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pyEPR

自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架

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。

awesome-quantum-machine-learning - 探索量子机器学习的深度应用与前沿技术
awesome-quantum-machine-learning项目汇集顶尖的量子机器学习资源,包括算法、学习材料及软件。深入探讨量子计算与机器学习的融合,介绍量子位、量子态等概念及其在先进机器学习模型中的应用,推动技术实际应用。
jesse - 高级加密货币交易策略框架 简化研究与定义流程
GithubJessePython加密货币交易开源框架开源项目算法交易
作为一款开源的加密货币交易框架,Jesse致力于简化策略研究和定义过程。其高精度和易用性使Python开发者能迅速上手。Jesse的核心功能包括精确回测、简洁策略编码和实时交易支持。该项目持续更新,拥有活跃的社区,并提供全面的学习资源。
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。
EET - Transformer模型推理加速引擎
AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理
EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。
En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目,结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入,处理稀疏邻居,传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计,并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法,适合研究人员和开发者探索。
electra-small-generator - 电教工具ELECTRA:文本编码新方法
ELECTRAGithubHuggingfacetransformer开源项目模型神经网络语言表示预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,用于优化Transformer网络的预训练。该模型在小规模下可用单GPU运行,并在大规模数据集如SQuAD 2.0上实现了优异表现。ELECTRA的训练方式借鉴了GAN中的判别器,通过区分真实与虚假输入令牌来学习。项目库提供了ELECTRA的预训练及下游任务精调代码,适用于分类、问答和序列标注等任务。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
Quilter - 智能自动化PCB设计平台
AI工具PCB设计Quilter生成式AI电路板布局自动化
Quilter是一款智能PCB设计平台,支持自动元件布置、线路布线和板层定义。它优化EMI性能和制造可行性,兼容Altium和KiCAD等主流工具。系统能在短时间内生成多个高质量设计方案,大幅缩短设计周期。Quilter适用于各类复杂度的电路板设计,并根据JLPCB、OSHPark等制造商规则进行验证,提供全面的自动化设计解决方案。
repeng - 用于表示工程的Python库,快速生成控制向量
GithubMistral-7BPython库repeng开源项目控制向量表示工程
repeng是一个用于表示工程的Python库,可在不到一分钟内生成控制向量,适用于各类AI和机器学习模型。支持通过预训练模型快速训练,并可生成定制数据集和进行推理。支持向量导出并在其他量化模型中使用,但不支持MoE模型。详情参阅官方博客和文档。
deap - 灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。
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