von K-Dense-AI
torchdrug ist ein PyTorch-nahes Toolkit für maschinelles Lernen mit Molekülen und Proteinen. Nutzen Sie den torchdrug Skill, um Tasks, Datensätze und modulare Modelle für Graph Neural Networks, Proteinmodellierung, Knowledge-Graph-Reasoning, Molekülgenerierung und Retrosynthese auszuwählen. Am besten geeignet für die Entwicklung eigener Modelle und reproduzierbare Konfigurationen, nicht nur für vorgefertigte Demos.
von K-Dense-AI
torch-geometric Skill-Guide für PyTorch Geometric Graph Neural Networks. Nutzen Sie ihn für Hilfe bei der Installation von torch-geometric, zur Anwendung von torch-geometric, für Graphklassifikation, Node-Klassifikation, Link Prediction, heterogene Graphen, benutzerdefinierte MessagePassing-Layer und das Skalieren von GNNs in Machine-Learning-Workflows.
von K-Dense-AI
primekg ist ein PrimeKG-Wissensgraph-Skill für die akademische Forschung, der Gene, Medikamente, Krankheiten, Phänotypen und Pfade verknüpft, um evidenzorientierte biomedizinische Analysen und Drug Repurposing zu unterstützen.
von K-Dense-AI
networkx ist ein Python-Skill zum Erstellen, Analysieren und Visualisieren von Graphen und komplexen Netzwerken. Nutzen Sie ihn für networkx-Einsätze bei kürzesten Wegen, Zentralität, Clustering, Community Detection, Graph-Konstruktion und networkx für Data-Analysis-Workflows. Am besten geeignet für Knoten-Kanten-Daten, bei denen Struktur und Beziehungen zählen.
