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World File Search System建模
模块化建模
综合模型中的行为是研究人员之间的争论点[6]。这场辩论强调了计算模型中的多种方法，通常以“自下而上”和“自上而下”的方式来表征。自下而上的建模强调了大脑中发生的详细生物学过程的模拟[4，5]。模型参数主要由现有的生物学数据告知，其目的是为功能能力提供明显的约束，这些功能能力被假定自发出现[4，6]。自上而下的建模从功能能力明确开始。传统上是从识别大脑结构的功能，然后开发出实现这些功能的神经计算算法。近年来，这种假设驱动的方法已补充了目标驱动的深度学习[7]。这种启用的动力智能方法旨在生成通过参数优化实现大脑功能的神经计算算法，以便模型可以解决生态有效的任务[8]。自上而下的模型旨在通过模拟大脑的总体原理来实现脑样功能，而无需模拟其生物学细节。为了对这些方法进行深入评论，我们将有兴趣的读者推荐给[5-9]。
大分子建模
Data analysis in drug design (8 ECTS) (A-C. Camproux) BQAAY070 Python1 project (P. Fuchs & P. Poulain) (3 ECTS) Or BQAAY080 Python 2 programming or BQAAY030 Python project (S. Murail) (3 ECTS) BQ2CY050 Data Analysis and Drug Design (A-C Camproux & L. Regad) (3 ECTS）BQ2CY060在药物设计和QSAR（O。Taboureau＆L。Regad）（1 ECTS）BQ2CY070研讨会和R＆D（A-C CAMPROUX）（1 ECTS）
通过替代建模的工程设计
替代建模对作者对设计的思考方式产生了重大影响，并且经过多年的合并经验，它已成为我们工程思维过程中的基本要素。我们写这本书是在实际层面上分享一些经验的一种手段。虽然已经写了很多关于替代建模的更深层理论方面的文章（实际上，本文中包含了参考文献，这些文献已介绍了本文的地标，这些文献已经为我们自己的思想提供了信息），但我们在这里努力提供的是希望在解决自己的工程问题方面快速入门的从业者的手册。当然，就像任何尖锐的工具一样，替代建模只能以科学严格的方式使用，如果用户不断意识到其危险，陷阱，潜在的虚假诺言和局限性 - 目前的文本在适当的时间指出了这些文本。
生态建模
北方森林通常被设法最大化木材生产，但其他目标（缓解气候变化）越来越重要。因此，有必要检查森林产量与其在森林林分中碳固存和气候变化的潜力之间的协同作用和权衡。为此，我们开发了一种新型的基于过程的基于过程的隔室模型，该模型允许从光合固定的碳路径遵循碳路径，直到其通过自养或异养的呼吸恢复到大气中，或者被燃烧为木材。在系统中的碳之后，可以说明森林生态系统和木制品将碳远离大气（即碳运输时间）保留多长时间。例如，我们将模型应用于四种管理场景，即混合型松树，均匀的松树，均匀年龄的云杉和均匀的混合森林，以及相对于木材生产，碳螯合和气候变化缓解潜能的性能的对比度。虽然在80年旋转结束时，均匀的森林比混合森林高出31％，而混合森林在几乎整个旋转中都优越，而在碳保留时间远离大气（即，就气候变化潜力而言。重要的是，在生态系统中最大化生产或碳量最大的情况不一定是避免大气的碳保留最有益的。这些结果强调了在评估森林管理选项以缓解森林管理方案时考虑碳运输时间的重要性。