S'engage à établir un lien entre l'analyse des flux matériels et les méthodes de sciences sociales pour élaborer des politiques efficaces tenant compte du comportement humain.
Explore les extrêmes de la capacité d'interprétation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les arbres de décision clairsemés et les réseaux neuraux interprétables.
Explore les bêta-hairpins dans l'agrégation des protéines de polyglutamine, en se concentrant sur la maladie de Huntington et les mécanismes moléculaires derrière la formation de fibriles toxiques.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Explore la flexibilité conformationnelle et fonctionnelle des chaperons moléculaires Hsp70, en se concentrant sur les intermédiaires repliables et le cycle fonctionnel Hsp70.
Couvre le processus de vérification et de validation dans la simulation numérique de flux, assurant la crédibilité des résultats de la simulation.
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