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形式DNA-A分子动力学仿真研究的基本翻转
曲线+ [26]。基本对中的变化通常由参数x-disp，y-disp，倾斜和尖端描述（如图s6），其中X-DISP描述了沿X轴的基本对的位移，Y- DESP描述了沿Y轴的碱基对的位移，倾斜描述了X轴围绕X轴的基本对的旋转角，尖端描述了围绕Y轴的碱基对的旋转。我们选择X- disp，y-disp，倾斜，目标碱基的尖端和DNA小凹槽的宽度，以研究从无偏的分子动力学模拟中研究两种DNA结构的差异。
从仿真环境到现实世界情景
本文通过海洋机器人操作提出了一种基于视觉的3D映射的新方法3D映射。所提出的方法介绍了水下机器人任务的三个主要阶段，特别是计划阶段，任务时间和离线处理阶段。最初，我们通过多视频传感器配置和对水下培养基效果的模拟进行任务计划。随后，我们证明了使用泊松表面重建（PSR）（PSR）和枢轴旋转算法（BPA）实时3D表面重建和检测的可能性，从而可以对所获得的数据的获得的数据进行实时质量评估，并允许对现场的覆盖范围进行控制。最后，根据几何可靠性和结果的视觉外观讨论了离线摄影工作流程。在挪威特朗德海姆（Trondheim）峡湾的三个残骸地点的模拟和现实环境中已经开发和测试了所提供的三步方法学框架，并在挪威的峡湾中介绍了新的新型海洋机器人技术，例如明显的机器人Eelume。
3D流仿真的生成建模
3D中湍流的模拟是计算流体动力学（CFD）中最昂贵的模拟之一。已经在替代模型上写了许多作品，以更快，学习，自动化的模型代替流体流的数值求解器。然而，三个维度的湍流的复杂性需要以很小的时间步长训练这些模型，而产生逼真的流量状态需要长时间的延期，并从多个步骤和明显的误差积累或从已知的现实流动状态开始，我们首先要避免使用。取而代之的是，我们建议将湍流模拟作为一项发电的任务，直接学习所有可能的湍流状态的多种流量，而无需依赖任何初始流动状态。在我们的实验中，我们引入了一个具有挑战性的3D湍流数据集的高分辨率流和由各种物体引起的详细涡流结构，并得出了两个新型的湍流样本评估指标。在此数据集中，我们表明我们的生成模型捕获了由看不见的对象引起的湍流的分布，并生成了可用于下游应用程序的高质量，现实的样本，而无需访问任何初始状态。
公平干预计划的新方法，以改善数字健康计划中的参与度和结果：仿真研究
背景：数字健康计划为患有慢性疾病的患者提供个性化支持，其有效性是通过患者实现目标临床结果以及该计划维持患者参与能力的程度来衡量的。但是，患者辍学和不平等的干预措施交付策略，可能会无意中惩罚某些患者亚组，这代表了最大化有效性的挑战。因此，优化成功因素（目标临床结果和持续参与的实现）之间平衡的方法学是可取的，尤其是在存在资源限制的情况下。目的：我们的目标是为数字健康计划资源管理提供一个模型，该模型共同说明了个人临床结果与患者参与之间的相互作用，确保公平分配以及允许能力计划，并使用有关2型糖尿病类型的公开数据进行广泛的模拟，一种慢性疾病。方法：我们提出了一个不安的多型强盗（RMAB）模型来计划干预措施，以共同优化长期参与和个体临床结果（在这种情况下，以实现目标健康葡萄糖水平的实现来衡量）。通过加剧组之间的差异来减轻RMAB的趋势实现良好的综合性能，我们为RMAB提出了新的公平目标，并应用了二元优化算法来解决它们。我们为患者参与度和个体临床结果轨迹的联合演变制定了模型，以捕获数字慢性病管理计划中关键的感兴趣动态。结果：在仿真练习中，我们优化的干预政策导致12个月后达到健康葡萄糖水平的患者高达10％，与护理标准基准相比，辍学率降低了10％。此外，与最先进的面前相比，我们的新公平政策将6个人口群体的参与度和健康成果的平均绝对差异最多减少了85％。结论：以个人临床结果目标和长期参与动态进行数字健康干预措施，因为考虑因素可能是可行且有效的。我们建议使用RMAB顺序决策框架，该框架也可以在容量计划中提供其他功能。公平的RMAB算法的集成进一步增强了达到公平解决方案的潜力。此方法为程序设计师提供了灵活性，可以根据其偏好在各种目标之间进行不同的优先级和平衡权衡。
