在数据不离开对方服务器的前提下做数据科学，通过联邦学习、安全计算和密码学技术实现隐私保护建模。

基于 PyTorch 的深度概率编程库，用 Python 写贝叶斯模型，支持变分推断和 MCMC，适合做不确定性建模与生成模型研究。

基于 PyTorch 的医学影像深度学习工具包，提供数据加载、预处理、网络结构和评估等组件，帮研究者快速搭建医疗影像 AI 流程。

开源的 ML 与 LLM 可观测性框架，用 100+ 指标评估、测试并监控表格数据到生成式 AI 的数据管道与模型表现。

把浮点数和整型数组压缩成紧凑格式，同时支持高速随机访问，适合科学计算和数据可视化场景下的大规模数值数据存储与读取。

Python 视频处理库，封装 FFmpeg 提供读写、转码、场景检测和画质评估等接口，方便在科学计算流程里直接处理视频。

ImageJ2 是面向科研的 N 维图像处理平台，支持显微镜图像等多维数据的处理与分析，适合生命科学和计算机视觉研究。

面向数值数组的高性能无损压缩库，通过分块和字节混洗让压缩速度甚至超过 memcpy，适合科学计算和内存数据场景。

一套 SIMD 加速的数值计算内核库，覆盖距离、点积、矩阵运算和地理几何计算，支持 16 种数值类型与多平台架构，为向量检索和科学计算提供底层高性能算子。