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wawasan - 科学
SSA予測パラメータの選択に関する実験評価
SSA予測の精度には、ウィンドウ長とグループ化の選択が重要です。
ラルバゼブラフィッシュの行動学習のためのマスクされた骨格シーケンスモデリングに関する技術レポート
ラルバゼブラフィッシュの行動から潜在的な埋め込みを抽出する新しい方法を紹介します。
光学表面インプリントのための物理強化マルチフィデリティ学習
光学残留プロファイルと材料弾塑性特性との間の逆問題をMFNNを介して解決する方法に焦点を当てる。
複雑なネットワークシステムの進化史の再構築について
複雑なネットワークシステムの進化過程を再構築し、機械学習アルゴリズムを適用して、タンパク質相互作用、生態系、社会ネットワークシステムなどの歴史的形成プロセスを抽出することが可能である。
タイトル：SE(3)拡散モデルを用いたタンパク質構造生成
物理学に基づく力を導入したSE(3)拡散モデル(CONFDIFF)により、タンパク質の構造生成が向上しました。
COVID-19に関する因果関係エンジニアリング：ケーススタディ
COVID-19の状況下での因果関係エンジニアリングの重要性と方法に焦点を当てる。
相互作用する動的システムにおける潜在フィールドの発見とニューラルフィールド
相互作用するシステムにおける潜在的な力場を発見し、未知のフィールドを推測するためのニューラルフィールドを提案します。
知識再利用転移学習法における分子と材料科学
機械学習を活用した知識再利用転移学習法が分子と材料科学に革新的な影響をもたらす。
LUWA Dataset: Learning Lithic Use-Wear Analysis on Microscopic Images
LUWAデータセットは、古代遺物の理解や材料相互作用、ツール機能、歯科記録に重要な作業材料を区別するための微視的画像を使用したリシックユースウェア分析（LUWA）に焦点を当てています。
複雑なシステムにおける情報分解：機械学習を通じて
複雑なシステムにおける重要な変動を特定するための実用的かつ一般的な方法を提案し、機械学習を使用して情報を分解することで、マイクロおよびマクロスケールの構造の接続を研究する。
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