Byterat官网 – 电池研究与工程的全端云平台

Byterat 是一个专注于电池研究与工程的全端云平台，利用机器学习预测电池性能，并帮助数字化转型电池实验室。它自动化数据清洗，实时同步实验室数据，缩短从数据到洞察的时间，揭示电池设计与性能之间的隐藏模式，帮助用户提前预测实验结果。同时，Byterat 提供每个电池测试的完整审计记录。

Labnote是一个专为研究人员设计的全方位数字化转型平台，通过将原始文本转换为结构化实验记录，并利用机器学习提供全新的实验方法，彻底革新了研究过程。

Ascenscia是一个专门为科学实验室开发的AI语音助手，具备97%的科学术语理解准确率，并且能够与实验室软件无缝集成，实现免提操作。

Stellr是一个数字化工具，旨在帮助科学家记录和管理实验室工作。它现代化了传统的纸质笔记本方法，集中管理数据，以便快速搜索和协作，从而提高研究效率。用户可以轻松注册账户，创建项目，添加实验细节，上传文件并与合作者分享工作。Stellr还提供先进的搜索和组织功能，帮助用户保持有序并快速找到信息。

为3D计算机视觉提供标准化数据加载器的项目，让研究人员能快速获取和使用多视角数据集，加速研究进程。

Reshape Biotech提供机器人图板成像系统和AI分析平台，自动化和提升实验的精确性，极大改善实验室对检测的处理效率与准确性。

Synthace是一款生命科学实验平台，帮助研发团队设计强大的实验，在实验室中运行，并自动收集结构化数据集。该平台消除了编码的需要，让用户可以通过直观的界面设计实验，并在实验室中运行，自动收集和整理实验数据。

Chemix AI是一个先进的平台，旨在通过人工智能革命性地优化电池设计。该平台为工程师、研究人员和电池制造公司提供创新工具，帮助用户高效实现电池设计目标，提升电池性能和可持续性。

Notably是一个创新的研究赋能平台，利用AI和最佳实践，帮助各行业的研究人员高效进行高质量研究。

AIDO是一个多尺度基础模型系统，用于预测、模拟和编程生物学的各个层面，帮助科学家理解和操控生命过程。

一个极简的图像处理和GPT/Diffusion模型训练工具，专注于快速实验和简洁操作，提供从初始化到图像生成的高效路径

利用GPT-4进行有机化学研究，包括文献查找、实验设计和定制化支持，旨在提升研究效率。

mlx-llm是基于苹果MLX框架的一个应用平台，旨在为用户提供一个运行和测试语言模型的环境。它支持多种语言模型，并提供交互式实验环境，使得机器学习实验和原型开发变得更加高效。用户可以轻松集成和扩展功能，进行模型输出的可视化和调试，满足各种实验需求。

AQEMIA是一个下一代药物科技公司，结合量子启发物理学和先进的机器学习算法，显著提升药物开发的速度和效率，旨在快速应对紧急医疗需求。

metaseq是一个用于训练和评估大型序列模型的框架，旨在简化和加速大规模模型的开发过程。