根据结构化的创作计划生成音乐。在设计好提示或计划后,使用此功能执行音乐生成,并验证输出质量,失败时自动重试。
根据结构化的创作计划生成音乐。在设计好提示或计划后,使用此功能执行音乐生成,并验证输出质量,失败时自动重试。
基于模型的arXiv检索工作流,用于构建带手动语言参数的论文集:初始化运行,为每个模型设计的查询获取元数据,由模型根据保留索引过滤每条查询中的无关项,然后合并并去重,生成按论文划分的元数据目录。适用于查询规划和相关性过滤需由模型完成,而非依赖规则启发式方法的场景。
通过自然语音命令发送邮件——专为无障碍设计
设计并输出包含强大触发器、幂等性、错误处理、日志记录、重试机制和人工审核队列的 n8n 工作流 JSON。适用于需要可审计且不会静默失败的自动化场景。
用于自动化蛋白质检测与验证的云实验室平台。在设计蛋白质并需要实验验证时使用,包括结合实验、表达测试、热稳定性测量、酶活性测定或蛋白质序列优化。也可用于通过API提交实验、跟踪实验状态、下载结果、利用计算工具(NetSolP、SoluProt、SolubleMPNN、ESM)优化蛋白质序列以提高表达效率,或结合湿实验验证管理蛋白质设计流程。
谷歌量子计算框架。适用于针对谷歌量子AI硬件、设计考虑噪声的电路或运行量子表征实验。最适合谷歌硬件、噪声建模和底层电路设计。对于IBM硬件,请使用Qiskit;对于使用自动微分的量子机器学习,请使用PennyLane;对于物理模拟,请使用QuTiP。
基于扩散的分子对接。从PDB/SMILES预测蛋白质-配体结合构象、置信度分数和虚拟筛选,用于基于结构的药物设计。不用于亲和力预测。
一套全面的蛋白质语言模型工具包,包含ESM3(跨序列、结构和功能的生成性多模态蛋白质设计)和ESM C(高效蛋白质嵌入与表示)。在处理蛋白质序列、结构或功能预测、设计新型蛋白质、生成蛋白质嵌入、执行逆向折叠或开展蛋白质工程任务时使用此工具。支持本地模型使用和基于云的Forge API以实现可扩展推理。
分析并工程化蛋白质糖基化。扫描序列中的N-糖基化位点(N-X-S/T),预测O-糖基化热点,并访问经过整理的糖工程工具(NetOGlyc、GlycoShield、GlycoWorkbench),用于糖蛋白工程、治疗性抗体优化和疫苗设计。