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このスキルは、分類、回帰、クラスタリング、予測、異常検出、セグメンテーション、類似度検索を含む時系列機械学習タスクに使用されるものです。時間的データ、シーケンシャルパターン、または標準のMLアプローチを超えた専門的なアルゴリズムが必要な時間インデックス付きの観測データを扱う場合に使用します。特に、scikit-learn互換のAPIを使用した単変量および多変量の時系列分析に適しています。

K-Dense-AI

コア機能

すぐに使える

複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合

コミュニティ検証済み

アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新

完全無料

MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可

柔軟な拡張

ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能

使い方

1Skillファイルを取得

ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー

2Claudeにインストール

スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。

3使用開始

Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます

ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください

関連タグ

#ai-ml#documentation#git#python

技術情報

作成者
K-Dense-AI
カテゴリー
Development
ファイルサイズ
10.27 KB
ソースリポジトリ
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
メタデータ
YAMLメタデータを含む
ライセンス
MIT

すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています

K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/aeon/skill.md

このスキルを選ぶ理由

実証済みのメリットと測定可能な影響

10x

より高速な量子モデリング

手計算と比較して、量子システムのシミュレーションを高速化します。

5x

簡略化された分析

量子状態とオペレーターの計算時間を大幅に短縮します。

3x

研究アウトプットの強化

統合ツールで量子研究の生産性を向上させます。

ユースケース

これらのシナリオに最適

⚛️

量子ゲートシミュレーション

量子コンピューティング研究のため、量子論理ゲートと量子回路をシミュレートします。

⏱️

時間発展解析

シュレーディンガー方程式またはマスター方程式を用いて、量子系のダイナミクスをモデル化します。

📊

開量子システム

ノイズのある量子環境における散逸とデコヒーレンスの効果を解析する

🎨

量子可視化

ブロッホ球とウィグナー関数プロットで量子状態を可視化する。

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自動化タンパク質試験と検証のためのクラウドラボラトリープラットフォーム。タンパク質設計時、結合アッセイ、発現試験、熱安定性測定、酵素活性アッセイ、またはタンパク質配列最適化を含む実験的検証が必要な場合に使用。API経由で実験を提出し、実験ステータスを追跡し、結果をダウンロードし、計算ツール(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)を使用して発現を改善するためにタンパク質配列を最適化し、またはウェットラボ検証を伴うタンパク質設計ワークフローを管理する場合にも使用。

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