Flatiron学院的任务是通过计算方法推进科学研究,方法包括数据分析、理论、建模和模拟
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协同工作
平板学院机器学习
机器学习已成为计算科学不可或缺的工具,它在整个Flatiron学院是一个活跃和不断扩大的研究领域
- CCM系统
- CCN
- CCA系统
- CCB
- CCQ语言
构造分子生物物理
基础所有生物过程都是分子并彼此交互然而,我们理解这些分子在生物相关尺度上作用的能力仍然非常有限。
- CCB
- CCM系统
学习宇宙
由哥伦比亚大学Greg Bryan指导的这一协作旨在理解并判定宇宙进化和初始条件,使用贝叶斯前向建模法观测
- CCA系统
- |哥伦比亚大学
- |劳伦斯伯克利国家实验室
- |哈佛大学
- |斯德哥尔摩大学
- |D'Astrophque巴黎学院
- |蒙特利尔大学
- |普林斯顿大学
- |卡内基梅隆大学
- |Max-Planck天体物理研究所
Flatiron学院包容多样性
公平倡导IDA学者程序
杰出科学家对多样性和兼容性特别感兴趣
学者可参与各种活动,如科学项目工作、启动新协作、指导初级科学家以及组织或参加讲习班和职业发展活动
软件类
Flatiron研究所的一项重大工作是开发并支持高质量开源软件供研究使用。
研究高亮
相平面反射
S.什瓦茨曼Sarah McFann Martin Wühr Boris Y鲁宾斯坦
细胞外信号-受控异序控制细胞多关键过程
生物化学杂志基本细胞类型序列模型图集基因表达式和变异特效
人类生物根植于高专业细胞类型编程
单元报表方法星系及其环星介质共演化统一模型:扰动和原子冷却物理相对作用
维拉吉潘迪亚
公元前投放格雷格L布赖恩 克里斯托弗卡尔
R.萨默维尔Jonathan Stern Claude-Andre Faucher-Giguere,Zachary Hafen安格斯-阿尔卡扎尔福布斯
环星介质(CGM)在调控星系周围气流方面发挥着关键作用,从而决定了星系进化过程不过
arXiv:2211.09755新闻通知
计算生物中心
03年11月2023
Flatiron科学家焦点
2023年10月31日
学习更好:提高深学习模型效率
马拉强生格罗