《光纤通讯》教学中采用“仿真实验”的探索
为了提高学生的学习兴趣，加深学生对理论知识的理解，培养学生的实践能力，将仿真实验融入光纤通信课程的理论教学中，采用理论与实践相结合的教学方式，有效提高教学质量和效率。
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统[22，24]（例如自动驾驶汽车（SDC））的背景下开发工具，由于研究人员和从业人员依赖昂贵的计算硬件和仿真软件，因此很耗时且昂贵。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，有了大量和多种传感器数据，我们认为感觉模型可以为研究做出贡献，尤其是用于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
建模和仿真即服务（第 2 阶段） - NATO STO
建模与仿真即服务 (第 2 阶段) 1 1.0 简介 1 1.1 背景 1 1.2 目标 1 1.3 MSaaS 愿景和 MSG-164 总体方法 1 1.4 团队结构 3 2.0 从业务角度看 MSaaS 4 2.1 概述 4 2.2 商业模式 4 2.2.1 MSaaS 生态系统 4 2.2.2 商业模式画布 4 2.2.3 商业模式利益相关者关系 5 2.2.4 采购考虑事项 6 2.2.5 服务获取 6 2.2.6 典型的治理方法 7 2.2.7 安全性 7 2.2.8 改进和优势 7 2.2.9 实施风险 8 2.3 就业概念 8 2.3.1 实施 8 2.3.2 利益相关者 9 2.3.3 政策 9 3.0 从技术角度看 MSaaS 9 4.0 MSaaS 实验与评估 11 4.1 概述 11 4.2 实验 12 4.3 已确定的经验教训 14 4.3.1 已确定的一般经验教训 14 4.3.2 已确定的发现经验教训 15 4.3.3 已确定的组成经验教训 15 4.3.4 已确定的执行经验教训 17 4.3.5 已确定的管理经验教训 18
仿真技术在足球训练中的应用
在VR技术得到广泛应用之前，基于视频的训练（VBT）是一种通过视频提供刺激，要求参与者做出感知和认知判断的实践[6,7]。其方法包括观看和模拟比赛的视频序列[8,9]、阻碍动作序列以及为参与者提供测试结果正确性的反馈[10,11]。VBT允许学习者在不执行操作的情况下练习技能[12]。它加速了感知认知能力的发展，尤其是在足球等需要持续参与的运动中[13]。比赛转播视频在VBT中被广泛使用，但它经常因缺乏保真度而受到批评[14]。VR被用于训练中，以确保训练活动代表真实场景[13,15]。通过增强视频模拟的视觉相关性，VR提高了观众的沉浸感[16]。VR也被认为是一种新的VBT技术[17]。
实验和仿真研究：RRAM中的切换
摘要：已经研究了非易失性存储器电阻随机记忆（RERAM）的未来应用。reram由于其简单的结构，低压，快速切换速率，高密度堆积以及易于集成到CMOS处理中，引起了很大的兴趣。已被证明是过渡金属氧化物。由于其Fab-Frignstriments和10的介电常数为10，ZnO是几种最有前途的材料之一。AW（Electerode）/ZnO/ITO是在这项研究中使用多人模拟软件在这项研究中构建和模拟的。重新拉氏素的设计均具有对称和不对称的金属连接。研究了各种设备的当前伏特型热性能以及基础过程。也进行了AFM，SEM和RBS的分析。在ON状态期间，确实注意到，导热率较低的金属损失较小，从而产生高温。在W（Electrode）/ZnO/ITO设备中实现了通过压力接触测量的W（Electrode）/ZnO/ITO设备。也获得了1.3x10 5的电阻率，以出色的内存窗口性能证明了设备的弹性。因此，开发了系统并将其与模拟设备进行比较。