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空气淋浴模拟的生成人工智能
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基于模拟的培训的进步，包括生化应用，护理教育
常规护理教育通常基于功能模型，在解决疼痛管理和患者风险方面存在不一致之处。患者护理的复杂性日益增加，需要进行纪律严明，可重复的培训设计。基于仿真的培训（SBT）提供了一个安全，控制的环境，以发展技术和非技术技能，从而弥合了这一差距。从Resusci Anne等早期模型到高保真手术模拟器，增强现实（AR），虚拟现实（VR）和标准化患者（SPS）（SPS）的技术进步大大扩大了SBT的潜力。此外，掺入生化模拟可以更深入地了解潜在的生理过程及其对患者护理的影响。使用Google Scholar，Web of Science和PubMed等数据库进行了彻底的文献检查。搜索术语包括“基于模拟的培训”，“临床培训”，“临床模拟”和“虚拟模拟”，以识别SBT在护理中的研究有效性。评论涵盖了SBT的几种变化，包括动态保真度模拟，VR/AR，SP和混合模拟，结合了生化原理。这项研究表明了SBT有效性的令人信服的证据。高保真模拟器提高技能和保留率，增加信心并减轻压力。vr/ar提供的沉浸式体验在手术训练中特别有用。SPS改善了沟通和诊断。集成模拟结合了不同类型的培训，以解决技术和非技术技能。模拟后的汇报会议很重要。然而，仍然存在挑战，包括大型设备以及不断培训教师的模拟和演示技术。SBT，包括其生化应用，是护理教育，提高临床技能和患者安全的高效工具。尽管存在财务和物质限制，尤其是在低收入和中等收入国家中，但技术进步（例如AI定制和VR/AR应用程序开发）有望扩大SBT的影响力和影响。未来的研究应优先考虑成本效益和全球可访问性，以确保公平获得基于高质量的基于基于模拟的护理教育。
引文 (APA) Asaro, S., Atmaca, D., van Kampen, E., & Vos, R. (2025). 基于离线操控质量模拟的飞机控制面分配
飞翼飞机的商业应用（如本文讨论的 Flying-V）有助于减少航空业产生的碳和氮排放。然而，由于没有尾翼，所有飞翼飞机的可控性都降低了。因此，机翼上控制面的位置和尺寸是一个不小的问题。本文重点介绍如何使用基于认证要求的离线操控质量模拟来解决此问题。在不同的飞行条件下，飞机必须能够执行认证机构定义的一组特定的机动。首先，离线模拟计算执行每个机动所需的升降舵、副翼和方向舵的最小控制权限。然后，根据所有机动的全局最小值，确定控制面的尺寸并沿机翼放置。所采用的气动模型结合使用了雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 和涡格法 (VLM) 模拟。使用VLM和用RANS模拟校准的VLM对控制面的控制权限进行评估，发现两者之间存在显著差异。
晶格仪场模拟的扩散模型
相关的工作最近的生成模型进展引入了晶格场理论模拟的新可能性[12]。基于流动的模型是一种突出的显式可能性估计方法，由于其可逆性和显式使用量规能量的使用[12-17]，因此引起了人们对晶格模拟进行全局采样的关注。此外，最近还开发了一些归一化流的变体，例如连续归一化流[18-21]和随机归一化流[22，23]。扩散模型最近在各种领域中生成高质量的样本[24,25]，包括高能物理学[26-29]。参考文献中启动了晶格场理论的应用。[30,31]，其中突出显示了与随机量化的连接[9-11]；稍后提出了Feynman Path的积分公式[32]。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
653 基于模拟的干预对护士的影响...
