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rxnmapper

利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具

rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具,利用机器学习技术,通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习,提取有机化学语法,实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口,支持批处理和错误处理,可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法,有助于推进有机化学研究。

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具
AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散
AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据,适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题,增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。
XrayGLM - 中文胸部X光片智能解读与诊断系统
GithubXrayGLM人工智能医学影像多模态模型开源项目胸部X光
XrayGLM是一个用于解读胸部X光片的中文医疗多模态模型,结合图像识别和自然语言处理技术分析X光影像并生成诊断报告。该模型基于MIMIC-CXR和OpenI数据集训练,支持影像诊断和多轮对话交互,为医疗影像诊断提供智能辅助。XrayGLM的开发促进了中文医学多模态模型的研究进展。
stk - 强大的Python分子构建与操作库
GithubPython库stk分子构建分子设计开源项目数据库
stk是一个功能丰富的Python库,用于构建和操作复杂分子结构。它支持自动分子设计、分子数据库创建和属性分析。stk提供灵活API,适用于多种化学和材料科学研究。该库已应用于有机笼、共价有机骨架和共轭聚合物等领域的设计与优化研究。
jmolecules - 简化Java领域模型实现,减少技术依赖和样板代码
Domain-Driven DesignGithubjMolecules开源项目架构自动化验证
jMolecules提供一系列库,帮助开发者用纯Java实现领域模型,明确架构概念,减少技术依赖和样板代码。支持领域驱动设计(DDD)、分层架构、洋葱架构和六边形架构等多种风格,并允许工具集成以生成文档和验证结构。注解和接口可表达领域构建块及事件概念,便于开发和自动化验证。支持与Spring、Data JPA、MongoDB等技术的无缝集成,确保代码即插即用。
Atlas - 标准化观察数据科学分析平台
ATLASGithubOMOP Common Data Model医疗数据研究开源软件开源项目观察性数据分析
ATLAS是一个开源软件工具,用于分析转换为OMOP通用数据模型V5的标准化观察数据。它支持基于药物暴露或疾病诊断创建队列,提供医学概念搜索,允许查看患者档案,并进行人群效应估计分析。ATLAS基于HTML、CSS和Knockout JavaScript开发,依赖WebAPI,为医疗研究提供数据分析平台。作为开放健康数据科学(OHDSI)项目的一部分,ATLAS为研究人员提供了强大而灵活的标准化健康数据分析工具。
PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包
GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型
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。
rnx-kit - 微软开源的 React Native 开发工具集
GithubReact Nativernx-kit开发工具开源开源项目微软
rnx-kit 是微软开源的 React Native 开发工具集,用于优化开发流程。它提供依赖管理、云端构建和增强打包等功能,填补了生态系统空白。该工具集在微软内部用于大规模应用开发,现可用于所有 React Native 项目。rnx-kit 包括 align-deps、build 和 metro-serializer 等工具,为开发者提供全面支持。
mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架
APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习
MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型,MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境,有助于快速验证创新想法。
ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测
ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学
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。
paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架
Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习
Paxml是一个基于Jax的开源框架,致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署,同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程,支持GPU加速,并可广泛适用于不同开发者的需求,是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。
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