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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
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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
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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
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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
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Clinically Ready Magnetic Microrobots for Targeted Therapies
要約 薬物の全身投与は、多くの場合、オフターゲット効果を引き起こし、高度な治療の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.RO, cs.SY, eess.SY, physics.app-ph, physics.bio-ph, physics.med-ph
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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、汎用表現とスケーラブルなトレーニングを … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph
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Reinforcement Learning for Control of Evolutionary and Ecological Processes
要約 進化ダイナミクスが理論の領域から応用へと移行するにつれて、単純なモデルを超 … 続きを読む
Physics-Based Dynamic Models Hybridisation Using Physics-Informed Neural Networks
要約 物理ベースの動的モデル (PBDM) は、複雑な動的システムを簡略化して表 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.bio-ph
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How accurate is mechanobiology?
要約 生物学的機能における物理的な力の基本的な役割が明確になるにつれて、メカノバ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.bio-ph, physics.comp-ph
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