sympy
آمن 70حل مسائل الرياضيات الرمزية باستخدام SymPy
بواسطة K-Dense-AI
هل تحتاج إلى نتائج رياضية دقيقة بدلًا من التقريبات العددية. توفر هذه المهارة إرشادًا شاملًا للجبر الرمزي، والتفاضل والتكامل، وحل المعادلات، وعمليات المصفوفات، والحسابات الفيزيائية باستخدام مكتبة Python SymPy.
statsmodels
آمن 70تطبيق النماذج الإحصائية باستخدام statsmodels
بواسطة K-Dense-AI
إجراء تحليل إحصائي صارم باستخدام OLS و GLM و ARIMA ونماذج الاختيار المنفصل. الحصول على نتائج جاهزة للنشر مع التشخيص الكامل وجداول المعاملات وتحليل البواقي.
statistical-analysis
آمن 77تحليل البيانات باستخدام الاختبارات الإحصائية والتقارير بصيغة APA
بواسطة K-Dense-AI
توقف عن التخمين حول الاختبار الإحصائي المناسب. احصل على اختيار مُوجَّه للاختبارات، والتحقق من الافتراضات، والنتائج مُنسَّقة بصيغة APA لبياناتك البحثية. مثالي للطلاب والباحثين الذين يحتاجون إلى تحليل إحصائي صارم.
simpy
آمن 77بناء المحاكاة ذات الأحداث المنفصلة باستخدام SimPy
بواسطة K-Dense-AI
تمكّنك SimPy من نمذجة الأنظمة المعقدة باستخدام العمليات والطوابير والموارد المشتركة. محاكاة خطوط التصنيع وعمليات الشبكة والخدمات والخدمات اللوجستية لتحسين الأداء قبل التنفيذ.
shap
آمن 71شرح تنبؤات النماذج باستخدام SHAP
بواسطة K-Dense-AI
غالباً ما تعمل نماذج التعلم الآلي كصناديق سوداء. يوفر SHAP إطاراً موحداً لشرح أي تنبؤ للنموذج من خلال حساب مساهمات السمات باستخدام قيم Shapley من نظرية الألعاب. استخدم هذه المهارة لتصور أهمية السمات، وتصحيح سلوك النموذج، وتنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.
scikit-survival
آمن 71تحليل بيانات البقاء مع scikit-survival
بواسطة K-Dense-AI
يتعامل تحليل البقاء مع البيانات التي قد لا تكون فيها الأحداث قد حدثت لجميع الموضوعات. توفر هذه الأداة أدوات Python للنمذجة الزمنية للحدث مع البيانات المُرقَّبة باستخدام نماذج Cox، والغابات العشوائية للبقاء، وآلات المتجهات الداعمة، ومقاييس التقييم المتخصصة مثل مؤشر التوافق.
scikit-bio
آمن 69تحليل البيانات البيولوجية باستخدام scikit-bio
بواسطة K-Dense-AI
معالجة التسلسلات البيولوجية، وحساب مقاييس التنوع، وإجراء الاختبارات الإحصائية على بيانات الميكروبيوم والبيئة. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لسير عمل المعلوماتية الحيوية بما في ذلك محاذاة التسلسلات، والتحليل التطوري، والتنسيق.
scanpy
آمن 79تحليل بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي من خلية واحدة
بواسطة K-Dense-AI
تنتج تقنية تسلسل الحمض النووي الريبي من خلية واحدة مجموعات بيانات معقدة تتطلب تحليلاً متخصصاً. توفر هذه المهارة سير عمل كامل للتحكم في الجودة، وتقليل الأبعاد، والتجميع، والتصور لبيانات التعبير الجيني من خلية واحدة.
reactome-database
آمن 76الاستعلام عن قاعدة بيانات ممرات Reactome
بواسطة K-Dense-AI
تحليل الممرات البيولوجية وقوائم الجينات باستخدام قاعدة بيانات Reactome. إجراء تحليل إثراء الممرات، ورسم خرائط الجينات للممرات، واستكشاف التفاعلات الجزيئية لأبحاث البيولوجيا الأنظمة.
pyopenms
آمن 72تحليل بيانات قياس الطيف الكتلي
بواسطة K-Dense-AI
معالجة بيانات البروتيوميات والميتابوليوميات باستخدام أدوات شاملة لقياس الطيف الكتلي. توفر هذه المهارة الوصول إلى خوارزميات OpenMS للتعامل مع تنسيقات الملفات ومعالجة الأطياف واكتشاف الميزات ومسارات تعريف الببتيدات.