摘要背景：1 型糖尿病需要大量的自我护理，包括每天多次注射胰岛素、每天多次刺破手指进行血糖测试以及门诊静脉穿刺。基于模拟的教育是课堂学习和临床实践之间的纽带。它有助于在现实环境中与新生儿一起工作之前提高护理能力，从而提高护理质量并确保新生儿的安全。本研究旨在评估基于模拟的干预对护士在糖尿病儿童胰岛素自我注射方面的表现的影响。方法：采用准实验研究设计。地点：该研究在索哈杰大学医院的儿科糖尿病住院和门诊诊所进行。主题：在上述环境中工作的所有护士（50 名）的方便样本。数据收集工具：（1）胰岛素自我注射问卷表和（2）观察清单用于收集数据。结果：受试护士的知识与实践之间存在非常显著的统计学差异。在实施基于模拟的干预之前，研究发现四分之三的护士对糖尿病儿童胰岛素自我注射的知识不足，五分之三的护士缺乏足够的实践。实施基于模拟的干预后，研究中的大多数护士表现出令人满意的实践水平和良好的知识水平。基于模拟的干预后，护士的表现与之前相比有所改善，并且发生了高度显著的变化。结论：根据本研究的结果，护士在参与基于模拟的干预时，为糖尿病儿童注射胰岛素的表现有所提高。建议：该研究建议使用基于模拟的干预对护士进行糖尿病儿童胰岛素自我注射方面的培训。
我们被模拟的可能性不存在
模拟理论认为意识、现实以及我们对这些现实的感知都是通过详细的计算机模拟体现出来的。Bostrom (2003) 提出了模拟理论，至少是其流行的形式，他考虑了一种先进的后人类物种获得强大的计算能力，大大超越了我们目前的局限性，并对模拟其祖先产生了兴趣。Bostrom 认为这可能是我们存在的一种解释。然而，从最广泛的意义上讲，模拟理论没有理由必须依赖这些人类后代。任何拥有足够计算能力和想象力的物种都可以产生令人信服的现实模拟，并且只要有足够的想象力，这种外来物种也没有理由必须模拟与其自身稍微相似的现实。当我们想象一个特别狡猾的非人类模拟器模拟的现实是故意设计来迷惑其居民，让他们相信他们是由他们的后人类后代模拟的时，这个命题尤其有力。先验地，这些都是简单的逻辑可能性，我们无法从所有可能性中排除它们。我们提醒大家，目前尚不清楚“足够的计算能力”究竟意味着什么，以及这是否可以实现。为了便于讨论，我们承认，即使不是在我们的现实中，而是在一个与我们完全不同的假想模拟器的现实中，足够的计算能力是可以实现的，因为没有理由相信不是这样。
在Omniverse中创建一个模拟的月球地形
•随机月球地形产生，具有大的（陨石坑，山丘）和小（迷你陨石坑，岩石）伪影。•其他地形样品是手工制作或缩放的NASA高分辨率地形。•许多可自定义的参数设置火山口，地形大小和特征。•培训数据收集的大面积，可为更广泛的唯一数据范围提供。
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
推动分子动力学模拟的前沿
说明此研讨会是MDDB项目的一部分。在短短的几十年中，分子动力学（MD）世界已经从一些高度专业的团体主导的领域，对技术和软件开发人员通常是方法和软件开发人员的深刻了解，转变为在包括生物学在内的许多科学领域都存在MD的情况。分子力学用于放松模型，例如在Alphafold中，现在许多实验技术等实验技术定期将其数据与仿真相结合，我们看到了数据驱动的建模的出现，其中大量的实验数据，例如。来自突变研究或基因组测序与模拟结合（尤其是在Covid-19大流行期间）。一方面，该领域在更准确的力场，更有效的MD发动机的开发，对增强采样算法的更好理解中取得了巨大进展 - 更不用说计算机的进步以及在具有预测能力的技术中转化了MD的定制设计硬件，该技术可用于削弱生命和生命的能力。但是，尽管该领域蓬勃发展，但我们也面临着许多挑战：Exascale计算机将提供比以往任何时候都更多的功率，但是在模拟中不可能使用所有这些功能，而无需取得采样算法的进步。同时，社区的努力正在协调数千台私人计算机的使用，这些计算机的合并功率允许在许多情况下获得比使用大型超级计算机获得的富裕的合奏。冷冻整体和超分辨率显微镜。经典的力场可以说是达到其极限，并且随着商品硬件越来越优化了对AI工作负载的优化，可以说是时候从根本上重新审视我们的方法来迫使我们的磁场，但是当前，这些方法降低了经典模拟的降低阶级，而在模拟长度上，我们会带来仿真的长度，这使我们回到了采样效率的质疑。MD模拟和粗粒子和介观模型的组合开放了研究的新领域，以研究甚至真核染色质的小细胞器，事实证明，这是一种非常有价值的补体，例如但是，这些模型显然没有达到整个系统中进行彻底采样的时间表；应该如何处理？我们可以将更多的实验数据集成为限制因素，还是需要新一代的超透明粒度模型？我们是否可以找到方法来对模型量表进行逐步缩放，而不会固有地卡在最内在/最慢的模型的时间范围内？我们认为，现在是时候审查最近的发展，批判性地评估有潜力进行重大科学进步的领域，确定可以解决的瓶颈和挑战，并共同制定了社区路线图，以解决关键问题。我们想审问和向现场世界领导者学习：