Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explore les transitions de verre et de fusion dans les polymères, y compris les méthodes de caractérisation et les propriétés spécifiques des polymères.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Explore le repliement des protéines, les interactions hydrophobes, les conformations compactes, le modèle HP, la co-évolution et les méthodes de calcul.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Explore la dynamique moléculaire Car-Parrinello, une approche unifiée combinant la dynamique moléculaire et la théorie de la densité-fonctionnelle pour simuler divers systèmes, en mettant l'accent sur le contexte historique, les détails techniques et les défis dans les simulations atomistes.
Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Explore les simulations de dynamique moléculaire sous des contraintes holonomiques, en se concentrant sur l'intégration numérique et la formulation d'algorithmes.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Couvre les fondamentaux de la conception des protéines, y compris les structures secondaires, la propension aux acides aminés, les boucles et les méthodes de calcul.
Couvre les principes de la microscopie électronique à balayage, y compris les signaux SEM, les détecteurs et le spectre d'énergie des électrons, ainsi que l'efficacité de la génération de rayons X.
