AMPLY Discovery官网 – 革命性的药物发现AI工具

Lavo Life Sciences是一家初创企业，开发用于药物开发的软件工具。其AI加速的化学模拟帮助制药公司在原子层面预测药物分子的性质，从而加快疗法开发进程。

BenevolentAI是一家在生物制药领域领先的公司，致力于运用先进的人工智能技术加速药物发现。通过AI，科学家能够从数据中挖掘新的见解，推动创新，提升成功发现药物的概率。

BioRaptor是一个先进的AI驱动平台，旨在改变生物过程数据在生物制药、食品科技和生物技术等行业中的利用方式。它通过集成先进的机器学习算法，帮助组织优化数据分析、增强协作，加快新产品上市时间。

这是用于大规模药物发现的AI模型构建和适配框架，通过提供特定领域的优化模型和工具，加速构建和适配生物分子AI模型的过程，帮助研究人员更高效地进行药物研发。

variational.ai是一款致力于发现具有优化特性的药物样分子的工具，能够针对特定靶点进行开发。用户只需定义目标产品特征（TPP），选择靶点和非靶点等属性，系统将自动完成后续工作。

Quanthealth是一个开创性的AI工具，通过模拟现实世界的临床试验场景，帮助制药公司在临床阶段之前预测药物的效果和可行性，从而简化药物开发过程，显著降低相关风险和成本。

Atomic AI是一个创新平台，专注于利用机器学习和结构生物学提升RNA药物发现，旨在改善RNA靶向小分子和RNA药物的设计与发现，简化RNA研究与药物开发的复杂过程。

Zephyr AI是一个旨在通过真实世界数据革新精准医疗的高级平台，特别关注肿瘤学和心脏代谢疾病领域。该平台结合先进的机器学习技术与战略医疗合作，提供可操作的洞察，优化个性化护理。

DOT Compliance是一款强大的AI驱动的电子质量管理系统(eQMS)，专为生命科学行业量身定制，旨在确保法规合规并提高运营效率。该平台提供预配置的解决方案，快速部署，广泛支持质量和合规流程。

BenAI Research Assistant 是一款 Chrome 浏览器扩展，旨在帮助科学家更高效地浏览科学文献，提炼出准确的见解。

Stratup.ai是一个基于人工智能的工具，旨在帮助创业者和创新团队快速生成独特且市场相关的创业点子。通过实时市场趋势分析和用户反馈的整合，Stratup.ai提供个性化的创业建议，简化了从概念到创意的过程。

Ai-Gen Blog是一个致力于人机协作的内容平台，提供有关工具、洞察和AI新闻的信息，探索机器学习和语言学习模型的最新动态和应用。

ai-resources 是一个由 Memo Akten 精心挑选的人工智能、机器学习、统计推断、深度学习和强化学习的学习资源集合。该项目涵盖了多个领域的学习材料，包括文章、教程和研究论文，并由一位经验丰富的 AI 从业者定期更新，确保资源的时效性和质量。

taichi.js是一个现代化的JavaScript GPU计算框架，旨在提供高性能的计算能力，使开发者能够轻松地进行图形渲染、物理模拟、机器学习任务等。它支持多种数据类型，拥有易于使用的API，且具备跨平台兼容性，适用于多种应用场景。

ShopMate是一个基于人工智能的电商平台，利用ChatGPT技术实时个性化推荐、提升交叉销售和客户互动。通过机器学习算法，帮助在线商家提升销售和客户体验。

InvtAI是一个为企业和初创公司设计的全能AI服务平台，利用人工智能和协作区块链生态系统提供个性化聊天服务、定制市场情报和多种AI工具，从而提升生产力和创造力。通过InvtAI，用户可以解锁AI技术的无限潜力，实现成本节约、获得竞争优势并推动商业卓越。

FindGiftsFor ChatGPT 是一个利用机器学习技术的礼物推荐网站，可以为各种场合找到完美的礼物。用户只需选择所需的活动或场合，网站将生成基于机器学习算法的礼物推荐列表，并提供指向亚马逊产品的链接，方便用户购买。

Python-100-Days是一个详细的100天Python学习计划，旨在帮助用户从Python新手成长为大师。项目涵盖了从基础语法到高级特性、Web开发、数据分析、机器学习等多个领域的知识。每阶段完成后，用户会获得成就感，适合初学者到高级开发者的学习路径。项目提供了丰富的实例、练习和代码示例，易于理解和实践，并且有社区支持，方便学习者互动和讨论。

Toronto Warehouse Incremental Change Dataset 是一个新发布的数据集，来源于清晰路径机器人仓库，旨在提供增量感知数据，支持机器人导航和环境理解的研究。

MRGN是一款智能小企业预算与规划软件，利用预测智能帮助企业应对财务和运营挑战。

Juno是一款专为数据科学家和开发人员设计的AI工具，通过实时代码建议、自动调试和代码优化，显著提高Python在Jupyter Notebooks中的工作效率，简化复杂的编码任务，特别适用于数据分析和机器学习等计算密集型工作。

DistillerSR 是一款自动化文献综述工具，旨在加速和提高基于证据的研究的准确性，涵盖文献综述的每一个阶段。

ErisForge是一个Python库，旨在通过对其内部层应用转换来修改大型语言模型（LLMs）。它提供了一种简单而强大的方式，让用户能够定制和优化AI模型的行为，适用于多种应用场景。

XGBoosting是一种高效的开源机器学习算法，使用梯度提升框架，特别适合处理大规模数据，广泛应用于分类、回归及排序等任务。它通过并行计算和正则化技术提高模型的准确性和可解释性，支持多种编程语言，适合各种数据科学项目。

Mistral Large 2 是一个拥有 123B 参数的稠密模型，支持多种语言和编程语言，具备强大的指令遵循能力和代理功能，能够在单个 H100 节点上进行推理，提供 128k 的上下文窗口，且在 MMLU 测试中表现优异。

Layerdivider 是一个基于机器学习的开源工具，能够将单张图片转换为分层的PSD文件。它通过识别并分离图像中的颜色区域，构建出与原始图像色彩相近但更具组织性的图层。该工具支持在Google Colab上运行，也可以在本地安装使用。