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05 Fachbereich Physik
Institut für Physik Kondensierter Materie (IPKM)
Theorie weicher Materie
2023
Smart Active Particles Learn and Transcend Bacterial Foraging Strategies
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Smart Active Particles Learn and Transcend Bacterial Foraging Strategies
Anzahl der Dateien: 1
Codes.zip (1.078MB)
Datum
2023-12-21
Personen
Nasiri Garabolagh, Mahdi
Loran, Edwin
Liebchen, Benno
Typen
Software
Metadaten
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Text
BibTex
DataCite XML
JSON
Beschreibung
Below you will find the codes and the trained model weights of the paper "Smart Active Particles Learn and Transcend Bacterial Foraging Strategies".
Schlagwort
Active Matter Physics
;
Target Search
;
Machine Learning
DFG-Fächer
3.22-01 Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
URI
https://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/4071
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Die folgenden Lizenzbestimmungen sind mit dieser Ressource verbunden:
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Solange nicht anders angezeigt, wird die Lizenz wie folgt beschrieben: Creative Commons Attribution 4.0