XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟技术
量子算法，用于更快的临床预后分析
摘要背景：在医学诊断和临床实践中，早期诊断疾病对于准确治疗至关重要，减轻了对医疗保健系统的压力。在医学成像研究中，图像处理技术对于高准确性分析和解决疾病往往至关重要。本文通过模拟技术建立了一种新的图像分类和分割方法，该技术是对印度共同19岁患者的图像进行的，并在医学实践中引入了量子机学习（QML）的使用。方法：本研究建立了用于对Covid-19进行分类的原型模型，将其与计算机断层扫描（CT）图像中的非旋转肺炎信号进行了比较。模拟工作评估了量子机学习算法的使用，同时评估了图像分类问题的深度学习模型的功效，从而确定了在处理具有较高偏见的复杂临床图像数据时，需要提高预测率所需的性能质量。结果：研究考虑了一种新型算法实现，利用了量子神经网络（QNN）。所提出的模型的表现优于特定分类任务的常规深度学习模型。由于量子模拟的效率和更快的收敛性属性解决了用于网络培训的优化问题，因此是显而易见的。 在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。是显而易见的。在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。模拟表明，QNN的表现优于DNN，CNN，2D CNN的准确度量度超过2.92％，平均召回率约为97.7％。
基于结构的虚拟筛选：从传统到人工智能
药物开发过程是制药行业的一大挑战，因为开发一种新药需要耗费大量的时间和金钱。一种广泛使用的减少药物开发过程成本和时间的方法是计算机辅助药物设计 (CADD)。CADD 可以更好地专注于实验，从而减少研究新药所需的时间和成本。在这种情况下，基于结构的虚拟筛选 (SBVS) 是稳健且有用的，也是药物设计最有前途的计算机模拟技术之一。SBVS 试图预测两种分子之间形成稳定复合物的最佳相互作用模式，并使用评分函数来估计配体和分子靶标之间非共价相互作用的力。因此，评分函数是 SBVS 软件成功或失败的主要原因。许多软件程序都用于执行 SBVS，由于它们使用不同的算法，因此使用相同的输入可能会从不同的软件获得不同的结果。在过去十年中，一些研究使用了一种称为共识虚拟筛选 (CVS) 的 SBVS 新技术来提高 SBVS 的准确性并减少在这些实验中获得的假阳性。能够利用 SBVS 的必不可少的条件是目标蛋白质的 3D 结构。已经创建了一些虚拟数据库，例如蛋白质数据库，用于存储分子的 3D 结构。但是，有时无法通过实验获得 3D 结构。在这种情况下，同源性建模方法可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其 3D 结构。本综述概述了使用 CADD 执行 SBVS 所涉及的挑战、CADD 工具支持 SBVS 的领域、最常用工具之间的比较以及当前用于减少药物开发过程中的时间和成本的技术。最后，最终考虑证明了在药物开发过程中使用 SBVS 的重要性。
H7通过加沙地带的饮用水，巴勒斯坦 Aero-... 中疲劳自然裂纹的定量检测 纳米标记与的非共价功能化
摘要简介：饮用水的微生物污染，特别是诸如大肠杆菌O157：H7之类的病原体是全世界的一个重大公共卫生问题，尤其是在获得加沙地带（Gaza Strip）等清洁水的地区。然而，很少有研究量化了与大肠杆菌O157：H7污染相关的疾病负担。目的：本研究旨在进行全面的定量微生物风险评估，以估计加沙饮用水中大肠杆菌O157：H7归因于大肠杆菌的年度感染风险和疾病负担。方法：应用定量微生物风险评估技术的典型四个步骤 - 危险性识别，暴露评估，剂量反应分析和风险表征 - 该研究评估了与大肠杆菌O157：H7 CONIMATION相关的微生物风险。收集了来自加沙各种来源的总共1317个水样，并分析了大肠杆菌O157：H7的存在。使用Microsoft Exceltm和@RiskTM软件，构建了定量微生物风险评估模型，以量化与大肠杆菌O157：H7污染相关的感染风险。蒙特卡洛模拟技术被用来评估围绕输入变量的不确定性，并对感染风险和疾病负担产生概率估计。结果：对水样品的分析显示，在6.9％的样品中，大肠杆菌O157：H7的存在分别为1.97、9.74和112 mpn/100 mL，在6.9％的样品中存在。风险模型估计每年每年3.21×10-01的中位感染风险，中位疾病负担为3.21×10-01每年每年的残疾调整寿命年度，大大超过了WHO设定的可接受的阈值。结论：这些发现强调了迫切需要采取积极的策略来减轻与加沙的水传播病原体相关的公共卫生风险。
