Weitere Informationen auf der Webseite der Konferenz: https://www.lisym-cancer.org/sbmc2024
Weitere Informationen auf der Webseite des Workshops: https://simplaix-workshop2024.h-its.org/
By Volker Springel, Max Planck Institute for Astrophysics, Garching, Germany HITS Fellow 2018 Numerical simulations of cosmic structure formation have become a powerful tool in astrophysics. Starting right after the Big Bang, they predict the dark matter backbone of the cosmic web far into the non-linear regime and follow complex galaxy formation physics with […]
The 12th SIMPLAIX internal project meeting will take place at KIT Karlsruhe.
Am Samstag, 13. Juli 2024, öffnet das Heidelberger Institut für Theoretische Studien (HITS) wieder seine Türen im Schloss-Wolfsbrunnenweg 35. Von 11 bis 17 Uhr erwartet die Besucher*innen ein vielfältiges Programm mit allgemeinverständlichen Vorträgen und Präsentationen zu den Forschungsthemen des Instituts, botanischen Gartenführungen in deutscher und englischer Sprache und zahlreichen Angeboten zum Mit-Machen und Mit-Denken. Als […]
Texte, Videos, Podcasts produzieren – dank KI-basierter Software scheint das heute im Handumdrehen möglich. Das hat Konsequenzen für den Journalismus – in Sachen Fake News oder Urheberrecht ebenso wie für die Arbeit in Redaktionen. Doch auch in anderen Bereichen hat Software, die auf maschinellem Lernen basiert, im Journalismus Einzug gehalten – und das schon seit […]
By Guillermo Cabrera-Vives, Department of Computer Science, Universidad de Concepción, Chile Currently Klaus Tschira Guest Professor at HITS Astronomy, like many other fields, is experiencing an explosion of data, with vast amounts of information pouring in from the universe. This influx has driven the development of new machine learning (ML) tools, enabling new discoveries […]
The 13th SIMPLAIX internal project meeting will take place at Mathematikon.
By Markus Meuwly, Department of Chemistry, University of Basel, Switzerland Machine Learning-based techniques have the potential to fundamentally change how we approach characterizing and understanding chemical and biological materials. It is anticipated that ML applied to protein dynamics allows to carry out atomistic simulations on functionally relevant time scales using models approaching chemical […]
Diese Seite ist nur auf deutsch verfügbar
Zur englischen Seite wechseln oder auf dieser Seite bleiben.
