Método Learn-by-Calibration em processos científicos

Método Learn-by-Calibration em processos científicos Por: Tatiana Rebocho Foi desenvolvido um novo método de deep learning por cientistas do Lawrence Livermore National Laboratory, na Califórnia, EUA. Este método é denominado “Learn-by-Calibrating” e tem como objetivo criar emuladores científicos bastante poderosos que podem ser usados como proxies (servidor intermediário) para simuladores de computação.  A abordagem deste Ler mais sobreMétodo Learn-by-Calibration em processos científicos[…]

Simulação computacional no tratamento de doenças genéticas

Simulação Computacional no tratamento de Doenças Genéticas Por: Catarina Lima Com objetivo de desenvolver novas estratégias terapêuticas associadas ao tratamento de  doenças genéticas, foi desenvolvida, pelo laboratório de Kris Saha na Universidade de Wisconsin-Madison, uma metodologia que interliga a simulação computacional com ferramentas de edição de genes.  No decorrer da parte experimental deste projeto, os Ler mais sobreSimulação computacional no tratamento de doenças genéticas[…]

Simulação Musculoesquelética e Controlo Neuromuscular – OpenSim

Simulação Musculoesquelética e Controlo Neuromuscular: OpenSim Por: Alice Paulo O movimento é inerente e essencial à vida humana e animal, emergindo da interação de complexos sistemas neurais, musculares e esqueléticos. Um software que permite determinar variáveis laboriosas de medir a nível experimental, como a força gerada pelo músculo, estiramento e dotado da capacidade de prever Ler mais sobreSimulação Musculoesquelética e Controlo Neuromuscular – OpenSim[…]