基于ML的密码分析本质上有限吗？通过基于梯度的方法
鉴于机器学习的最新进展（ML），密码学界已经开始探索ML方法对新的密码分析方法设计的适用性。虽然当前的经验结果表现出了希望，但这种方法在多大程度上胜过classical classical cryptantrytic方法的程度仍然不清楚。在这项工作中，我们启动探索基于ML的密码分析技术的理论，尤其是为了了解与传统方法相比，它们是否从根本上限制了新的结果。虽然大多数经典的密码分析至关重要地依赖于处理单个样本（例如，明文 - 含量对），但迄今为止，现代的ML方法仅通过基于梯度的计算与样品相互作用，这些计算平均损失函数在所有样品上。因此，可以想象的是，这种基于梯度的方法本质上比经典方法弱。我们引入了一个统一的框架，用于捕获具有直接访问单个样本和“基于梯度的”的“基于样本”的对手，这些框架仅限于发出基于梯度的查询，这些查询通过损失函数在所有给定的样本上平均。在我们的框架内，我们建立了一个一般的可行性结果，表明任何基于样本的对手都可以通过看似基于潜在的基于梯度的对手进行模拟。此外，就基于梯度的模拟器的运行时间而言，模拟表现出几乎最佳的开销。最后，我们扩展并完善了模拟技术，以构建一个完全可行的基于梯度的模拟器（对于避免可行的可行的隐秘任务的不良开销至关重要），然后将其用于构建基于梯度的模拟器，该模拟器可以执行特定和非常有用的梯度方法。共同审议，尽管ML方法在多大程度上胜过经典的隐式分析方法仍然不清楚，但我们的结果表明，这种基于梯度的方法并非本质上受到其看似限制对所提供样品的访问的限制。
机会性降雨数据
daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
科学艺术与手工艺（SAM）
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
贾尼斯·蒂莫申科 (Janis Timoshenko, 贾尼斯·蒂莫申科)
4. 研究专长和兴趣 a) 专业领域：材料科学、纳米催化、X 射线吸收光谱、原位 XAS 研究、高级 XAS 数据分析、机器学习方法、原子模拟技术（分子动力学、逆蒙特卡罗方法）、全局优化技术（模拟退火、进化算法）、线性代数方法（主成分分析、多元曲线分辨/盲源分离方法）、理论物理（介观电荷传输、量子计算、统计物理）、一些计算流体动力学经验。 b) 目前的研究兴趣：使用时间分辨 XAS 方法对材料进行实验研究，将 XAS 的结构和动力学信息与材料特性和功能联系起来。我对开发和应用先进的数据分析方法特别感兴趣，以充分利用 X 射线吸收光谱中编码的信息，并将实验测量与理论建模的结果相结合。 c) 参与同步辐射装置的实验； XAS 经验：我曾参加过 BESSY、DORIS、PETRA III 和 ANKA（德国）、SLS（瑞士）、ELETTRA（意大利）、SOLEIL、ESRF（法国）、ALBA（西班牙）、SSRL、NSLS-II APS（美国）同步辐射设施的 XAS 实验，包括荧光、透射模式和掠入射模式的测量、温度相关、压力相关 XAS 测量、催化过程的原位研究、RIXS 测量（APS、ESRF）、QXAFS 模式测量（NSLS-II、SOLEIL、SLS 和 DESY）、X 射线拉曼散射实验（ESRF）和光学色散装置测量（SOLEIL）。此外，我还在 SOLEIL 同步加速器和基于同步加速器的 XRD（NSLS II 和 DESY）方面有 FTIR 测量经验。目前，我还领导着一个团队，负责设计 PETRA III/IV 上由马克斯·普朗克学会资助的新光束线，该光束线致力于使用 XAS、XRD、SAXS 和 XES 方法对催化剂进行原位研究。此外，我和 FHI 的团队目前正在努力改造新的实验室 XAS 光谱仪，以对催化剂进行原位研究。我与他人合作撰写了 100 多篇关于 XAS 研究的论文，其中包括关于 XAS 数据分析高级方法的论文。 