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XPaper Ai是一个人工智能驱动的论文写作辅助指导平台。
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TISCH2
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现肿瘤微环境中单细胞转录组数据的交互式可视化
单细胞 肿瘤微环境
ChEA3
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一种转录因子预测分析工具
组学数据 转录因子
ezSingleCell
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集成一站式单细胞和空间组学分析平台
组学数据 单细胞
文章复现|胰腺癌中肌动蛋白结合蛋白的临床预后分析和分子免疫特征的综合分析
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文章复现|母体吸烟通过炎症细胞因子诱导亲代与子代肺损伤
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文章复现|猪背最长肌单细胞转录组细胞图谱
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Cursor
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集成AI的代码编辑器，提供智能代码补全、错误检测、自动化重构等功能。
代码编程
林哥的大模型野榜
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一个直观比较不同大模型在各个维度上表现的工具
模型测评
Histology Guide
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一个全面的组织学标本库
医学数据 组织切片
文章复现|单细胞揭示了宫颈癌的细胞异质性
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paper with code
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一个系统收集和整合了机器学习领域的论文、数据集、方法和代码的网站。
文献学习 AI大模型
STITCH
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STITCH 是一个在线数据库，专注于化学-蛋白质相互作用网络。
蛋白组
MBROLE 2.0
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专门用于进行化合物集的分类注释过度表达（富集）分析的工具。
数据分析 化合物生信分析
iMAP
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一站式执行完整的代谢组学数据分析。
代谢组 组学数据
悟空云平台
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包含数据处理、统计分析、功能分析、可视化作图、机器学习等模块
多组学
MicrobiomeAnalyst
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对微生物组数据进行全面的统计、功能和综合分析的在线网站
微生物 组学数据
ExpressAnalyst
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涵盖了从FASTQ文件的处理和注释到计数表或基因列表的统计和功能分析
转录组
EPCOT
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使用 ATAC-seq 来推断表观基因组、转录组和高分辨率染色质图谱。
表观组 组学数据
NetworkAnalyst
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一个进行基因表达分析和meta分析的在线可视化工具
网络可视化 转录组
CoCoBLAST
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CoCoCoNet用于识别保守的基因模块和比较共表达网络
组学数据 转录组
RStudio
RStudio
帮助用户更高效地编写、调试和运行R代码。
软件
R
R
R 是一个用于统计计算和图形学的免费软件环境。
软件
豆包大模型
豆包大模型
豆包大模型是由字节跳动研发的多功能AI助手，旨在为用户的生活、学习、工作提供帮助。它具备搜索信息、答疑解惑、分析总结、提供灵感、辅助创作等功能。豆包大模型以其渊博的知识背景、专业可靠的分析能力以及善解人意的交互方式，为用户提供了简单清爽的界面设计，无需学习即可使用，同时支持语音输入并识别多种方言。
模型训练
H2O EvalGPT
H2O EvalGPT
H2O LLM Eval是由H2O.ai开发的一款用于评估和比较大型语言模型（LLM）的工具。它提供了一个平台，使用户能够了解不同模型在广泛任务和基准测试中的表现，帮助用户为特定任务选择合适的模型。
模型测评
PubMedQA
PubMedQA
PubMedQA是一个专注于生物医学领域的问答数据集，它从PubMed摘要中收集并构建，用于研究和开发能够理解并回答生物医学研究问题的AI系统。该数据集由Qiao Jin和Xinghua Lu创建，并在EMNLP 2019上发布。
模型测评
FlagEval
FlagEval
FlagEval（天秤）是由北京智源人工智能研究院联合多个高校团队共同打造的大模型评测平台。该平台采用“能力—任务—指标”三维评测框架，旨在为AI大模型提供全面、细致的评测结果。FlagEval致力于建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能。
模型测评
文心大模型
文心大模型
文心大模型是百度发布的产业级知识增强大模型。它不仅包含基础通用的大模型，也涵盖了面向特定领域和任务的大模型，同时提供了丰富的工具与平台，支持企业和开发者进行高效便捷的应用开发。
模型训练
Coze
Coze
Coze平台旨在简化AI应用的开发过程，使用户能够通过直观的界面和丰富的插件工具，轻松构建和定制个性化的AI解决方案。它可以部署在多种社交平台和即时聊天应用程序中，如Discord、WhatsApp、Twitter、飞书、微信公众号、豆包等
模型训练
腾讯混元大模型
腾讯混元大模型
腾讯混元大模型是由腾讯研发的大型语言模型，具备超千亿参数规模和超2万亿tokens的预训练语料。该模型专注于中文创作能力，逻辑推理能力，以及任务执行能力，旨在提供多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强和多模态功能。
模型训练
悟道
悟道
智源“悟道”大模型是中国首个超大规模智能模型系统，由北京智源研究院（BAAI）于2021年6月推出。
模型训练
GPT-4
GPT-4
GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的自然语言处理（NLP）模型GPT系列的最新一代。作为该家族中的第四个版本，GPT-4继承并发展了之前模型的能力，通过其复杂的神经网络结构，能够理解和生成类人的自然语言。
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