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World File Search System物理模拟
一种改善电特性的环栅场效应晶体管扇形结构
从 I on /I off 电流比、跨导、亚阈值斜率、阈值电压滚降和漏极诱导势垒降低 (DIBL) 等方面评估了一种新型栅极全场效应晶体管 (GAA-FET) 方案的可靠性和可控性。此外，借助物理模拟，全面研究了电子性能指标的缩放行为。将提出的结构的电气特性与圆形 GAA-FET 进行了比较，圆形 GAA-FET 之前已使用 3D-TCAD 模拟在 22 nm 通道长度下用 IBM 样品进行了校准。我们的模拟结果表明，与传统的圆形横截面相比，扇形横截面 GAA-FET 是一种控制短沟道效应 (SCE) 的优越结构，并且性能更好。2020 作者。由 Elsevier BV 代表艾因夏姆斯大学工程学院出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
用于模拟自然运动过程中 EMG 的条件生成模型
摘要 — 肌电图 (EMG) 信号的数值模型为我们对人类神经生理学的基本理解做出了巨大贡献，并且仍然是运动神经科学和人机界面发展的核心支柱。然而，虽然基于有限元方法的现代生物物理模拟非常准确，但它们的计算成本极其昂贵，因此通常仅限于对静态系统（例如等长收缩肢体）进行建模。为了解决这个问题，我们提出了一种迁移学习方法，其中训练条件生成模型来模仿高级数值模型的输出。为此，我们提出了 BioMime，这是一种经过对抗训练的条件生成神经网络，可在各种体积导体参数下生成运动单元激活电位波形。我们展示了这种模型能够以高精度在数量少得多的数值模型输出之间进行预测插值的能力。因此，计算负荷大大减少，从而可以在真正动态和自然的运动过程中快速模拟 EMG 信号。
核物理工具 - 机器学习、人工智能和量子计算召集人：Valerio Bertone（CEA Paris-Saclay）、Jana N. Günth
在核物理领域，机器学习的应用已在核实验、核天体物理和各种计算密集型任务等领域得到探索，如图 1 所示。在核物理实验中，机器学习算法已用于处理大型数据集，帮助识别粒子、改进事件重建，并允许进行实验设计和控制。在核天体物理领域，机器学习已用于分析信号，这在处理来自嘈杂太空环境的数据时特别有用。它还有助于确定致密物质的性质，这对于理解某些天体事件至关重要。机器学习还有利于应对计算密集型挑战。它已应用于强子结构和核碰撞 [参见 TWG 1 和 3]、天体物理模拟 [参见 TWG 4]，尤其是应用于格点 QCD [参见 TWG 1]（一种第一性原理方法），以增强我们对核物质的理解。
阿尔托科学研究所 (AScI) 国际夏季...
4202 - 法律网络科学 26 4203 - 民主的计算视角 27 4204 - 机器学习：基础和新前沿 28 4205 - 构建游戏原型以探索游戏感觉设计以获得情感体验 29 4206 - 使用生成模型学习运动计划 30 4207 - 在高维神经科学数据中建模弱信号 31 4208 - 学术界的泄漏管道 32 4209 - 几何（交叉）图中的距离 33 4210 - 在机器学习的帮助下使用物理模拟接近百亿亿次级 34 4211 - 用于核酸纳米结构的 DNAforge 设计工具 35 4212 - 概率机器学习中的位置 36 4213 - 分布式和并行计算理论 37 4214 - 贝叶斯工作流程38 4215 - 利用人类反馈进行强化学习的 LLM 分布式训练 (RLHF) 39
全民使用热泵？美国家用空气源热泵的成本和效益分布
摘要 建筑物中化石燃料燃烧的电气化是实现全球温室气体排放目标的关键组成部分。我们使用 550,000 个具有统计代表性的家庭的物理模拟来分析三种空对空热泵性能水平（有无绝缘升级）的成本和收益分布，这些分布在美国各种住房存量中。我们发现，在 2022-2038 年的五种电网情景中，美国每个州在所有性能水平上都实现了温室气体减排，全面采用可使全国排放量减少 5%-9%。我们发现，在 59% 的家庭（6500 万）中，空对空热泵无需补贴即可实现成本效益。然而，效率是关键：虽然最低效率设备可能会增加 39% 家庭的能源费用，但如果同时升级隔热层，这一比例仅为 19%，而使用更高效设备则仅为 5%，尽管这两种策略的前期成本都较高。这种负担能力挑战可以通过支持性激励措施、政策和创新来解决。
