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定量生物学

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2021年6月15日星期二(展示28个参赛作品中的前25个)

[1] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07622pdf
标题:阿尔茨海默病多临床组的代表性功能连通性学习
主题: 神经元与认知(q-bio.NC)
[2] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07610pdf其他
标题:测量果蝇Melanogaster的年龄相关行为变化的曲目
主题: 定量方法(q-bio.QM);生物理物理(物理学.Bio-ph)
[3] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07490pdfps其他
标题:从生物树突中汲取灵感,以赋予人工神经网络
评论:12页,1图,观点文章
杂志 - ref:Chavlis,Spyridon和Panayiota Poirazi。“从生物树突中汲取灵感,以赋予人工神经网络。”神经病学的目前意见70(2021):1-10
主题: 神经元与认知(q-bio.NC)
[4] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07355pdf
标题:使用大脑激活来预测想象的内容
评论:在2013年发表于2013年第四届全国计算机视觉,模式识别,图像处理和图形(NCVPripg)(第1-3页)
主题: 神经元与认知(q-bio.NC);机器学习(cs.LG)
[5] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07292pdf其他
标题:拓扑标识SARS-COV-2中的新出现自适应突变
主题: 种群与进化(q-bio.PE);计算几何(cs.CG);基因组学(q-bio.GN);定量方法(q-bio.QM)
[6] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07267pdfps其他
标题:具有多态的非线性信号转导网络
作者: 韩愈江6月他
评论:12页,7个数字
主题: 分子网络(q-bio.MN);生物理物理(物理学.Bio-ph)
[7] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07262pdf其他
标题:利用具有不确定性的多尺度动力学输运方程研究新冠肺炎疫情在意大利的空间传播
主题: 种群与进化(q-bio.PE);数值分析(Math.NA);物理与社会(物理学博士)
[8] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07206pdfps其他
标题:复杂共生网络中的稳定性与选择性灭绝
评论:5页,3图,包含补充材料
主题: 种群与进化(q-bio.PE);物理与社会(物理学博士)
[9] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07089pdf其他
标题:一种建模和优化实验生物协议的语言
主题: 定量方法(q-bio.QM)
[10] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07005pdf
标题:人类和动物冠状病毒基因组中核糖核衣壳组装/包装信号的进化:靶向、传播和进化
评论:40页,12个数字
主题: 其他定量生物学(q-bio.OT)
[11] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.06975pdf
标题:一种新颖的全3D,微流体导向,凝胶为基础的低成本可拉伸软传感器
主题: 定量方法(q-bio.QM);软凝聚态物质(cond-mat.soft);机器人(cs.RO);应用物理学(physics.app-ph)
[12] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.06929pdf其他
标题:信号通路的动力学和敏感性
主题: 分子网络(q-bio.MN);亚细胞的过程(q-bio.SC)
[13] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.06877pdf其他
标题:GPA树:功能注释的统计方法 - 树木导向的GWAS结果的优先级
评论:14页,3个数字
主题: 基因组学(Q-BIO.GN);方法(stat.ME)
[14] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.06752pdf其他
标题:EDEN:一个高性能的,通用的,基于神经网络的神经模拟器
评论:29页,9个数字
主题: 神经元与认知(q-bio.NC)
[15] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.06727pdf其他
标题:比较系统发生网络发生器的拓扑结构
作者: Remie詹森刘刘
主题: 种群与进化(q-bio.PE);组合(Math.co);概率(math.pr)
[16] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.06638pdf
标题:DEMETER:由实验数据和精炼的基因注释指导的基因组规模重建的高效同步管理
评论:6页,1个数字
主题: 基因组学(Q-BIO.GN);分子网络(q-bio.MN)
[17] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.06537pdf
标题:键盘的听觉调谐
评论:6页,5个数字,5个表,提交给MTO,替代性质:添加承认,引用和引用的作品列表。注意:初始提交仅被视为“公告”,因此不符合文章正常的要求。目标仅具有一个非常可读的文本,没有元素强制执行文本的内容
主题: 神经元与认知(q-bio.NC);物理历史与哲学(Physics .hist-ph)
[18] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07492(cross-list from physics.comp-ph) [pdf其他
标题:机器学习分子动力学隐含求解
评论:15页,6个数字
主题: 计算物理(Physics.comp-ph);生物物理学(physics.bio-ph);化学物理(physics.chem-ph);生物分子(q-bio.BM);机器学习(stat.ML)
[19] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07411(从cs.CV交叉列表)[pdf其他
标题:部分成功结束人与机器视觉之间的差距
评论:这项工作的初步版本在2020年NeurIPS“人类和机器智能的共享视觉表示”研讨会上以口头形式呈现(必威精装版App西汉姆联ARXIV:2010.08377
主题: 计算机愿景和模式识别(CS.cv);人工智能(CS.AI);机器学习(cs.LG);神经元与认知(q-bio.NC)
[20] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07369(来自cs.lg的跨列表)[pdf
标题:一个自我监督的功能学习和推断框架
评论:15页,4个数字
主题: 机器学习(cs.LG);神经元与认知(q-bio.NC)
[21] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07185(cross-list from cs.AI) [pdf
标题:利用深神经网络建模对象识别新生儿小鸡
评论:提交于CogSci 2021年
主题: 人工智能(cs.AI);神经元与认知(q-bio.NC)
[22] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07130(cross-list from conn -mat.stat-mech) [pdf其他
标题:生物物理过程的反绝热控制
评论:正文:27页,7图;七页,三个数字
主题: 统计力学(cond-mat.stat-mech);生物物理学(physics.bio-ph);分子网络(q-bio.MN)
[23] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2106.07096.(来自stat.me的跨列表)[pdf
标题:反复观测非平稳非线性时间序列偏相关的检验
主题: 方法(stat.ME);神经元与认知(q-bio.NC);应用程序(stat.AP)
[24] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.07030(来自CS.NE的跨列表)[pdf其他
标题:在尖峰神经栓尔硬件上实施的反向衰退算法
评论:20页,5个数字
主题: 神经和进化计算(CS.NE);人工智能(CS.AI);机器学习(cs.LG);神经元与认知(q-bio.NC)
[25] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2106.06743(cross-list from eess.IV) [pdf
标题:利用深度机器学习对老年痴呆症患者的磁共振图像进行海马体分割
主题: 图像和视频处理(eess.IV);计算机视觉与模式识别;机器学习(cs.LG);神经元与认知(q-bio.NC)
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