資料分析研究
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引導式統計分析,包含測試選擇、假設檢定、效能分析及 APA 格式報告,適用於學術與實驗研究。
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建構並協調從資料準備、模型訓練、驗證到自動化部署的端到端 MLOps 管線。
全方位 Python 醫療 AI 工具包,用於臨床數據處理、醫學編碼轉換,以及開發用於 EHR、生理訊號和臨床預測任務的深度學習模型(如 RETAIN 與 Transformer)。
Supermemory 是 AI 代理的長期記憶基礎設施,提供持久上下文、用戶畫像及跨多模態知識庫的語義 RAG 搜尋功能。
Cosense (原 Scrapbox) 專用自動化技能,支援頁面讀取、搜尋、新增及透過 API 進行安全編輯。
將複雜資訊轉換為結構化的學習筆記、總結與練習題,協助高效學習與知識記憶。
您的專屬 AI 程式導師,根據您的實際代碼庫建立個人化教學,追蹤學習進度並利用間隔重複法確保技術掌握。
高效能文件智慧程式庫,可從 91 種以上檔案格式中提取文字、表格、程式碼與後設資料,並支援 OCR 與 LLM 格式輸出。
提供用於藥物開發的 AI 就緒數據集、基準測試與分子預測工具,涵蓋 ADME、毒性、藥物-目標交互作用及分子生成任務。
Anthropic Claude 整合模式:串流、使用 pgvector 的 RAG、工具使用、模型選擇(Haiku/Sonnet/Opus)、提示詞快取及 AI 工程成本管理。
將氣象與環境變數分類為驅動因素類別,以進行一致的歸因分析與環境建模。
資料分析專員:進行探索性資料分析、統計建模、SQL 查詢與 Python 資料視覺化,透過嚴謹的量化方法將原始數據轉化為可操作的洞察。