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TDC

人工智能助力药物研发的开源平台

TDC机器学习药物发现人工智能数据集Github开源项目

Therapeutics Data Commons (TDC) 是一个开源的人工智能平台，旨在促进药物发现和开发领域的技术创新。该平台提供多样化的AI任务、数据集和基准测试，覆盖从靶点识别到药物安全评估的全过程。TDC为研究人员提供便捷的数据加载工具和高效的数据处理功能，同时建立了透明的评估体系。这一开放科学倡议正在推动人工智能在治疗科学中的应用和验证，重塑药物研发流程。

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介绍相关项目
galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
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Galaxy是一个开源数据分析平台，为科研人员提供用户友好的界面，支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域，集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源，包括在线帮助、文档和培训材料，便于用户快速上手和充分利用平台功能。
determined - 深度学习平台，支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow，提供分布式训练、超参数调优和资源管理，降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面，用户能够轻松构建和管理模型，支持本地和云端部署，包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手，通过用户指南、社区支持和贡献者指南，确保完整平台功能的利用。
阿里云开发者社区 - 云技术学习与交流平台
AI工具AI开发云计算人工智能大数据开发者社区热门辅助编程阿里云
阿里云开发者社区汇总了全面的云计算、大数据和人工智能资源。提供开发工具、实战教程及丰富的活动，以及一个开发者交流的平台。支持开发者掌握云技术，促进技术交流与创新。
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本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。
arvados - 管理处理大规模科学和生物医学数据的开源平台
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Arvados是一个专注于管理、处理和共享大规模科学和生物医学数据的开源平台。其核心组件包括Keep存储系统、Crunch工作流程编排系统、Workbench网络应用和多种开发工具。平台支持生物信息学家扩展计算密集型工作流程，便于开发人员创建生物医学应用，并助力IT管理员管理大规模资源。Arvados特别注重数据溯源和工作流程可重复性，广泛适用于科研和医疗领域。
TF-ID - 开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取
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TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本，分为基础和大型模型，可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调，测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南，方便研究者复现和应用。
clinica - 多模态神经影像分析平台 支持临床研究
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Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台，支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程，用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式，并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具，尤其适用于阿尔茨海默病等领域。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
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此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
Overwatch Data - 开源情报平台提供多领域实时洞察和分析
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Overwatch Data作为综合开源情报平台，整合社交媒体、新闻、深网和暗网数据，为企业和政府机构提供网络、欺诈、安全、供应链和市场等领域的实时洞察。平台特色包括直观的数据可视化、实时执行摘要生成和新闻数据对话功能。通过筛选关键信息，该平台旨在节省用户时间，为决策提供有力支持。
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