Explore un cadre unifié pour la compréhension et l'évaluation de modèles de séquences génériques d'ADN/ARN ou de protéines, couvrant des sujets tels que la coévolution, la conservation et différents modèles tels que GREMLIN et BERT.
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Explore la division du travail dans les systèmes naturels, la coordination multi-robots, et les défis de l'incertitude dans les algorithmes basés sur le marché.
Explorer la sélection et la justification des modèles animaux précliniques dans le développement des médicaments, en mettant l'accent sur le chemin de 10 à 15 ans vers un médicament à petites molécules commercialisé.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Discute de l'investissement parental, de l'implication paternelle, de l'altruisme, des conflits familiaux et de la parenté génétique dans les familles.
