Neuste Artikel für Biologie

Untersuchen, wie sich biologische Merkmale im Laufe der Zeit entwickeln, um das Verhalten von Systemen vorherzusagen.

Forschung zeigt, dass es kompliziert ist, die Eigenschaften von Ektothermen in Abhängigkeit von der Temperatur zu modellieren.

Studie über schwimmende Organismen und den Flüssigkeitsfluss in engen Räumen.

Untersuchen, wie das Zurücksetzen einer Variablen das Verhalten von Partikeln in dynamischen Systemen beeinflusst.

Ein Blick darauf, wie Teilcheninteraktionen die Materialeigenschaften durch Defekte formen.

Ein neuer Algorithmus verbessert die Genauigkeit bei der Simulation der Teilchenbewegung in Flüssigkeiten.

Eine neue Methode vereinfacht komplexe multiskalige Probleme mit Gradient-Abstieg.

Neue Trainingstechniken verbessern die Bildgebung biologischer Strukturen mit SMLM.

Ein neues Modell erklärt, wie Zellen sich zu chemischen Signalen bewegen.

Erforsche den Einfluss von Zufälligkeit auf komplexe Systeme mithilfe fortgeschrittener mathematischer Modelle.

FAPM verbessert die Vorhersage von Proteinfunktionen mit multimodalen Modellen und Deep Learning.

Erforschung von fraktionalen Ableitungen und ihren Berechnungsmethoden für präzise Modellierung in verschiedenen Bereichen.

ProtChatGPT ermöglicht einen einfacheren Zugang zu Proteininformationen durch konversationales KI.

Erforschen, wie aktive Partikelmodelle Tierinteraktionen und -verhalten erklären.

Erforsche, wie Retinsäure die Kiemenentwicklung bei Axolotls beeinflusst.

Ein neuer Ansatz verbessert Lösungen für die Bewegung von Partikeln in Flüssigkeiten mit sich ändernden Grenzen.

Erschliessen, wie sich Partikel über die Zeit in eingeschränkten Umgebungen verhalten.

Dieser Artikel stellt ein Modell für zufällige Bäume vor, die im Laufe der Zeit von lokalen Veränderungen beeinflusst werden.

Die Bewertung der LLM-Leistung durch ein spezielles Benchmark für die Bio-Bildanalyse.

Dieser Artikel untersucht, wie das Gedächtnis die erste Passagezeit für Zufallsgänger beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Interaktionen.

Ein Blick darauf, wie dynamische Systeme funktionieren und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Erforsche das Wachstum und die Anwendungen von zufälligen Bäumen in der Mathematik und Natur.

Neue Methoden verbessern das Verständnis dafür, wie Zellen wachsen und miteinander interagieren.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit und Effizienz des Multiskalenmodellings.

Untersuchen, wie geladene Polymere die DNA-Sequenzierungstechnologien verbessern.

Neue Methoden verbessern die Simulationen von aktiver Materie, indem sie die Dichtefluktuationen reduzieren.

MeshAC erstellt adaptive 3D-Netze für genaue Materialsimulationen in mehreren Massstäben.

Die Hürden bei der Interpretation von räumlichen Transkriptomik-Daten untersuchen.

Ein neuartiges Konzept zur Simulation von sprungbasierten stochastischen Prozessen in verschiedenen Bereichen.

Forschung zeigt, dass es spezielle Genexpressionsmuster gibt, die mit Umweltveränderungen verbunden sind.

Eine neue Methode verbessert das Datenaufteilen für Deep Learning in der biologischen Analyse.

Erforschen, wie geometrische Analyse unser Verständnis von Krebs verbessern kann.

Die Synergie zwischen Quantencomputing und optimalem Transport für biologische Daten erkunden.

Ein Blick auf Hypergraphen und ihre Rollen in verschiedenen Bereichen.

Die Untersuchung von Zufallsbewegungen in verzweigten Strukturen zeigt wichtige ökologische und rechnerische Dynamiken.

Ein neues Verfahren verbessert die Schätzung von Gedächtniskernen in der Partikeldynamik.

Eine neue Methode vereinfacht die Simulation von Abstammungsbäumen und steigert die Effizienz der biologischen Forschung.

Erkunde die GWSBM- und GWPDSM-Modelle zur Gemeinschaftserkennung.

Ein Blick darauf, wie die Informationstheorie Daten misst und verarbeitet.