使用 HTML/CSS 创建研究海报,并可导出为 PDF 或 PPTX 格式。仅在用户明确要求 PowerPoint/PPTX 海报格式时使用此功能。标准研究海报请使用 latex-posters。此功能提供现代化的网页端海报设计,支持响应式布局和便捷的视觉整合。
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与 protocols.io API 集成,用于管理科学实验方案。当需要与 protocols.io 配合进行方案搜索、创建、更新或发布,管理方案步骤与材料,处理讨论与评论,组织工作区,上传与管理文件,或将 protocols.io 功能整合到工作流程中时,请使用此技能。适用于方案发现、协作式方案开发、实验跟踪、实验室方案管理及科学文档管理。
专为速度和扩展性优化的高性能强化学习框架。当您需要快速并行训练、向量化环境、多智能体系统或与游戏环境(Atari、Procgen、NetHack)集成时,请使用本框架。相比标准实现,速度提升可达2至10倍。如需快速原型设计或需要详尽文档的标准算法实现,请改用stable-baselines3。
供应商中立的实验室自动化框架。适用于控制多种设备类型(如Hamilton、Tecan、Opentrons、酶标仪、泵)或需要跨不同供应商实现统一编程的场景。最适合复杂工作流程、多供应商配置及仿真环境。若仅使用Opentrons设备且有官方API,采用opentrons-integration可能更简单。
材料科学工具包:晶体结构(CIF、POSCAR)、相图、能带结构、态密度、Materials Project 集成、格式转换,适用于计算材料科学。
用于单细胞组学的深度生成模型。当需要概率性批次校正(scVI)、迁移学习、带不确定性差异表达分析或多模态整合(TOTALVI、MultiVI)时使用。最适合高级建模、批次效应和多模态数据。标准分析流程请使用scanpy。
集成 pandas 的统计可视化工具,适用于快速探索分布、关系和分类比较,具备美观的默认设置。最适合绘制箱线图、小提琴图、配对图和热力图。基于 matplotlib 构建。如需交互式图表,请使用 plotly;如需出版级样式,请使用 scientific-visualization。
用于云存储的分块 N 维数组,支持压缩、并行 I/O、S3/GCS 集成,兼容 NumPy/Dask/Xarray,适用于大规模科学计算流程。
创建高质量MCP(模型上下文协议)服务器的指南,使大语言模型能够通过精心设计的工具与外部服务交互。在构建MCP服务器以集成外部API或服务时使用,适用于Python(FastMCP)或Node/TypeScript(MCP SDK)。