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

tsfel - 多领域时间序列特征提取Python库

GithubPython库TSFEL开源项目数据分析时间序列特征提取

TSFEL是一个开源的Python库，专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征，覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用，具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率，并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展，支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家，能够简化时间序列特征提取的过程。

motif - 利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架

AIGithubMotifNetHack大语言模型开源项目强化学习

Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。

fame - 开源恶意软件自动化评估框架

FAMEGithubPython应用开源项目恶意软件分析框架自动化评估

FAME是一个开源的自动化恶意软件评估框架，旨在简化恶意文件分析过程。它能快速确定恶意软件家族，提取配置和IOC，大幅提高分析效率。FAME利用广泛的知识库，实现端到端的自动化分析。该项目基于Python开发，使用flask、celery和MongoDB等技术。FAME是'FAME Automates Malware Evaluation'的递归缩写，为恶意软件分析人员提供了强大的支持工具。

Melon - 通用跨平台C库丰富算法与功能组件集成

C库GithubMelon开源项目数据结构算法跨平台

Melon是一款开源的跨平台C库，集成了丰富的算法、数据结构和功能组件。该库提供内存池、线程池、HTTP处理、WebSocket等实用工具，支持多种加密算法和数据结构。Melon兼容Linux、MacOSX和Windows平台，并可用于Docker环境和WebAssembly开发。这个项目为开发者提供了全面的工具集，有助于提高应用开发效率。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计

此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台

GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算

OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。

ferret - Transformer模型可解释性技术的集成框架

GithubTransformersferret可解释性开源项目特征归因评估指标

ferret是一个Python库，集成了Transformer模型的可解释性技术。它提供四种基于Token级特征归因的解释方法和六种评估协议，与transformers库无缝对接。通过简洁的API、可视化工具和数据集评估功能，ferret帮助用户深入理解和评估文本模型的决策过程。

abacus-develop - 先进的开源密度泛函理论计算软件包

ABACUSGithub分子动力学原子轨道密度泛函理论平面波开源项目

ABACUS（Atomic-orbital Based Ab-initio Computation at UStc）是一款开源的密度泛函理论计算软件包，适用于分子和材料模拟研究。它支持平面波和数值原子基组计算，提供LDA、GGA、meta-GGA和杂化泛函。ABACUS具备几何优化、从头算分子动力学模拟等功能，并包含DFT+U、范德华修正和隐式溶剂模型等先进特性。此外，ABACUS为机器学习辅助的DFT方法开发提供了基础设施。

misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现

AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物

MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集，包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学，并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集，使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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