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「physics.bio-ph」カテゴリーアーカイブ
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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Doob’s Lagrangian: A Sample-Efficient Variational Approach to Transition Path Sampling
要約 動的システムにおける稀なイベントのサンプリングは、自然科学で生じる基本的な … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph
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Circuit design in biology and machine learning. I. Random networks and dimensional reduction
要約 生物学的回路は、入力を受け取り出力を生成する神経または生化学のカスケードで … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, q-bio.PE
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Learning Dynamics from Multicellular Graphs with Deep Neural Networks
要約 多細胞の機能的構造への自己集合は、胚の発生、器官形成、腫瘍浸潤などを含む発 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.LG, physics.bio-ph
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AMARO: All Heavy-Atom Transferable Neural Network Potentials of Protein Thermodynamics
要約 全原子分子シミュレーションは高分子現象についての詳細な洞察を提供しますが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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MA^2: A Self-Supervised and Motion Augmenting Autoencoder for Gait-Based Automatic Disease Detection
要約 地面反力 (GRF) は、地面と接触している物体に地面によって及ぼされる力 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.bio-ph
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