XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建模
蓝鲸和磷虾建模
在南卡罗来纳州查尔斯顿的一所公立军事学院的Citadel 1上，教授了一个入门本科数学建模课程。本课程是数学专业的必需课程，也是其他STEM专业的选修课程。数学建模课程并不容易教书，因为它通常与其他领域或物理定律有关。此外，我们的学生通常会参加介绍性的微分方程课程，以学习在大二年内解决某些类型的微分方程的基本技能。但是，当他们参加数学建模班时，许多人可能已经忘记了他们一两年前学到的很多东西。因此，我们主要专注于向学生传授数学建模的基本概念和程序，并使用技术在课程中查找和分析解决方案。在本文中，我们介绍了我们如何在入门数学建模课程中教我们的学生，这是基本的捕食者 - 捕食者（Lotka-volterra）模型，通过使他们参与调整活动。在第2节中，我们讨论了用于构建基本捕食者模型的建模活动。要观察两个物种种群的定性行为，要求学生使用Euler的方法手工估算人口水平进行一些迭代，然后他们被要求使用软件执行更多迭代，这些迭代在第3节中介绍。下一个建模活动使学生参与表演
与模型导向的系统工程(MBSE)
• MBSE 的系统架构• MBSE 的一致性原则• MBSE 模型导向的系统工程环境• 基于MBSE 、 M&S 及T&E 的系统发展• 具系统规范的系统模型( System Model ) • 具系统整合的系统模型( System Model ) • 具人机均可辨认的系统模型( System Model ) • SET : 系统工程的转型架构• SET : 系统整合的建模环境• CBTE : 战力导向的测评架构• CBTE : 战力导向的系统发展• 战力导向的系统获得
流程建模者与聊天机器人：生成AI是否接管过程建模？
摘要。大语言模型（LLMS）已成为自动化复杂任务的有前途的工具，例如从文本中生成过程模型。为了评估LLM在生成过程模型中的功能，提供评估产出质量的手段至关重要。一些研究已经提供了关键的绩效指标，用于评估以定量方式评估模型的完整性。在本文中，我们专注于基于用户调查的LLMS生成的生成过程模型的定性评估。通过分析用户偏好，我们旨在确定LLM生成的过程模型是否满足专家的需求和期望。我们的分析表明，有60％的用户，无论其建模经验如何，都喜欢LLM生成的模型而不是人为创建的地面真相模型。
支持建模和分析框架
在全球威胁持续且不可预测的背景下，不断加强国防决策能力的需求始终存在，正如总部和前线司令部发布的数字和数据战略所强调的那样。国防需要加强其战略远见，并使支持交付与这些战略保持一致。这包括协调和优先考虑国防的支持建模和分析，以确保我们清楚地了解需求，提高资源效率，并减轻与支持相关的风险。实现这一目标最终将有助于增强国防的优势并确保作战优势。根据国防支持战略，这一新框架专注于优先考虑和利用国防支持企业的建模和分析活动，创造条件使我们能够转向共同标准和共同的工作方式，并向包括行业在内的整个国防支持社区开放我们的建模工具、技术和运营模式。这种开放的方法将使用通用和认可的支持建模数据集在通用平台上实现“假设”场景和模拟测试。我向大家推荐这个框架。
飞机起飞重量的统计建模
摘要 — 飞机的起飞重量 (TOW) 是飞机性能的一个重要方面，会影响从飞行轨迹到燃油消耗的大量特性。由于其依赖于乘客和货物载重因素以及运营策略等因素，特定航班的 TOW 通常不提供给运营航空公司以外的实体。上述观察结果促使开发准确的 TOW 估计值，可用于燃油消耗估计或轨迹预测。本文提出了一种基于高斯过程回归 (GPR) 的统计方法，使用从起飞地面滑行观测到的数据来确定 TOW 的平均估计值和相关的置信区间。选择预测变量时要同时考虑它们的易用性和底层飞机动力学。模型开发和验证是使用飞行数据记录器档案进行的，该档案还提供地面真实数据。发现所提出的模型的平均 TOW 误差为 3%，平均适用于八种不同类型的飞机，比飞机噪声和性能 (ANP) 数据库中的模型误差小近 50%。与仅提供 TOW 点估计的 ANP 数据库相比，GPR 模型通过提供概率分布来量化估计中的不确定性。最后，开发的模型用于估计飞机上升过程中的燃油流量。GPR 模型估计的 TOW 用作燃油流量估计的输入。与确定性 ANP 模型或不使用 TOW 作为明确输入的模型相比，所提出的 TOW 统计模型能够更好地量化燃油流量的不确定性。索引术语 — 统计建模；起飞重量 (TOW)；燃油流量；飞行数据记录器 (FDR)；起飞地面滑行
建模和工程的未来学习方法
日期：2024 年 9 月 23 日至 10 月 18 日 | 地点：虚拟 [ https://flame-ai-workshop.github.io/ ] 联系方式：flame.ai.workshop@gmail.com 使命 建立一个充满活力的论坛，用于交流与流体动力学、湍流和环境科学的 ML 技术相关的想法、前沿数据、先进方法和模型 - 这些应用对于可持续能源解决方案、气候适应力、野火缓解和安全系统的开发至关重要 议程 1. 将举行为期四周的 ML 挑战赛（每队 1-2 人参加）以应对 ML 挑战
DHA-AI 6000.01 医学建模
J-7 E&T 主题：医学建模与模拟要求及培训实施指导 参考文献：见附件 1。 1. 目的。本国防卫生局行政指令（DHA-AI）基于参考文献（a）和（b）的权威，并按照参考文献（c）至（l）的指导，制定了国防卫生局（DHA）的以下程序： a. 监督、管理和管理整个军事卫生系统（MHS）的医学建模与模拟 (MM&S) 功能。 b. 确定、开发和实施医疗培训 MM&S 策略，以改善结果、确定有效性衡量标准、减少培训差异并优化投资回报。 2. 适用性 a.本 DHA-AI 适用于 DHA、DHA 组成部分（在 DHA 授权、指导和控制下开展的活动）、参与 MHS 内直接医疗培训的 DHA 军事医疗治疗设施 (MTF) 工作人员以及国防部内所有与 MTF 保持一致或为其附属机构的组织实体，这些实体为开展或管理 MM&S 培训均须遵守本 DHA-AI。b. 本 DHA-AI 不适用于承担医疗准备责任的特定军种实体。3. 政策实施。根据参考文献 (d) 至 (k)，DHA 指示国防医学建模与仿真办公室 (DMMSO) 将酌情集中、协调和合并 MTF 的 MM&S 培训要求。
二维建模的边界条件和初始条件
• 基于输送平均 WSE 的流量 • 基于输送的流量分布 • 注意陡峭的曲线和/或曲线中的急剧转变 • 注意“不良”低流量曲线 • 额定曲线上的零流量点不必位于反转（可以更高） • 可能存在初始化问题（当 RC 与冷启动条件不一致时）