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「physics.bio-ph」カテゴリーアーカイブ
Human Biophysics as Network Weights: Conditional Generative Models for Dynamic Simulation
要約 生物物理システムのシミュレーションは、生理学的メカニズムを研究し、ヒューマ … 続きを読む
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Environmental effects on emergent strategy in micro-scale multi-agent reinforcement learning
要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) は、マイクロロボットのサブセット … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.bio-ph
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Microelectronic Morphogenesis: Progress towards Artificial Organisms
要約 マイクロエレクトロニクスの形態形成とは、形状変化する材料の中でマイクロエレ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.ET, cs.RO, I.2.9, physics.bio-ph
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The Evolution theory of Learning: From Natural Selection to Reinforcement Learning
要約 進化は、私たちが住む生物学的世界を形作る基本的なプロセスであり、強化学習は … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NE, nlin.AO, physics.bio-ph
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Toward more accurate and generalizable brain deformation estimators for traumatic brain injury detection with unsupervised domain adaptation
要約 機械学習頭部モデル (MLHM) は、外傷性脳損傷 (TBI) の早期発見 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, eess.SP, physics.bio-ph, q-bio.QM, stat.AP
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Biophysical Cybernetics of Directed Evolution and Eco-evolutionary Dynamics
要約 タイトル： 指向進化と生態進化動態の生体サイバネティックス 要約：  … 続きを読む
カテゴリー: 68Txx, 92Cxx (Secondary), 92Dxx, cs.AI, cs.SY, eess.SY, I.2, physics.bio-ph, q-bio.PE
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Optimal foraging strategies can be learned and outperform Lévy walks
要約 タイトル：最適な食糧探索戦略は学習可能であり、レヴィウォークを超越する 要 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, physics.bio-ph, q-bio.PE
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EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models
要約 タイトル：EigenFold：拡散モデルを用いた生成的なタンパク質構造予測 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, q-bio.BM
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Deep reinforcement learning for the olfactory search POMDP: a quantitative benchmark
要約 嗅覚探索 POMDP (部分的に観察可能なマルコフ決定過程) は、乱気流中 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.bio-ph, physics.flu-dyn
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