GraphReasoning
GraphReasoning 是一种基于人工智能的知识图谱构建工具，能够将大量科学文献转化为结构化的知识图谱。其主要功能包括知识图谱构建、结构分析、图推理、多模态数据处理及路径采样策略等，旨在促进跨学科创新、材料设计及复杂问题解答。同时，该工具通过自然语言处理、机器学习和推理算法实现智能化分析，并提供可视化界面支持。
跨学科
Semantic Scholar
Semantic Scholar 是一款基于人工智能的科学文献搜索引擎，通过自然语言处理技术理解论文语义，提供精准搜索结果。它具备论文检索、引用网络展示、相关文献推荐及摘要提取等功能，并拥有语义阅读器以优化阅读体验。Semantic Scholar 还为开发者提供API支持，广泛应用于学术研究、教育、跨学科探索和文献综述等领域，助力科研人员提升工作效率。
Connected Papers
Connected Papers 是一个学术研究工具，通过构建可视化图表帮助用户探索和发现相关学术文献。用户可以输入论文标题、DOI 或关键词，工具会生成一个展示相似论文的网络图，其中论文按相似度排列，颜色深浅表示发表时间的远近，圆圈大小代表被引用次数。该工具主要功能包括视觉概览、重要论文追踪、参考书目构建、先前和衍生作品发现以及跨学科支持。应用场景涵盖学术研究、文献综述、课程学习和项目研究等。
ProteinQure
尽管它们具有固有的优势，但设计基于蛋白质的疗法非常困难。由于蛋白质的尺寸较大和缺乏可用的结构数据，计算工具以前一直受阻。我们利用基于物理的方法和新颖的机器学习算法来克...
