使用 BibiGPT API 从终端汇总视频、音频和播客。

ZINC 是一个可免费访问的存储库，包含 UCSF 维护的 2.3 亿多个可购买化合物。通过 ZINC ID 或 SMILES 进行搜索，执行相似性搜索，下载 3D 就绪结构进行对接，发现用于虚拟筛选和药物发现的类似物。

Zarr 是一个 Python 库，用于通过分块和压缩来存储大型 N 维数组。应用此技能可实现高效的并行 I/O、云原生工作流程以及与 NumPy、Dask 和 Xarray 的无缝集成。

除非用户或现有模板另有说明

访问主要科学出版场所、学术会议、研究海报和资助提案的综合 LaTeX 模板、格式要求和提交指南。该技能为跨学科的成功学术提交提供了即用型模板和详细规范。

Vaex 是一个高性能 Python 库，专为惰性、核外 DataFrame 设计，用于处理和可视化太大而无法装入 RAM 的表格数据集。 Vaex 每秒可以处理超过十亿行，从而能够对数十亿行的数据集进行交互式数据探索和分析。

USPTO 为专利和商标数据提供专门的 API。按关键字/发明人/受让人搜索专利，通过 PEDS 检索审查历史记录，跟踪作业，分析引文和审查意见通知书，访问商标的 TSDR，进行知识产权分析和现有技术搜索。

UniProt 是世界领先的综合蛋白质序列和功能信息资源。按名称、基因或登录号搜索蛋白质，以 FASTA 格式检索序列，跨数据库执行 ID 映射，通过 REST API 访问 Swiss-Prot/TrEMBL 注释以进行蛋白质分析。

UMAP（统一流形逼近和投影）是一种用于可视化和一般非线性降维的降维技术。应用此技能来实现快速、可扩展的嵌入，从而保留局部和全局结构、监督学习和聚类预处理。

治疗计划的编写是临床护理策略的系统记录，旨在通过循证干预、可衡量的目标和结构化随访来解决患者的健康状况。该技能提供了全面的 LaTeX 模板和验证工具，用于在所有医学专业中创建简洁、重点突出的治疗计划（标准 3-4 页），并完全符合法规要求。

Hugging Face Transformers 库提供对数千个预训练模型的访问，这些模型适用于 NLP、计算机视觉、音频和多模态领域的任务。使用此技能来加载模型、执行推理以及对自定义数据进行微调。

TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的综合机器学习工具箱，用于药物发现和分子科学。将图神经网络、预训练模型和任务定义应用于分子、蛋白质和生物知识图，包括分子属性预测、蛋白质建模、知识图推理、分子生成、逆合成规划，具有 40 多个精选数据集和 20 多个模型架构。

ToolUniverse 是一个统一的生态系统，通过提供对 600 多种科学资源的标准化访问，使 AI 代理能够充当研究科学家。使用此技能在多个研究领域发现、执行和组合科学工具，包括生物信息学、化学信息学、基因组学、结构生物学、蛋白质组学和药物发现。

SymPy 是一个用于符号数学的 Python 库，它可以使用数学符号而不是数值近似进行精确计算。该技能为使用 SymPy 执行符号代数、微积分、线性代数、方程求解、物理计算和代码生成提供全面的指导。

STRING 是一个包含已知和预测的蛋白质-蛋白质相互作用的综合数据库，涵盖 5000 多种生物体中的 59M 个蛋白质和 20B+ 相互作用。查询交互网络、执行功能丰富、通过 REST API 发现合作伙伴以进行系统生物学和通路分析。

Statsmodels 是 Python 的首要统计建模库，提供跨多种统计方法的估计、推理和诊断工具。将此技能应用于严格的统计分析，从简单的线性回归到复杂的时间序列模型和计量经济学分析。

统计分析是检验假设和量化关系的系统过程。通过假设检查和 APA 报告进行假设检验（t 检验、方差分析、卡方）、回归、相关性和贝叶斯分析。将这项技能应用于学术研究。

Stable Baselines3 (SB3) 是一个基于 PyTorch 的库，提供强化学习算法的可靠实现。该技能为使用 SB3 的统一 API 训练 RL 代理、创建自定义环境、实施回调和优化训练工作流程提供全面的指导。

SimPy 是一个基于标准 Python 的基于流程的离散事件仿真框架。使用 SimPy 对实体（客户、车辆、数据包等）相互交互并随着时间的推移争夺共享资源（服务器、机器、带宽等）的系统进行建模。

SHAP 是一种使用合作博弈论中的 Shapley 值来解释机器学习模型输出的统一方法。该技能为以下方面提供全面指导：