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World File Search System模拟的
框置信深度：基于模拟的推理超矩形
在许多科学领域中，研究人员面临评估复杂统计模型的挑战，即可能的计算函数在计算上是棘手的，或者非常昂贵的计算。这导致了无似然推理方法的发展和日益普及，这为参数估计和模型比较提供了强大的替代方案。这些方法利用模拟，通过观察到的数据的比较来推断与模型在各种参数设置下产生的模拟结果的比较。在贝叶斯推论中，这些包括近似贝叶斯计算（Rubin，1984; Pritchard et al。，1999; Sisson等。，2018年），贝叶斯合成的可能性（Wood，2010; Price等，2018年），神经可能和后验估计（Rezende and Mohamed，2015年； Papamakarios，Sterratt和Murray，2019年）。在频繁的环境中，在Gourieroux，Monfort and Renault（1993）的基础工作之后，近年来才看到无可能无可能推理的进步（Masserano等人。，2022; Xie and Wang，2022年； Dalmasso等。，2024）。本研究的重点是频繁推断，针对基于模拟的模型和非标准的规律性条件的校准置信区间和区域的构建。建议的方法提供了统一的
虚拟现实不仅欺骗了大脑：脊柱兴奋性在虚拟模拟的跌落
虚拟现实（VR）已知会引起大脑运动区域的大量激活。尚不清楚虚拟现实在多大程度上会触发感觉运动系统，更特别地，它是否会影响较低的神经水平。在这项研究中，我们旨在评估VR模拟具有挑战性和压力的姿势情况（Richie的木板经验）是否可以干扰15位健康的年轻参与者中姿势肌肉的脊柱兴奋性。三头肌肌肉的H-Re the ex在参与者站立并戴着VR头戴式耳机的同时，通过电神经刺激引起。参与者经历了几种情况，在此期间唤起了刺激：站立（Novr）站在地面上的VR（地面VR），站在建筑物的边缘（plankVr）（plankVr）（plankVr），并从建筑物（Fallowvr）掉下来。在整个实验过程中，测量了三头肌肌肉的肌电活性。腿部和头部运动也通过加速度计来测量以说明身体振荡。首先，在条件之间，头部旋转和肌电活性没有差异。第二，从novr到GroundVR和PlankVr不影响三头肌H-Re-Refex（H Max / m max）。最显着的发现是在跌落过程中H-Re-ex的急剧下降（Novr和FallingVR之间的47±26.9％，P = 0.015）。建议在VR中遇到姿势威胁有效地调节脊柱兴奋性，尽管保持了安静的站立姿势。这项研究表明，模拟掉落的模仿神经调整在实际的姿势挑战任务中观察到的神经调整。
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.09.03.556087 doi：Biorxiv Preprint
通过时间异步和程序连接的活动跟踪实现大型神经网络模拟的可扩展性
图 2：混合算法 [19]（图 (a) 和 (b)）和 ATiTA(P)（图 (c) 和 (d)）的示意图。图 (a) 和 (c) 代表神经网络的观点，而 PU 的观点则显示在图 (b) 和 (d) 中。由于膜电位或强度的整合，所有地方的脉冲都用红色表示，突触传递事件用橙色表示，下一个脉冲的预测用绿色表示。对于 ATiTA(P)，灰色也表示计算后丢弃的潜在脉冲。在 (a) 中，由于大小为 T com 的突触延迟，下一个大小为 T com 的容器中的神经元会接收脉冲，然后对其进行整合以计算膜电位。在 (b) 中，每个 PU 的计算都是按大小为 T com 的容器进行的，并且需要在每个 T com 进行同步。根据 PU 的数量，一些 PU 可能会等待其他 PU，而不会在每个线程上进行大量计算，因此它们的负载较低。在 (c) 中，对于 ATiTA(P)，在网络级别使用离散事件方法：计算会跳转到下一个潜在尖峰。最小的尖峰被保留为实际的下一个尖峰。然后，仅对突触后神经元进行突触传递、相应强度的更新和下一个潜在尖峰的新计算。在 (d) 中，(c) 的不同操作按单个线程在单个 PU 上执行的连续操作的顺序排列，因此单个 PU 会随着时间的推移满负荷运行。请注意，两种算法（混合算法和 ATiTA(P)）都具有时间精度，可以是经典的数值精度 10 15，从这个意义上讲，它们都计算连续时间。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi：biorxiv preprint
在OpenFoam Master的论文计算科学与工程中，GPU加速基于激光制造的FVM-DEM模拟的进步
方法和实现整个求解器均建立在OpenFoam®上。在序列上，它解决了相位和能量对流，梁的预测，热传导，相变，然后是压力速度计算[2]。粒子发动机仅修饰光束传播，现在使用并行化的粒子。CPU收集网格和粒子数据并将其传输到GPU，颗粒横穿网格，计算其轨迹并计算吸收能量。在GPU上计算完成后，吸收的能量场将返回到CPU。
