在云端使用无服务器容器、GPU 和自动扩缩容运行 Python 代码。适用于部署机器学习模型、运行批处理任务、调度计算密集型任务，或提供需 GPU 加速或动态扩缩容的 API。

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。

用于处理DICOM（医学数字成像和通信）文件的Python库。当需要读取、写入或修改DICOM格式的医学影像数据，从医学影像（CT、MRI、X射线、超声）中提取像素数据，匿名化DICOM文件，处理DICOM元数据和标签，将DICOM图像转换为其他格式，处理压缩的DICOM数据，或处理医学影像数据集时，可使用此技能。适用于涉及医学影像分析、PACS系统、放射科工作流程和医疗影像应用的任务。

用于开发、测试和部署临床数据机器学习模型的综合性医疗人工智能工具包。当处理电子健康记录（EHR）、临床预测任务（死亡率、再入院、药物推荐）、医学编码系统（ICD、NDC、ATC）、生理信号（EEG、ECG）、医疗数据集（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP）或为医疗应用实现深度学习模型（如RETAIN、SafeDrug、Transformer、GNN）时，应使用此技能。

在Python中进行符号数学运算时使用此功能。此功能适用于符号计算任务，包括代数求解方程、进行微积分运算（求导、积分、极限）、代数表达式化简、符号矩阵运算、物理计算、数论问题、几何计算，以及从数学表达式生成可执行代码。当用户需要精确的符号结果而非数值近似，或处理包含变量和参数的数学公式时，应使用此功能。

在使用预训练的Transformer模型进行自然语言处理、计算机视觉、音频或多模态任务时，应使用此技能。适用于文本生成、分类、问答、翻译、摘要、图像分类、目标检测、语音识别以及在自定义数据集上微调模型。