生物システム に関する最新の記事

限られたコミュニケーションでエージェントが合意に達する方法の研究。

新しいハイブリッド法がX線レーザーを使った物質の研究を強化する。

非局所モデルは、距離を超えた複雑な生物間の相互作用についての洞察を提供する。

大規模データセットで最大-プレックスを効率的に見つける新しい方法。

位相分離を通じて、秩序のある極性アクティブ流体のユニークな挙動を探求する。

新しいモデルは、動く境界での流体の挙動を理解するのに役立つ。

微生物は化学信号を使って食べ物を見つけたり、危険を避けたりするんだ。

ハイパーグラフォン理論におけるエントロピーの役割とその応用を探る。

この記事では、ノイズがネットワーク内の神経細胞の活動にどんな影響を与えるかを探るよ。

革新的手法で複雑なネットワークの相互作用や行動を研究しよう。

この研究は、特定の構造が複雑なシステムの挙動にどんな影響を与えるかを調べている。

並列シナプスが神経細胞のコミュニケーションと記憶をどう高めるかを調べる。

この記事では、指向性ネットワークがどのように機能するかと、さまざまなシステムにおけるその重要性について考察します。

この記事は、点欠陥と延長欠陥がTASEPにおける粒子の動きにどのように影響するかを研究している。

流体と構造がお互いにどう影響し合うか、特にランダムな条件下で調べてるよ。

同期オシレーターがノイズにどう反応して、システムの安定性にどう影響するかを探る。

量子物理学、デジタルシステム、そして生物生命のつながりを探ってみて。

新しい方法が、ノイズの多いデータや不完全なデータに対処することでリンク予測を改善する。

薄膜における化学反応が流体の挙動にどう影響するか探ってみて。

この研究は、故障や悪意ある行動にもかかわらず、発振器の同期を実現する方法を提示してるよ。

複雑なネットワークを効果的に制御・管理する方法を調査中。

生物データセットを組み合わせてネットワーク再構築をより良くする方法を紹介するよ。

新しい方法で、ネットワークがタスクの効率に基づいて適応できるようになった。

Matern型ランダムフィールドがデザインの信頼性とパフォーマンスをどう向上させるか学ぼう。

熱い水が冷たい水よりも早く凍る理由を探ってみよう。

この研究は、アクティブな環境が粒子の輸送やシステムの挙動にどう影響するかを調べているよ。

閉じた空間での活性粒子のユニークな動きを調べる。

HEroBMは粗視化分子シミュレーションの逆マッピング精度を向上させる。

脳みたいな複雑なシステムで、エージェントがどうやって同期を防ぐか探ってるんだ。

新しいモデルがディーン・カワサキ方程式を強化して、粒子の動的解析がより良くなったよ。

新しいアプローチで、ペトリネットを使った動的関係の評価が強化されるよ。

自己回帰モデルを通じて進化するネットワークを理解する新しいアプローチ。

この研究は、分数減衰がヘルムホルツ振動子の挙動にどんな影響を与えるかを調べてるよ。

革新的な方法がポリマーと溶媒の相挙動の分析を簡素化する。

共有された基盤構造を使って、相互に接続されたネットワークの応答を予測する方法。

胚発生におけるセグメンテーションクロックの適応メカニズムを探る。

モジュラー構造が人工ニューラルネットワークの効率と適応性をどう向上させるかを探る。

この記事では、溶媒の選択がブロックコポリマーの相分離にどのように影響するかについて話してるよ。

研究がスパイキングニューラルネットワークとパターン形成のダイナミクスを明らかにした。

ランダムな動きがシステムの接続性にどう影響するかを見てみよう。