与 Data Commons 平台合作，该平台提供对全球来源公共统计数据的程序化访问。在处理人口数据、经济指标、健康统计、环境数据或通过 Data Commons 可用的任何公共数据集时使用此技能。适用于查询人口统计信息、GDP 数据、失业率、疾病患病率、地理实体解析以及探索统计实体之间的关系。

基于 Python 的计算流体动力学仿真框架。适用于运行包含纳维-斯托克斯方程（二维/三维）、浅水方程、分层流等的流体动力学仿真，或用于分析湍流、涡旋动力学及地球物理流动。提供基于 FFT 的伪谱方法、高性能计算支持以及全面的输出分析功能。

访问NCBI GEO获取基因表达/基因组学数据。搜索/下载微阵列和RNA-seq数据集（GSE、GSM、GPL），获取SOFT/矩阵文件，用于转录组学和表达分析。

涵盖遥感、GIS、空间分析、地球观测机器学习及30多个科学领域的综合地理空间科学技能。支持卫星影像处理（哨兵、陆地卫星、MODIS、SAR、高光谱）、矢量与栅格数据操作、空间统计、点云处理、网络分析、云原生工作流（STAC、COG、Planetary Computer），并支持8种编程语言（Python、R、Julia、JavaScript、C++、Java、Go、Rust），提供500多个代码示例。适用于遥感工作流、GIS分析、空间机器学习、地球观测数据处理、地形分析、水文建模、海洋空间分析、大气科学及任何地理空间计算任务。

一个用于处理地理空间矢量数据的 Python 库，支持 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件。适用于进行地理数据分析、几何运算、坐标变换、空间连接、叠加分析、伪彩地图绘制，或任何涉及读取/写入/分析矢量地理数据的任务。支持 PostGIS 数据库、交互式地图，以及与 matplotlib、folium 和 cartopy 的集成。适用于缓冲区分析、数据集间空间连接、边界合并、数据裁剪、面积/距离计算、坐标系重投影、地图绘制，以及在不同空间文件格式间转换等任务。

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。

图神经网络（PyG）。节点/图分类、链接预测、GCN、GAT、GraphSAGE、异构图、分子性质预测，适用于几何深度学习。