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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。

TopoNetX - 用于关系型数据分析的开源拓扑计算库
GithubTopoNetX关系数据复杂系统开源项目拓扑数据计算工具
TopoNetX是一个开源的拓扑计算库,专门用于处理和分析复杂的关系型数据。该库支持构建细胞复形、单纯复形和组合复形等拓扑结构,提供边界算子、霍奇拉普拉斯算子和高阶邻接算子的计算功能。TopoNetX与NetworkX和Gudhi兼容,能够帮助研究人员和数据科学家探索数据的拓扑特性,适用于社交网络、生物系统等复杂系统的建模与分析。
alphaflow - 蛋白质构象集生成的流匹配模型
AlphaFlowAlphaFoldGithub分子动力学开源项目生成建模蛋白质构象集
AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本,通过流匹配目标微调,专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合,提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性,为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。
markmap - Markdown转思维导图的开源可视化工具
GithubMarkdownmarkmap可视化开源项目思维导图
markmap是一个开源项目,用于将Markdown文档转换为交互式思维导图。它提供Web版本,并支持VSCode、Vim/Neovim和Emacs等多种开发环境。通过直观的可视化方式,markmap帮助用户组织和理解复杂信息,将文本内容转化为层次分明的思维导图。这种转换方式可以应用于各种场景,如项目规划、知识管理和创意构思等。
PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型
BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型
PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型,通过领域相关的预训练和微调技术,提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用,PharmBERT 可以有效解析药品文档,提升研发效率。有关更多信息和技术细节,请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。
axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库
AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习
AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库,支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型,并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域,还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情,请参阅其核心组件和设计文档。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成(NVS)和计算机断层扫描(CT)重建,包含9种前沿算法:6种基于NeRF,2种基于优化,1种为分析方法。此外,提供了可视化代码和数据生成代码,支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试,并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
ml-road-map - 机器学习基础知识的系统学习路线图
Github人工智能开源项目数学机器学习深度学习编程
ml-road-map项目提供一份系统的机器学习学习路线图,涵盖从基础到进阶的知识体系。该路线图包括编程、数学、机器学习基础、深度学习和自然语言处理等主题,汇集了顶尖教育机构和专家的优质资源。它为学习者提供清晰的学习指南,帮助他们构建机器学习知识体系,为独立探索奠定基础。
RAGxplorer - 视觉化检索增强生成(RAG)工具的开创者
GithubRAGxplorerRetrieval Augmented GenerationStreamlit使用安装开源项目
RAGxplorer是开源工具,旨在为检索增强生成(RAG)技术提供直观的视觉化展示。该工具支持PDF文档的分析和查询,提供包括Jupyter和Colab在内的多种教程,适用于数据呈现与分析。
SOMA - 自动化医学研究文献分析与知识图谱构建平台
AI工具API医学研究因果关系文献综述知识图谱
SOMA是一个先进的医学研究自动化平台,专注于文献分析和知识整合。平台自动提取文章重要概念,识别因果关系,构建专业知识图谱,并能发现文献间隐藏关联。研究人员可快速检索相关文献,显著提高文献综述效率。SOMA提供API接口,支持自定义分析流程,适用于文献搜索、概念分析、药物重新定位等研究任务。作为免费增值平台,SOMA致力于提升文献分析效率,帮助研究者节省时间,专注于推动医学研究发展。
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物
此模型基于SciBERT进行微调,专门用于识别药物名称和其不良反应,能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体,提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线,该模型可快速部署并用于自动化识别,主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务,是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。
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