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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。

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。
ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐
ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐
ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。
pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目
GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练
Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。
alphafold3-pytorch - 基于PyTorch的蛋白质结构预测模型开源实现
AlphaFold 3GithubPytorch开源项目机器学习生物信息学蛋白质结构预测
这是AlphaFold 3的PyTorch开源实现项目。它包含完整的模型架构、训练和推理流程,以及详细的数据准备指南。项目支持原子级和分子级的输入处理,提供PDB数据集筛选和聚类脚本。丰富的文档和示例代码有助于用户理解和使用AlphaFold 3模型。该实现为蛋白质结构预测研究提供了有价值的开源工具。
gym-electric-motor - 电机仿真与控制的Python开源工具箱
GithubPythongym-electric-motor开源项目强化学习电动机仿真驱动系统
Gym Electric Motor (GEM) 是一个用于电机仿真与控制的Python开源工具箱,支持传统控制和强化学习实验。它能构建典型的传动系统,进行闭环仿真并提供各种决策算法接口。适用于工业和学术领域的工程师,涵盖从线性反馈控制到深度确定性策略梯度等多种应用。通过简单的安装步骤和丰富的示例文档,用户可以快速开始使用并进行深入研究。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统,基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现,提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用,适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域,具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
emba - 开源嵌入式固件安全分析工具
EMBAGithub固件分析安全分析嵌入式设备开源项目漏洞检测
EMBA是一款开源的嵌入式设备固件安全分析工具。它集成了固件提取、静态分析和动态分析功能,能自动检测潜在安全漏洞,如不安全的二进制文件、过时软件组件、脆弱脚本和硬编码密码等。EMBA提供命令行界面和Web报告,适用于渗透测试人员和产品安全团队进行全面的固件安全评估。
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。
PhiFlow - 注重物理模拟与机器学习的开源仿真工具
GPU执行GithubPhiFlowPython开源项目机器学习模拟工具包
PhiFlow 是一款开源仿真工具包,专为优化和机器学习应用设计。它主要用 Python 编写,与 NumPy、PyTorch、Jax 和 TensorFlow 深度集成,利用这些框架的自动微分功能,简化涉及学习模型和物理仿真的可微函数构建。PhiFlow 特别适用于流体现象的 PDE 操作,通过联网操作支持实时可视化和交互控制,并支持 GPU 执行,为用户提供简洁、灵活且可扩展的编码体验。
Enzyme - LLVM和MLIR自动微分插件
EnzymeGithubLLVMMLIR开源项目插件自动微分
Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件,可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分,并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme,安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求,支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式,并提供Julia和Rust绑定。
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