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ASE_ANI

神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测

ANI神经网络势能分子动力学量子化学机器学习Github开源项目

ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口，为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型，可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术，实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速，适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统，为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。

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介绍相关项目
torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库 实现高精度分子动力学模拟
GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络
TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包，专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口，确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算，适用于有机分子、金属、半导体等系统。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。
GPUMD - GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具
GPUMDGPU加速GithubNEP分子动力学开源项目机器学习势能
GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。
AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构，以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率，为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。
nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩
GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整
NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。
schnetpack - 原子级系统深度学习建模工具包
GithubSchNetPack分子动力学原子系统开源项目深度神经网络量子化学
SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。
anse - 多平台支持的AI聊天工具
AI聊天AnseGithubOpenAIStable Diffusion开源项目插件系统
Anse是一个界面全面优化的AI聊天工具，支持OpenAI等多平台。它提供多种会话模式、安全的会话记录保存功能及一键部署，同时兼容移动端和暗黑模式，致力于提升用户体验。其详细的文档和实时预览功能，使用户能够轻松开始使用和部署。
fann - 高性能开源神经网络库
FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台
FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。
ACE - 革命性AI技术套件 为数字人物赋予生命
GithubNVIDIA ACE开源项目微服务数字人生成式AI语音识别
NVIDIA ACE是一套用于创建数字人物的AI技术集。它集成了语音识别、文本翻译和语音合成等先进模型和微服务。ACE支持云端和本地灵活部署，适用于游戏NPC和客服助手等场景。该技术注重安全性和一致性，并提供详细文档，助力开发者构建新一代数字人物应用。
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