Apprentissage multimodal pour la cartographie de la dynamique génotype-phénotype

Apprentissage multimodal pour cartographier la dynamique génotype-phénotype Contexte La relation complexe entre le génotype et le phénotype a toujours été une question centrale en biologie. Le génotype fait référence à l’information génétique d’un organisme, tandis que le phénotype est la manifestation de cette information génétique dans un environ...

Apprentissage Actif Bayésien Profond Utilisant le Matériel de Calcul en Mémoire

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage profond a réalisé des progrès significatifs dans des tâches complexes. Cependant, le succès de l’apprentissage profond dépend largement de grandes quantités de données annotées, et le processus d’annotation des données est non seulement chronophage e...

Approche de la précision couplée-cluster pour les structures électroniques moléculaires avec l'apprentissage multitâche

L’apprentissage automatique au service de la chimie quantique : Prédiction des structures électroniques moléculaires avec une précision approchant celle des méthodes de cluster couplé Contexte académique En physique, chimie et science des matériaux, les méthodes de calcul jouent un rôle clé pour révéler les mécanismes sous-jacents des phénomènes ph...

Un algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques

Rapport de recherche sur l’algorithme de transfert de style spatio-temporel pour la génération de stimuli visuels dynamiques Contexte académique L’encodage et le traitement des informations visuelles ont toujours été des domaines de recherche importants en neurosciences et en sciences de la vision. Avec le développement rapide des techniques d’appr...

Un algorithme de recuit simulé pour la randomisation des réseaux pondérés

Une étude sur la randomisation des réseaux pondérés basée sur l’algorithme de recuit simulé Contexte Dans le domaine des neurosciences, le connectomique (connectomics) est une branche importante de l’étude de la structure et de la fonction des réseaux neuronaux du cerveau. Avec le développement des techniques d’imagerie modernes, les chercheurs peu...

Un cadre évolutif pour l'apprentissage des opérateurs de solution dépendants de la géométrie des équations différentielles partielles

Introduction Ces dernières années, l’utilisation de méthodes numériques pour résoudre les équations aux dérivées partielles (Partial Differential Equations, PDEs) a joué un rôle crucial dans divers domaines tels que l’ingénierie et la médecine. Ces méthodes ont montré des résultats significatifs dans des applications telles que l’optimisation topol...