pymoo
آمن 75حل التحسين متعدد الأهداف باستخدام الخوارزميات التطورية
بواسطة K-Dense-AI
يتضمن التحسين متعدد الأهداف إيجاد حلول مقايضة عندما يجب تحقيق أهداف متعددة متناقضة. توفر هذه المهارة وصولاً شاملاً إلى خوارزميات pymoo بما في ذلك NSGA-II و NSGA-III و MOEA/D لإيجاد حلول باريتو المثلى وتصواجب واجهات المقايضة.
pymc-bayesian-modeling
آمن 79ابنِ نماذج بايزية باستخدام PyMC
بواسطة K-Dense-AI
ابنِ وملاءم وتحقق من النماذج البايزية باستخدام PyMC. أنشئ نماذج هرمية، وشغّل أخذ عينات MCMC، وقارن النماذج باستخدام مقاييس LOO وWAIC.
pyhealth
آمن 73ابنِ نماذج ذكاء اصطناعي للرعاية الصحية باستخدام البيانات السريرية
بواسطة K-Dense-AI
يواجه باحثو الرعاية الصحية وعلماء البيانات صعوبة مع تنسيقات البيانات السريرية المعقدة وأنظمة الترميز. توفر PyHealth مجموعة أدوات موحدة لتحميل مجموعات البيانات الطبية، ومعالجة بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، وتدريب النماذج التنبؤية، والعمل مع الأكواد الطبية القياسية.
pydicom
آمن 74العمل مع ملفات تصوير طبي DICOM
بواسطة K-Dense-AI
معالجة صور DICOM الطبية بما في ذلك التصوير المقطعي CT والرنين المغناطيسي MRI والأشعة السينية والموجات فوق الصوتية. قراءة وكتابة وإخفاء الهوية والتحويل واستخراج البيانات الوصفية من ملفات التصوير الصحي.
pydeseq2
آمن 74تحليل التعبير الجيني التفاضلي لـ RNA-seq باستخدام PyDESeq2
بواسطة K-Dense-AI
يمكّن PyDESeq2 من تحليل التعبير الجيني التفاضلي من بيانات العدّ لـ RNA-seq بالجملة. أجرِ الاختبارات الإحصائية وتصحيح تعدد المقارنات وأنشئ مخططات بركان وMA جاهزة للنشر لأبحاثك الجينومية.
pufferlib
آمن 78تدريب وكلاء التعلم المعزز بسرعة
بواسطة K-Dense-AI
يتطلب تدريب وكلاء التعلم المعزز بيئات متوازية عالية الأداء وخوارزميات فعالة. يوفر PufferLib تدريب PPO+LSTM مُحسّن مع تسارع 2-10x من خلال التوجيه، ومخازن الذاكرة المشتركة، ودعم الوكلاء المتعددين.
polars
آمن 70اعمل مع DataFrames من Polars بكفاءة
بواسطة K-Dense-AI
عالج مجموعات البيانات الكبيرة في الذاكرة باستخدام Polars، وهي مكتبة DataFrames عالية الأداء. تتميز بالتقييم الكسول، والتنفيذ المتوازي، وواجهة Apache Arrow لعشر عمليات أسرع من pandas.
plotly
آمن 71إنشاء تصورات تفاعلية باستخدام Plotly
بواسطة K-Dense-AI
غالبًا ما يتطلب تصور البيانات كودًا معقدًا ويفتقر إلى التفاعلية للاستكشاف. توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية وجودة عالية للنشر باستخدام Plotly، مع ميزات تلميحات التمرير والتمرير والتكبير وأكثر من 40 نوعًا من الرسوم البيانية للوحات التحكم وتحليل البيانات.
opentargets-database
آمن 76الاستعلام عن Open Targets للأهداف العلاجية
بواسطة K-Dense-AI
البحث عن الأهداف العلاجية والمرشحين الدوائية باستخدام بيانات منصة Open Targets. الوصول إلى الأدلة الوراثية، وتقييمات قابلية المعالجة، وبيانات السلامة، والأدوية المعروفة لارتباطات الهدف والمرض.
omero-integration
مخاطر منخفضة 70الوصول إلى بيانات المجهر الإلكتروني OMERO باستخدام Python
بواسطة K-Dense-AI
توفر هذه المهارة واجهة برمجة تطبيقات Python للوصول إلى OMERO، وهي منصة علمية لإدارة الصور المجهرية والفحص عالي المحتوى. يمكنك الاتصال بخوادم OMERO واسترجاع الصور وتحليل بيانات البكسل وإدارة التعليقات التوضيحية برمجياً.