1.A scalable approach to the computation of invariant measures for high-dimensional Markovian systems

作　　者：Susanne Gerber ;Simon Olsson ;Frank Noé 等

出　　处：Scientific Reports. 2018 ;8(1):1796.doi:10.1038/s41598-018-19863-4

出版社：Springer Nature

文章 ID：230254706

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2.Toward a direct and scalable identification of reduced models for categorical processes

作　　者：Susanne Gerber ;Illia Horenko

出　　处：Proceedings of the National Academy of Sciences. 2017 ;114(19):4863-4868.doi:10.1073/pnas.1612619114

出版社：The National Academy of Sciences of the United States of America

文章 ID：197677733

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3.Clustering and control for adaptation uncovers time-warped spike time patterns in cortical networks in vivo

作　　者：James B. Isbister ;Vicente Reyes-Puerta ;Jyh-Jang Sun 等

出　　处：Scientific Reports. 2021 ;11.doi:10.1038/s41598-021-94002-0

出版社：Springer Nature

文章 ID：1035278331

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4.A deeper look into natural sciences with physics-based and data-driven measures

作　　者：Davi Röhe Rodrigues ;Karin Everschor-Sitte ;Susanne Gerber 等

出　　处：iScience. 2021 ;24(3):1-13.doi:10.1016/j.isci.2021.102171

出版社：Elsevier

文章 ID：1031448870

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5.Cheap robust learning of data anomalies with analytically solvable entropic outlier sparsification

作　　者：Illia Horenko

出　　处：Proceedings of the National Academy of Sciences. 2022 ;119(9).doi:10.1073/pnas.2119659119

出版社：The National Academy of Sciences of the United States of America

文章 ID：1036795149

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	Illia Horenko	5篇
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	Frank Noé	1篇
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	James B. Isbister	1篇
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	Proceedings of the National Academy of Sciences	2篇
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	iScience	1篇

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