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이온

이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

K-Dense-AI

핵심 기능

즉시 사용 가능

복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합

커뮤니티 검증

활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트

완전 무료

MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능

유연한 확장

필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능

사용 방법

1Skill 파일 가져오기

소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사

2Claude에 설치

스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/)。

3사용 시작

Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드

팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요

관련 태그

#ai-ml#documentation#git#python

기술 정보

작성자
K-Dense-AI
카테고리
Development
파일 크기
10.27 KB
소스 리포지토리
K-Dense-AI__claude-scientific-skills
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
라이선스
MIT

모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다

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

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

10x

더 빠른 양자 모델링

수동 계산에 비해 양자 시스템 시뮬레이션을 가속화합니다.

5x

단순화된 분석

양자 상태 및 연산자 계산 시간을 크게 단축합니다.

3x

연구 결과물 향상

통합 도구로 양자 연구 생산성을 향상시키세요.

사용 사례

다음 시나리오에 적합

⚛️

양자 게이트 시뮬레이션

양자 컴퓨팅 연구를 위한 양자 논리 게이트 및 회로를 시뮬레이션합니다.

⏱️

시간 진화 분석

슈뢰딩거 방정식 또는 마스터 방정식을 사용하여 양자 계(系)의 동역학을 모델링합니다.

📊

개방 양자 시스템

노이즈가 있는 양자 환경에서의 소산 및 결맞음 소실 효과 분석

🎨

양자 시각화

블로흐 구와 위그너 함수 플롯으로 양자 상태를 시각화합니다.

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태그 및 카테고리 기반 추천

안데이터

이 스킬은 Python에서 주석이 달린 데이터 행렬을 작업할 때 사용해야 합니다. 특히 단일 세포 유전체 분석, 메타데이터가 포함된 실험 측정 관리, 또는 대규모 생물학적 데이터 세트 처리에 사용합니다. AnnData 객체, h5ad 파일, 단일 세포 RNA-seq 데이터, 또는 scanpy/scverse 도구와의 통합이 포함된 작업에서 사용하세요.

ai-mldata-analysisdocumentation+2
138k
Data & AI

에이전트

무료

공개 agents.md 규약에 따라 AGENTS.md 파일을 생성하고 유지하세요. AI 에이전트 워크플로에 대한 문서 작성, 온보딩 가이드, 또는 프로젝트 간 에이전트 상호작용 패턴을 표준화할 때 사용하세요.

backendcssdocker+11
481k
Frontend

알파폴드 데이터베이스

AlphaFold의 2억개 이상의 AI 예측 단백질 구조에 접근하세요. UniProt ID로 구조를 검색하고, PDB/mmCIF 파일을 다운로드하며, 약물 발견 및 구조 생물학을 위해 신뢰성 지표(pLDDT, PAE)를 분석하세요.

apiclouddata-analysis+4
302k
Backend

아다프티브

자동화된 단백질 테스트 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼입니다. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 또한 API를 통해 실험을 제출하고, 실험 상태를 추적하며, 결과를 다운로드하고, 계산 도구(NetSolP, SoluProt, SolubleMPNN, ESM)를 사용하여 발현을 개선하기 위해 단백질 서열을 최적화하거나, 습식 실험 검증을 통한 단백질 설계 워크플로를 관리할 때도 사용하세요.

authenticationdocumentationpython+1
225k
Development
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