XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建模工具
印度理工学院鲁尔基分校学术事务处
i. 使用区域能源部署系统 (ReEDS) 软件开发发电机容量组合以满足预计负荷 ii. 使用灵活能源调度工具整合变量发电 (FESTIV) 进行电力系统的机组投入和经济调度 iii. 使用 MATLAB 进行短期风能和太阳能预测 iv. 使用 MATPOWER/PowerWorld 进行输电系统功率流分析 v. 使用 OpenDSS 进行配电功率流分析 vi. 介绍 MATLAB/Simscape 作为跨部门建模工具 12. 推荐书籍：
解决从海底到……的复杂问题
全面的高超音速战略意味着要从进攻和防守两方面着手，制定全链条解决方案来应对这些先进威胁。凝视高空持续红外 (OPIR) 监视传感器可实时超视距探测高超音速威胁，从而延长交战时间并提示跟踪系统以实施射击解决方案。我们的 OPIR 监视系统可为最先进的导弹威胁提供弹性的太空导弹预警和跟踪。用于传感器部署的 C4ISR 空间和导弹作战模拟 (COSMOS) 建模工具套件可实现主动情报收集和高效资源分配，帮助最终用户了解完成工作所需的条件。
全球背景下的欧洲太空战略
• 供应安全和供应链不安全。尽管欧洲在太空领域是一个有能力的参与者，但它仍然需要从外部采购某些部件，而这些部件在欧洲境内无法由外国供应商提供。除了最明显的对电子电气设备部件的依赖外，欧洲在许多其他技术领域也依赖外国资源来满足关键需求，例如先进材料、设备、工艺和建模工具。最终，欧洲目前的状况意味着继续受制于外部力量，并在供应安全（不受限制地获取所需技术、产品、服务或信息）和供应链安全（在整个项目生命周期内控制安全）方面接受更高程度的脆弱性。
森林物流规划策略 - 维护
然而，由于地形和气候在复杂的社会经济框架内设置了强大的制约因素，因此管理山区森林是一项艰巨的任务。特别是，精确绘制森林生物量特征和动员条件（采伐和可达性）是实施木材行业高效供应链的先决条件。通常，目前可用的信息不足以以合理的成本提供木材供应及其可持续性所需的保证。随着最近新遥感技术的发展，例如光检测和测距 (LiDAR)，以及基于使用数字地形模型 (DTM) 并在地理信息系统 (GIS) 中实施的建模工具，现在可以对森林生长蓄积量和可达性的评估进行重大改进。
项目描述 - 计算机科学博士学位
项目A1：使用物理信息神经网络的科学机器学习：算法和应用主管：Bruno Carpentieri教授教授项目描述：这项活动的目标是在数学和人工智能（AI）的交汇处为尖端研究做出了重大贡献（AI），解决复杂的现实世界应用程序的应用程序和镇定业务，并在这些快速的广告中解决这些快速扩展。物理知识的机器学习（PINN）是一种新颖的方法，用于将传统科学物理定律的特定知识纳入机器学习模型中。可以将其视为一种方法，它既是用于捕获系统物理学的建模工具，也可以用作有效解决数学问题的计算工具。物理学和机器学习之间的这种协同作用不仅提高了模型的准确性，而且还为基础物理过程提供了宝贵的见解，使Pinn成为解决计算科学和工程领域中复杂问题的有效建模工具。在此项目中，我们分析了大型数据集，使用高级数学和计算机科学技术提取有意义的模式，例如统计分析，线性代数，微积分，CPU和GPU系统上的高性能并行计算。然后，我们使用PINN来求解在现实世界科学应用中出现的部分微分方程，分数方程和积分微分方程的模型。目的是推动AI模型的开发和优化，尤其是在能源和医疗问题领域，对数学算法和AI模型的实施和优化产生了重大贡献。必需的强制性技能：线性代数方法的基本知识。计算机编程技能。分析和解决问题。批判性思维。协作。理想的（可选）技能：一种高级编程语言的知识。知识机器学习技术。并行计算的经验。
GATE 用户指南 V8.0 - OpenGATE 协作
蒙特卡罗模拟是发射断层扫描中必不可少的工具，它有助于设计新的医学成像设备、评估图像重建算法和/或散射校正技术的新实现以及优化扫描协议。尽管已经为正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 开发了专用的蒙特卡罗代码，但这些工具在验证、准确性和/或支持方面存在各种缺点和限制 (Buvat)。另一方面，已经为高能物理编写了准确且通用的模拟代码，例如 GEANT3 (G3)、EGS4、MCNP 和 GEANT4。它们都包括经过充分验证的物理模型、几何建模工具和高效的可视化实用程序。但是这些软件包非常复杂，需要陡峭的学习曲线。
ID 操作层面的具体研讨会目标 O-2 当前 MBSE 方法的局限性以及规避或解决这些局限性的方法（例如通过
我们使用 No Magic 的 Cameo Systems Modeler 作为 SysML 建模工具，使用 RStudio 作为 R 语言开发环境。由于这些工具之间无法直接交换数据，因此不同工具之间的数据传输是通过 CSV 数据手动实现的，这是数据分析自动化的一个限制。我们决定通过 No Magic 的 Teamwork Cloud 交换数据，这是一个用于存储模型的中央存储库，如图 6 所示。我们使用元链导航来查询模型元素链。我们开发了一个 API 来将 SysML 数据导入 RStudio，并开发了可重用的函数来自动化数据整理、分析和可视化的过程。这允许进行敏捷的探索性系统架构分析。
CHEN E4580 人工智能在...
背景：化学工程实践通常涉及决策，以解决经常出现在工艺/产品设计、故障诊断和控制、优化以及工艺操作和安全中的难题。为了实现这一目标，从历史上看，化学工程师几十年来已经采用了来自不同学科（如应用数学和运筹学）的建模概念和技术。为此，在过去 30 年中，人工智能 (AI) 方法越来越多地被纳入其中。与普遍印象相反，化学工程中的人工智能并不是什么新鲜事——它有着 35 年的历史，并且有大量的化学工程论文 1-2 。很明显，基于人工智能的方法需要成为受过良好教育的化学工程师的建模工具库的一部分。本课程旨在满足这一重要需求。