d) 参与重大研究项目：CatLab 研究平台的扩展（德国联邦教育与研究部（BMBF）和马克斯普朗克学会资助）：与 Beatriz Roldan Cuenya 教授共同提议设计 PETRA 同步加速器的光束线前端站，2021 年至今美国国家科学基金会项目工具包，用于表征和设计 DMREF 计划下的双功能纳米颗粒催化剂（合作项目，涉及叶史瓦大学/石溪大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、匹兹堡大学），2015 年 – 2018 年。EUROFUSION 项目 ODS 颗粒何时以及如何形成？- ODS 钢和高蠕变强度 ODS 钢的 X 射线吸收光谱和从头算建模（拉脱维亚大学与德国卡尔斯鲁厄理工学院和西班牙 CIEMAT 合作项目），2014- 2015 年。 EURATOM 项目 实验室规模的纳米结构 ODSFD 批次的生产和特性以及模型的实验验证（拉脱维亚大学与德国卡尔斯鲁厄理工学院和芬兰赫尔辛基大学合作项目，2013 – 2015 年。 e) 参加暑期学校和研讨会 1) 原子模拟技术暑期学校（2010 年 7 月 4 日 - 2010 年 7 月 25 日，意大利的里雅斯特）； 2) 超快 X 射线科学与 X 射线自由电子激光器 (2011 年 3 月 29 日至 2011 年 4 月 2 日，德国汉堡 DESY)；3) 第 32 届柏林中子散射学校 (2012 年 3 月 7 日至 2012 年 3 月 16 日，德国柏林 HZB)。4) HERCULES-2013（大型实验系统用户高级欧洲研究课程）（2013 年 2 月 24 日至 2013 年 3 月 28 日，法国格勒诺布尔 ESRF）。
使用人工智能进行牙科模拟治疗的艺术
背景：在日常实践中，患者经常询问前牙美容手术会如何影响他们的笑容。当试图得到合理而明确的答复时，牙医将使用图像和图片处理工具对笑容图片进行复制，以复制预期的治疗改变。DTS PRO 是同一软件类别中易于使用的工具，它提供了多种工具，临床医生可以使用这些工具在微笑图像上以数字方式显示潜在的修复体。方法：本文旨在解释使用 DTS PRO 版本 15.9 对 60 名参与者（20 名患者、20 名牙医和 20 名技术人员）进行前牙美容治疗的美容修复数字模拟的程序和内容。预期修复包括贴面、牙齿美白、数字化微笑设计、正畸牙齿移动、粘接、龈切除术和 CLP、缺失牙齿的替换以及正畸/正颌手术后的口外变化。结果：针对前牙设计的修复工作模拟技术往往是增强牙医、患者和实验室之间联系的有效方法。根据所选程序，使用各种方法来执行此类方法。了解牙科摄影和图像的简单处理、处理软件是有效模拟的基本要求。结论：所使用的由人工智能驱动的软件可在各个数字工作流程阶段协助临床医生，并在患者接受治疗方案之前提供有关数字技术改进和进步的指导。临床意义：临床医生、患者和技术人员可以使用三维跨学科模型来查看每个牙科手术如何影响后续治疗。通过这种治疗计划策略，美容牙科、正畸、种植、牙周病学和口腔颌面外科等各种过程的预期性得到了提高，患者的意识和满意度也得到了提高。
轴类零件激光熔覆多场耦合数值模拟研究
摘要：轴类零件由于长期在恶劣环境下运行，很多关键零部件遭受腐蚀、磨损等问题，导致零件失效，无法继续服役，对失效零部件进行修复，提高其使用寿命势在必行。设计正交试验方案，基于ANSYS仿真平台，对4140合金结构钢激光熔覆Inconel 718合金粉末过程进行数值模拟，根据热平衡原理推导熔覆层厚度关系方程，建立有限元模型，耦合温度场、应力场和流体场3个模块，并通过不同模块分析，实现对激光熔覆不同过程的监控。最优熔覆参数为激光功率1000 W、扫描速度15 rad/s、光斑半径1.5 mm，热应力最大值为696 Mpa，残余应力最小值为281 Mpa，三因素对热应力最大值的影响程度为：激光功率>光斑半径>扫描速度。熔池在熔化过程中出现熔化“尖角”现象，内部呈现双涡流效应，最大流速为0.02 m/s。由于驱动力不同，凝固过程各个阶段呈现不同的形态。本文对激光熔覆过程进行了多场耦合数值模拟，获得了熔覆层残余应力较低的最优熔覆参数。熔化过程中熔池逐渐长大、扩大，但激光加载时间有限，熔池尺寸和形状最终固定，且熔池内部存在从中心向截面两侧流动的涡流，形成双涡流效应。凝固分为四个阶段，完成熔池液相向固相的转变，形成熔覆层。采用多场耦合数值模拟技术对熔覆层的温度场、应力场和流场进行分析，为后续激光熔覆实验提供熔覆层残余应力、表面质量的理论依据。