-
最近の投稿
- Unified Multimodal Discrete Diffusion
- A Study of Perceived Safety for Soft Robotics in Caregiving Tasks
- Pellet-based 3D Printing of Soft Thermoplastic Elastomeric Membranes for Soft Robotic Applications
- SimBEV: A Synthetic Multi-Task Multi-Sensor Driving Data Generation Tool and Dataset
- Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning in Real World Unstructured Pedestrian Crowds
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (35797) cs.CL (27063) cs.CR (2730) cs.CV (41653) cs.LG (40744) cs.RO (21106) cs.SY (3195) eess.IV (4896) eess.SY (3189) stat.ML (5346)
「physics.bio-ph」カテゴリーアーカイブ
AI-driven control of bioelectric signalling for real-time topological reorganization of cells
要約 生体電気シグナル伝達の理解と操作は、発達生物学、再生医療、および合成生物学 … 続きを読む
Global graph features unveiled by unsupervised geometric deep learning
要約 グラフは複雑なシステムをモデリングするための強力なフレームワークを提供しま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.LG, physics.bio-ph, q-bio.QM
Global graph features unveiled by unsupervised geometric deep learning はコメントを受け付けていません
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks
要約 脳は新しいコンテキストに迅速に適応し、限られたデータから学ぶことができます … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS, nlin.AO, physics.bio-ph
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks はコメントを受け付けていません
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks
要約 脳は新しいコンテキストに迅速に適応し、限られたデータから学ぶことができます … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.DS, nlin.AO, physics.bio-ph
Rhythmic sharing: A bio-inspired paradigm for zero-shot adaptation and learning in neural networks はコメントを受け付けていません
Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking
要約 薬物投与可能なポケットを正確に同定することは、構造に基づく薬物設計に不可欠 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.med-ph, q-bio.BM
Accurate Pocket Identification for Binding-Site-Agnostic Docking はコメントを受け付けていません
Towards Fast, Specialized Machine Learning Force Fields: Distilling Foundation Models via Energy Hessians
要約 基礎モデル(FM)パラダイムは、機械学習力フィールド(MLFF)を変換し、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph
Towards Fast, Specialized Machine Learning Force Fields: Distilling Foundation Models via Energy Hessians はコメントを受け付けていません
adabmDCA 2.0 — a flexible but easy-to-use package for Direct Coupling Analysis
要約 このメソッドの記事では、ボルツマンの機械学習に基づいた直接結合分析(DCA … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, q-bio.QM
adabmDCA 2.0 — a flexible but easy-to-use package for Direct Coupling Analysis はコメントを受け付けていません
Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data
要約 現在、深い学習ベースのアプローチは、画像セグメンテーション、機能選択、デコ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, eess.IV, physics.bio-ph
Perspectives: Comparison of Deep Learning Segmentation Models on Biophysical and Biomedical Data はコメントを受け付けていません
Analysis of the navigation of magnetic microrobots through cerebral bifurcations
要約 虚血性脳卒中における血栓溶解症の局所投与は、全身投与の副作用を最小限に抑え … 続きを読む
Q-learning with temporal memory to navigate turbulence
要約 乱流環境での嗅覚検索の問題を検討します。 私たちは、臭気刺激のみに応答する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph
Q-learning with temporal memory to navigate turbulence はコメントを受け付けていません