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支持异构量子经典工作流的CUDA Quantum编程模型的C++与Python实现

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cuVS - 一个用于GPU上的向量搜索与聚类的库

Julia中的数学优化库。涵盖局部、全局、基于梯度和无导数优化。通过统一简洁、快速且可微的接口，实现线性、二次、凸优化、混合整数及非线性优化。

图形处理器分子动力学

Julia中的分布式高性能符号回归

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优雅且高性能的深度学习

本仓库提供了一个可定制的项目模板，用于在Databricks上启动遵循生产最佳实践的新机器学习项目。

使用Strands Agents SDK构建的智能体示例。

基于端到端AI技术的免费且完全开源的L2级ADAS系统栈

高性能常微分方程与微分代数方程求解器，包含神经常微分方程及科学机器学习组件

ML-capsule 是一个面向没有导师或指导、希望学习机器学习的数据科学初学者和经验爱好者的项目。通过我们的仓库，他们可以学习机器学习、深度学习以及许多相关技术，并结合不同的真实项目，为面试做好准备。

Enzyme自动微分器的Julia语言绑定

面向科学机器学习的化学反应网络与系统生物学接口。开源软件中的高性能、GPU并行化及O(1)求解器。

免费自动驾驶技术栈——完全开源的ADAS与自动驾驶系统

DiffEq生态系统中的一个组件，用于实现科学机器学习（SciML）的敏感性分析。支持先优化后离散化、先离散化后优化、伴随方法等，适用于常微分方程、随机微分方程、时滞微分方程、微分代数方程等。

具有任意嵌套命名组件的数组。

开放、模块化、深度学习加速器

轻量级基础库，用于定义微分方程和科学机器学习（SciML）问题的共享类型与功能

科学机器学习（SciML）基准测试、人工智能驱动的科学以及（微分）方程求解器。涵盖Julia、Python（PyTorch、Jax）、MATLAB、R

基于任务的工作流编排引擎。

Julia中多种自动微分后端的统一接口