使用多种特征提取器和预构建数据集的分子机器学习。当您需要丰富的特征提取选项和MoleculeNet基准时，可将其用于性质预测（如ADMET、毒性）与传统机器学习或图神经网络（GNN）结合使用。最适合使用预训练模型和多样分子表示进行快速实验。对于以图为主的PyTorch工作流程，请使用torchdrug；对于基准数据集，请使用pytdc。

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。

使用 beamerposter、tikzposter 或 baposter 在 LaTeX 中创建专业研究展板，支持学术会议展示、学术海报和科学交流。包含版式设计、配色方案、多栏格式、图表整合以及专为视觉传播设计的展板最佳实践。

此技能适用于将学术论文转化为宣传和展示格式，包括交互式网站（Paper2Web）、演示视频（Paper2Video）和会议海报（Paper2Poster）。适用于涉及论文传播、会议准备、创建可探索的学术主页、生成视频摘要，或从LaTeX或PDF源文件生成印刷级海报的任务。

交互式可视化库。当您需要悬停信息、缩放、平移或可嵌入网页的图表时使用。最适合用于仪表盘、探索性分析和演示。如需静态出版图表，请使用 matplotlib 或科学可视化工具。

为科研报告制作幻灯片和演示文稿。适用于制作PowerPoint幻灯片、会议报告、研讨会演讲、研究展示、论文答辩幻灯片或任何科学演讲。提供幻灯片结构、设计模板、时间安排指导和视觉验证功能，兼容PowerPoint和LaTeX Beamer。