Explore la synchronisation et le couplage des cycles circadiens et cellulaires, en se concentrant sur la dynamique, les prédictions et le temps spécifique aux organes.
Déplacez-vous dans la santé personnalisée à l'aide d'avatars de mouche de fruits pour le traitement du cancer et la variation génétique de la santé intestinale.
Explore les effets de la lumière artificielle sur la santé des organismes vivants et les principes de la chirurgie guidée par la fluorescence, ainsi que les mécanismes et les antécédents de la luminothérapie lumineuse pour les troubles psychiatriques.
Explore l'entraînement et la synchronisation des oscillateurs circadiens, en se concentrant sur les rythmes circadiens humains et l'impact des stimuli externes.
Déplacez-vous dans la signification de la lumière du jour pour les environnements intérieurs, couvrant le confort visuel, les réactions émotionnelles et la vitalité.
Explore l'entraînement et la synchronisation des oscillateurs, en se concentrant sur le modèle de Kuramoto et les phénomènes de résonance dans les rythmes circadiens humains.
Explore le profilage du protéome, la découverte de biomarqueurs, la maladie d'Alzheimer, la médecine de précision et les applications avancées de spectrométrie de masse.
Examine les effets de la lumière bleue sur la glande pinéale, la production de mélatonine et la santé, offrant des solutions pratiques pour minimiser l'exposition à la lumière bleue.
Explore l'impact des différents environnements sur la qualité du sommeil et les défis de dormir dans l'espace, en réfléchissant sur l'influence des sensations spatiales sur les rêves.
Explore la physiologie et les pathologies de l'hormone de croissance et du facteur de croissance insulino-like 1, y compris l'acromégalie, le gigantisme et divers types de nanisme.
Explore la bistabilité dans la régulation des gènes, l'analyse des points fixes, des diagrammes de bifurcation et le comportement d'hystérésis dans l'expression des gènes.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
