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Neur를 위한 출판 준비 ML/AI 논문 작성하기IPS, ICML, ICLR, ACL, AAAI, COLM. 연구 보고서에서 논문 초안을 작성하거나, 논증을 구성하거나, 인용을 검증하거나, 카메라 준비가 된 제출물을 준비할 때 사용하세요. LaTeX 템플릿, 리뷰어 가이드라인, 인용 검증 워크플로우가 포함되어 있습니다.
현미경 데이터 관리 플랫폼. Python을 통해 이미지에 액세스하고, 데이터셋을 검색하고, 픽셀을 분석하고, ROI/주석을 관리하고, 배치 처리를 통해 고함량 스크리닝 및 현미경 워크플로우를 구현하세요.
Flex/OT-2 로봇을 위한 실험실 자동화 플랫폼. 자동화된 피펫팅 워크플로우를 위한 프로토콜 API v2 프로토콜, 액체 처리, 하드웨어 모듈(히터-셰이커, 열순환기), 랩웨어 관리.
보정 데이터가 없는 LLM의 반이차 양자화. 보정 데이터셋 없이 모델을 4/3/2비트 정밀도로 양자화할 때, 빠른 양자화 워크플로우를 위해, 또는 vLLM이나 허깅페이스 트랜스포머를 사용하여 배포할 때 사용하세요.
PathML은 HDF5 스토리지, 타일 관리 전략, 최적화된 배치 처리 워크플로우를 통해 대규모 병리 데이터셋을 처리하기 위한 효율적인 데이터 관리 솔루션을 제공합니다. 프레임워
PathML은 핵 탐지 및 분할을 위한 사전 구축 모델, PyTorch 통합 학습 워크플로우, 공개 등 계산 병리학을 위한 포괄적인 머신 러닝 기능을 제공합니다
양식, 표, OCR, 검증 및 배치 작업을 포함한 생산 준비 PDF 처리. 프로덕션 환경에서 복잡한 PDF 워크플로우를 처리하거나 대량의 PDF를 처리하거나 강력한 오류 처리 및 검증이 필요할 때 사용하세요.
빠른 데이터프레임 라이브러리(Apache Arrow). 고성능 데이터 분석 워크플로우를 위해 선택, 필터링, group_by, 조인, 게으른 평가, CSV/Parquet I/O, 표현 API를 선택하세요.
슬라임, 메가트론을 사용하여 RL로 LLM 후 훈련에 대한 지침 제공+SGLang 프레임워크. GLM 모델을 훈련시키거나, 맞춤형 데이터 생성 워크플로우를 구현하거나, RL 확장을 위해 메가트론-LM 통합이 필요할 때 사용하세요.
구조화된 생성, 에이전트 및 워크플로우를 위한 Guidance 사용의 실제 예시.
정규 표현과 문법을 사용하여 LLM 출력을 제어하고, 유효한 JSON/XML/코드 생성을 보장하며, 구조화된 형식을 적용하고, Microsoft Research의 제한된 생성 프레임워크인 Guidance를 통해 다단계 워크플로우를 구축합니다
PubMed에 직접 REST API 액세스. 고급 부울/미SH 쿼리, 전자 유틸리티 API, 배치 처리, 인용 관리. 파이썬 워크플로우의 경우, 바이오피톤(바이오)을 선호합니다.엔트레즈). 직접 HTTP/REST 작업이나 사용자 지정 API 구현에 사용하세요.
이 문서는 일반적인 PyDESeq2 분석 패턴에 대한 세부 단계별 워크플로우를 제공합니다.
PyLabRobot은 플레이트 리더, 저울 및 기타 측정 장치를 포함한 분석 장비와 통합됩니다. 이를 통해 액체 취급과 분석 측정을 결합한 자동화된 워크플로우가 가능합니다
액체 취급기, 플레이트 리더기, 펌프, 히터 셰이커, 인큐베이터, 원심분리기 및 분석 장비를 제어하기 위한 실험실 자동화 도구 키트. 실험실 워크플로우 자동화, 액체 취급 로봇 프로그래밍(해밀턴 STAR, 오픈트론 OT-2, 테칸 EVO), 실험실 통합 시 이 기술을 사용하세요
이 참고 자료는 피마트젠의 변환 프레임워크를 문서화하고 일반적인 재료 과학 워크플로우를 위한 레시피를 제공합니다.
이 참조는 PyMC에서 베이지안 모델을 구축, 검증 및 분석하기 위한 표준 워크플로우와 패턴을 제공합니다.
질량 분석 데이터 분석을 위한 OpenMS에 대한 파이썬 인터페이스. 파일 처리(mzML, mzXML, mzTab, FASTA, pepXML, protXML, mzIdentML), 신호 처리, 특징 검출, 펩타이드 식별 및 정량 분석을 포함한 LC-MS/MS 단백질체학 및 대사체학 워크플로우에 사용하세요. 적용 시기
이 문서는 파이삼을 사용하는 일반적인 생물정보학 워크플로우의 실용적인 예를 제공하며, 다양한 파일 유형과 작업을 결합하는 방법을 보여줍니다.
트레이너는 PyTorch 코드를 LightningModule로 구성한 후 훈련 워크플로우를 자동화합니다. 루프 세부 정보, 장치 관리, 콜백, 그래디언트 연산, 체크포인트 및 배포를 처리합니다