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Cette recherche simplifie l'apprentissage des graphes acycliques dirigés à partir des données en utilisant l'optimisation convexe.

Étude du mouvement des particules dans des environnements confinés avec des obstacles fixes.

Cet article examine comment les réseaux cellulaires se comportent et leurs implications pour la technologie et la biologie.

Cette étude montre comment la forme des particules, la température et la densité influencent les forces d'appauvrissement.

Cette étude examine le comportement des fluides et les motifs d'ondes dans des tuyaux courbés.

Explore comment les réseaux évoluent en utilisant des modèles de duplication-divergence et l'asymétrie de divergence.

Une nouvelle approche pour unifier les mesures de similarité pour des comparaisons scientifiques plus claires.

Cette étude montre comment la forme des membranes influence le regroupement des protéines et l'organisation cellulaire.

On vous présente l'apprentissage en contre-courant comme une alternative naturelle aux méthodes de formation traditionnelles.

La méthode LEAP analyse les petits changements dans des systèmes complexes pour obtenir des insights plus profonds.

Cet article examine comment les interactions entre protéines créent des motifs dans les processus cellulaires.

Découvre les liens entre les graphes bipartis et l'algèbre de manière sympa.

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