molfeat

多功能分子特征提取框架

molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

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介绍相关项目

lightdock - 基于萤火虫群优化算法的多功能蛋白质对接框架

GSO算法GithubLightDock分子模拟开源项目生物信息学蛋白质对接

LightDock是一款基于萤火虫群优化算法的蛋白质对接框架，支持蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽段和蛋白质-DNA的对接。该框架具有高度灵活性，允许用户自定义评分函数，支持局部无梯度最小化，并能限制模拟以聚焦特定相互作用区域。LightDock还支持受体和配体的残基限制，为分子对接研究提供了多功能且强大的工具。

Mephisto - 开源众包任务管理框架

GithubMephisto人机交互众包平台开源开源项目

Mephisto是一个开源众包任务管理框架，旨在简化启动、监控和审查众包项目的流程。它能够隐藏人类交互或输入项目的复杂细节，并支持将任务轻松集成到其他项目中。Mephisto提供快速上手指南、多样化的项目支持和完善的文档，适用于众包研究和应用开发。该框架有助于提高众包任务的效率和可重复性，为研究人员和开发者提供了一个灵活的工具。

MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究

GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型

MMSA是一个多模态情感分析统一框架，集成15种先进MSA模型，支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具，方便使用。结合MMSA-FET工具包，可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台，助力相关领域的深入研究与创新。

foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具

FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对

Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。

marvin - 多功能AI工具包，提供文本、图像与音频处理功能

AI工具包GithubMarvin分类实体提取开源项目数据生成

Marvin是一个轻量级AI工具包，提供可靠、可扩展的自然语言接口解决方案。它涵盖文本、图像和音频的生成、分类、实体抽取等多种功能，支持独立或组合使用，适用于各种开发场景。Marvin无需复杂的代码，即可将AI功能集成到现有软件项目中，实现快速部署。该项目开源且免费使用，由Prefect团队开发和维护。

open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架支持多模态嵌入训练

GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统

open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。

mosec - 云端机器学习模型服务框架

GithubMOSEC云计算动态批处理开源项目模型服务高性能

Mosec是一个高效且灵活的模型服务框架，旨在简化云端机器学习模型的部署和服务构建。其采用Rust和Python，实现高速性能与易用性，支持动态批处理和流水线处理，适用于CPU和GPU的混合工作负载。Mosec还提供模型预热、优雅关闭和Prometheus监控，便于通过Kubernetes等系统进行管理。

RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型，在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码，支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程，以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具，有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

mola - 模块化本地化和映射框架，兼容多种ROS 2版本

GithubMOLAROS 2建图开源包开源项目本地化

框架MOLA专注于本地化和映射，包含基础开源包和多个扩展包，兼容ROS 2 Humble、Iron、Jazzy和Rolling版本。提供了详细的文档和示例，包含构建指南、演示和API参考。项目的构建和测试在多个ROS 2版本上表现优异，确保其跨版本兼容性和稳定性。用户可通过官方文档获取更多信息。

video_features - 多模态视频特征提取框架支持多种深度学习模型

GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉

video_features是一个开源的视频特征提取框架，支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型，VGGish声音识别模型，以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理，可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活，适用于视频分析相关的研究和应用。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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