精确BKZ模拟的设计
BKZ仿真的主要作用着重于显示BKZ算法的高块大小的行为，因此，当前的晶格安全性分析（例如，对当前LWE/NTRU基于的基于LWE/NTRU的方案）的有效/安全参数 - 选择这些模拟的有效/安全参数集的选择）。本文声称，当前的BKZ模拟不一定足够准确，可以进行精确的晶格安全分析，因此，这项研究首次介绍了两种可证明的“更新GSO/系数/系数的仿真”和“ LLL功能的仿真”的工具，以用于设计准确的BKZ模拟。本文证明，对于典型的SVP求解器“ Z”（例如，GNR驱动，筛分，离散的修剪），如果对“ z_memulate”进行了模拟，可以证明“ z_memulate”可以模仿“ z”的实际运行行为，那么我们可以通过“模拟我们的bkz模拟”来模拟'svpsolver'= z____________________________________________________________________________________________________________________________________________________求解器“ z”。我们的BKZ模拟解决了以前的BKZ模拟中的不同问题和弱点。Our tests show that, altogether, the shape of GSO norms ∥ b ∗ i ∥ 2 , the root-Hermite factor of basis, estimated total-cost and the running-time in “Experimental Running of Original BKZ algorithm” are closer to the corresponding test results in “Our BKZ Simulation” than to the test results in “Chen-Nguyen's BKZ simulation”, “BKZ simulation by Shi Bai et al.”和其他一些BKZ模型和近似值。此外，更新Chen-Nguyen的BKZ模拟的GSO规范/系数的错误策略会导致晶格块中的许多GSO违规错误，另一方面，我们的测试结果验证了我们的BKZ模拟中所有这些错误自动消除了所有这些错误。
模拟的拟南芥消化物在塑造肠道菌群和短链脂肪酸水平中的作用
1 食品科学研究所 (CIAL, CSIC-UAM)，Nicolás Cabrera 9, 28049 马德里，西班牙； samuel.paterson@csic.es （SP）; martamaj11@gmail.com（毫米）； mafl@if.csic.es (M. Á .dlF) 2 微生物和血管生物学实验室，圣卡洛斯临床医院-圣卡洛斯健康研究所（IdISSC），教授。 Martín Largos，s/n，28040马德里，西班牙； mgomezgarre@salud.madrid.org（总干事）； a.ortega.hernandez@hotmail.com（AO-H.）； silsangon@outlook.es (SS-G.) 3 心血管疾病生物医学研究网络中心（CIBERCV），Monforte de Lemos 3-5，28029 马德里，西班牙 4 马德里康普顿斯大学（UCM）医学院生理学系，Plaza Ramírez Cajal s/n，28040 马德里，西班牙 * 通讯地址：pgcortes@csic.es -C.); b.hernandez@csic.es (BH-L.)
用于材料模拟的 Wannier 函数软件生态系统
扩展系统（晶体和无序系统）并可用于理解化学键合；表征电极化、磁化和拓扑；并作为最佳基组，在倒易空间或实空间中提供精确插值。本综述总结了当前基于 Wannier 函数的技术、材料特性和模拟代码的概况，这些技术、材料特性和模拟代码已向研究界开放，现已很好地集成到所谓的 Wannier 函数软件生态系统中。首先，介绍 Wannier 函数的理论和实用性，从它们广泛的适用领域开始，适用于使用最大局部化以外的替代方法的高级最小化方法。然后定义了 Wannier 生态系统的概念及其与许多量子模拟引擎和后处理包的交互和互操作性。本评论重点介绍了这种生态系统所赋予的一些关键特性和功能（从带插值和大规模模拟到电子传输、浆果学、拓扑、电子-声子耦合、动态平均场理论、嵌入和 Koopmans 函数），最后总结了互操作性和自动化的现状。本评论旨在强调代码背后的基本理论和概念，同时提及更深入的参考文献。它还阐明了代码之间的关系和联系，以及在相关情况下，其开发策略背后的不同动机和目标。最后，展望了未来的发展，并对整个软件生态系统的生物多样性和可持续性目标发表了评论。