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PyTorch 中的变分自编码器（VAE）集合

Sacred 是一款协助您配置、组织、记录并重现实验的工具，开发于 IDSIA。

具备科学代理（scientific agents）的开源 AI 研究工作台，用于可重复的研究与发现。

🔬 一个经过策划的 23,000+ AI 代理技能库，涵盖 8 大社会科学学科的实证研究 | 精选 23,000+ AI 代理技能库，覆盖 8 大社会科学学科的实证研究。CoPaper.AI 20 分钟完成一篇可重现的规范实证论文，并支持用户上传 Skills。-- 由 Stanford REAP 的 CoPaper.AI 维护

面向数据驱动计算管道的 DSL

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: 评估 AI 的最新技术水平

在 PyTorch 中统一变分自编码器（VAE）实现（NeurIPS 2022）

Insight Toolkit (ITK) -- 官方仓库。ITK 基于成熟的空间导向架构，用于二维、三维或更多维度科学图像的处理、分割与配准。

Sionna：用于通信系统研究的开源库

Open Science Desktop — 适用于 macOS、Windows 与 Linux 的本地优先、模型无关的 AI 研究工作台。基于 Tauri + MCP + agent 技能构建的开源 Claude Science 桌面版替代方案。

为使用 LaTeX/Beamer + R 的学者准备的 Claude Code 快速创建模板。支持多智能体审查、质量关卡、对抗性 QA 与复现协议。

一个专注于 R 语言、用于可重复性与高性能计算的管道工具组

适合展示的数据摘要与分析结果表格

PyTorch 中生成式模型的高保真性能指标

开源、本地优先的桌面 AI 研究工作台，支持 Python/R 科学计算、MCP 生物信息工具、SSH/WSL/GPU 运行环境以及 OpenAI/Anthropic 模型。

PyCIL：用于类增量学习的 Python 工具箱

适用于 R 的函数导向、类似 Make 的声明式工作流。

我们论文 Chen and Zimmermann (2020)《Open source cross-sectional asset pricing》的配套代码

Julia 的科学报告／文学编程工具

用于重复博弈（Iterated Prisoner's Dilemma）的研究工具

GPU-Jupyter：支持 GPU 加速的 JupyterLab，内含丰富的数据科学工具栈、TensorFlow 与 PyTorch，适用于可重复的深度学习实验。

rrtools：在 R 中编写可重复研究的工具

papaja (Preparing APA Journal Articles) 是一个 R 套件，提供文件格式以便从 RMarkdown 档案（PDF 与 Word 文件）产生完整的 APA 手稿，并提供辅助函数来简化统计资料、表格和图表的报告。

用于可重复且开放之科学文章的工作流。

一个优雅的 Python 介面，用于网页平台上的可视化，以互动方式产生对多维影像、点集和几何图形的洞察。

🎉 PILOT：基于预训练模型的持续学习工具箱

用于检测 WGS / 目标测序中种系或体细胞变异的分析管线（预处理、变异调用与注释）

A platform-neutral analytical Skill that profiles messy data, selects case-adaptive methods, and produces source-backed visual reports for high-stakes decisions.