Моделирование сложных систем: новый взгляд на композиционную биологию
В статье представлена методология построения многоуровневых симуляций в системной биологии, основанная на композиционном моделировании и унифицированных протоколах взаимодействия.
Январский фестиваль Шиба! 🚀💰
Но давайте не поддаваться волне простого энтузиазма, ведь график рыночной капитализации радует нас повествованием о стабильном возрождении. За последние 24 захватывающих часа SHIB вырвался из кокона финансовой мощи в районе 4,5 миллиарда и галантно раскрылся возле 5,17 миллиарда долларов, коснувшись внутридневного зенита в 5,30 миллиарда — как это восхитительно!
Круглые кнопки: иллюзия роста конверсии?
Новое исследование показывает, что ранее зафиксированное значительное увеличение кликабельности кнопок с закругленными углами могло быть вызвано недостаточной статистической мощностью исходных тестов.
OMG Мем-коины вернулись?! 😱 (Нет, серьезно, проверьте это)
После целого квартала, когда крипта ощущалась как вечеринка, на которую никто не ответил – 4 квартал 2025 года был мрачным, ребята, как «забыл-свои-штаны-на-Zoom-встречу» уровень грусти – рынок наконец-то выдыхает. И угадайте, кто бросает конфетти? Мем-коины. Потому что, конечно, они. 🎉🤡
Эволюция N-body моделирования: от первых шагов к современным вычислениям
В статье представлен обзор истории и текущего состояния N-body симуляций, демонстрирующий прогресс в алгоритмах, параллельных вычислениях и их применении к исследованию динамики звездных скоплений и источников гравитационных волн.
Мозг в деталях: Новая оптика для изучения органоидов
Исследователи продемонстрировали метод высокоразрешающей визуализации срезов мозговых органоидов без использования меток, открывая новые возможности для изучения их структуры и активности.
NVIDIA GeForce NOW получит нативную поддержку Linux.
GeForce NOW официально доступна на Steam Deck. NVIDIA создала простой способ добавить GeForce NOW в вашу библиотеку Steam, позволяя запускать её как любую другую игру. В то время как пользователи Linux-десктопов могли использовать GeForce NOW через обходные пути или неофициальные приложения, эти методы часто перестают работать после обновлений. Однако, ожидается, что ситуация улучшится с предстоящим добавлением официальной поддержки Linux.
Разделяя сложное: новый подход к реконструкции МРТ-изображений
![Предлагаемая стратегия обучения представлений использует потери переноса изображений для обучения разделенным представлениям, где декодер комбинирует геометрические латенты [latex]\mathbf{X}\_{g\_{i},c\_{i}}[/latex] с контрастными латентами [latex]\mathbf{X}\_{g\_{j},c\_{j}}[/latex] для генерации нового изображения, реализуя тем самым перенос контраста для [latex]\mathbf{X}\_{g\_{i},c\_{i}}[/latex] или перенос геометрии для [latex]\mathbf{X}\_{g\_{j},c\_{j}}[/latex], а модули FiLM, применяя глобальное усреднение (GAP) и полносвязный (FC) слой к картам признаков энкодера [latex]\mathbf{F}\_{enc}^{l}[/latex] для получения [latex]\mathbf{z}\_{c}^{l}[/latex], затем разделяют их на параметры модуляции [latex]\boldsymbol{\gamma}\_{c}^{l}[/latex] и [latex]\boldsymbol{\beta}c^{l}[/latex] для модуляции карт признаков декодера [latex]\mathbf{F}\_{dec}^{l}[/latex] на соответствующем уровне.](https://arxiv.org/html/2512.24674v1/Fig_training.png)
Исследователи предлагают инновационный метод восстановления изображений магнитно-резонансной томографии, основанный на разделении и эффективном использовании геометрических и контрастных характеристик.
Трехмерная сегментация объектов: новый подход к согласованию многовидовых данных
Исследователи представили UniC-Lift — метод, позволяющий эффективно создавать согласованные трехмерные модели объектов на основе данных из нескольких источников.
Моделирование межфазных явлений: новый взгляд с помощью машинного обучения
![Исследования демонстрируют, что поправки к физически обоснованному DFT-приближению, а именно [latex]\phi\_{\theta}^{(1,3)}[/latex] и [latex]\phi\_{\theta}^{(2,4)}[/latex], позволяют точно моделировать плотность адсорбированной жидкости, воспроизводя как объемную бинодаль с корректными областями жидкости и газа, так и структуру слоев жидкости у стенки и наклон границы раздела фаз жидкость-пар.](https://arxiv.org/html/2512.23840v1/images/def/correction_effects.png)
Исследователи объединили классическую теорию функционала плотности с алгоритмами машинного обучения для более точного и эффективного моделирования сложных физических процессов, таких как смачивание.