargez les fichiers PDB/mmCIF, analysez les indicateurs de confiance (pLDDT, PAE), pour la découverte de médicaments et la biologie structurale.