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Chargez des checkpoints de modèles PyTorch pré-entraînés pour classer des molécules candidates ou analyser des spectres en métabolomique sans réentraînement.

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Transformez et collationnez des enregistrements tabulaires en dictionnaires JSON structurés à l'aide du mappage de champs, du filtrage et du regroupement pour les métadonnées scientifiques.

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Convertit les paramètres de gradient LC en vecteurs numériques normalisés pour l'optimisation bayésienne et la régression GP.