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PyEMMA

开源分子动力学模拟分析软件包

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

pyRiemann - 多变量数据分析的黎曼几何Python库
GithubpyRiemann多变量数据分析开源项目机器学习脑机接口黎曼几何
pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库,专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何,为生物信号分析提供高级接口,主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式,并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例,适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。
chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型
ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链,致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10,兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装,或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例,适合从新手到专家。社区活跃,提供Discord和讨论论坛,欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
emlearn - 微控制器与嵌入式系统的便携机器学习工具
GithubMicroPythonScikit-learnemlearn嵌入式系统开源项目机器学习
emlearn是一款为微控制器和嵌入式系统设计的便携高效的机器学习工具。通过Python训练模型后,可生成C99代码用于设备推断。支持包括AVR Atmega、ESP8266、ARM Cortex M等多个平台,无需动态分配或libc依赖,可直接与Python整合,通过scikit-learn或Keras训练并生成可嵌入C语言代码。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
pyEPR - 自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架
GithubHFSSpyEPR开源框架开源项目约瑟夫森电路量子电路设计
pyEPR是一个开源的Python模块,用于自动化约瑟夫森量子电路的设计和分析。该框架基于能量参与比(EPR)方法,可快速分析复杂超导量子电路。pyEPR集成了HFSS等电磁仿真软件,自动执行本征模分析和哈密顿量计算,简化了量子比特和谐振腔的设计流程。目前已被耶鲁大学、IBM等多家量子计算机构采用。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架,主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法,支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言,PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献,并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
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。
MintPy - 开源InSAR时间序列分析软件
GithubInSARMintPy地表位移开源软件开源项目时间序列分析
MintPy是一款开源的InSAR时间序列分析软件,可处理多种格式的干涉图堆栈并生成三维地表位移数据。该软件提供常规分析流程和独立工具箱,支持大气延迟和DEM误差校正等功能。MintPy采用Python编写,模块化设计便于二次开发。作为InSAR数据处理的重要工具,MintPy在地球科学研究中得到广泛应用。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案,聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态,为数据驱动的材料科学研究提供参考。
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