CheFEM 3：聚合物及其复合材料的可靠化学暴露分析
CheFEM 3 由 Composite Analytica 开发，是一款先进的软件工具，专为高级热机械分析而设计，重点关注聚合物基复合材料。CheFEM 3 具有先进的化学物理模拟功能和经过校准的热机械建模，为分析化学暴露场景、预测使用寿命和优化设备运营支出提供了一个可靠的平台。本文概述了 CheFEM 3，重点介绍了它能够减少大量暴露实验的需求，从而降低成本和环境影响。利用经过校准的三次状态方程和有限元方法，该软件可以准确预测关键材料特性，例如渗透性、耐化学性和机械响应。CheFEM 3 可作为独立应用程序运行，并与 Abaqus、Ansys 和 SolidWorks 等其他 FEM 软件包集成，在工作流程管理方面提供无与伦比的灵活性。 CheFEM 3 将成为严重依赖复合材料的行业的重要工具，为耐用、高性能结构的设计和维护提供强有力的解决方案。
10 SRSRS-20-ISMDD.docx
1）在指导下，参与部门在空间科学、天文学和天体物理学方面的研究与发展（R&D）活动的开展；2）协助指导、监督和规划部门活动，以及空间探索与观测、空间环境利用和空间态势感知方面的地球内和空间任务活动；3）协助制定和规划空间探索与观测、空间环境利用和空间态势感知方面的研发提案和任务；4）开发科学模型，进行数值和分析计算，设计和实施物理模拟；5）设计和进行科学技术实验，收集和分析数据；6）带头使用和维护进行空间科学和空间任务研发所需设备和设施；7）支持准备和实施研发和部门的关键成果； 8）协调、参与和代表本部门参加会议、谈判、研讨会和其他跨部门或机构的本地和国际合作活动，以解决其层面上可以解决的问题；9）参加相关的研讨会、讲习班、会议和能力建设；10）执行可能不时分配的其他任务或职能。
scene_synthesizer：机器人操纵中的程序场景生成的Python库
仿真是培训深度学习模型的越来越多的数据源。在机器人技术中，模拟已成功地用于学习诸如导航，步行，飞行或操纵之类的行为。模拟中数据生成的价值主要取决于场景布局的多样性和规模。现有数据集（Ehsani等，2021; Garcia-Garcia等，2019; Mo等，2019; Nasiriany等，2024）在这方面受到限制，而纯粹的生成模型仍然缺乏在物理模拟中可以使用的场景（HOLLEIN及2023 al。el。，et e e eT el。 2024）。其他程序管道要么专注于学习视觉模型（Denninger等，2023; Greff等，2022; Raistrick等，2023），要解决特定的用例，例如自主驾驶（Fremont等，2020; Hess等； Hess等，2021），或者很难扩展和自定义的平台（它们是一个特定的平台（它们是一个与众不同的平台（DET）（DEIT）（DEIT）（DEIT）（DEIT）（DEIT）（DETIT）（DETER）（DETER）。 ）。使用scene_synthesizer我们提出
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
对游戏技术中人工智能 (Ai) 的影响
Avadi，印度泰米尔纳德邦钦奈 电子邮件：durwinas114@gmail.com 摘要 - 人工智能 (AI) 的快速发展深刻影响了各个行业，游戏行业也不例外。本文探讨了人工智能在游戏技术中的变革性影响，阐明了它给游戏领域带来的重大变化。本文深入探讨了人工智能带来的增强游戏体验，其中改进的图形、角色动画和物理模拟提升了游戏的沉浸感。由人工智能驱动的程序化内容生成技术引入了动态和广阔的游戏世界，增强了可重玩性并以新颖的方式吸引玩家。此外，人工智能驱动的非玩家角色 (NPC) 和敌人的整合彻底改变了游戏体验，为玩家带来了更具挑战性和反应能力的对手。个性化是受人工智能影响的另一个关键领域，因为算法会分析玩家的行为和偏好，根据个人品味定制游戏，从而提高玩家的参与度和满意度。本文还强调了人工智能对简化游戏测试和质量保证流程的影响，从而提高游戏质量并缩短开发周期。从创新的游戏设计理念到实时决策能力，人工智能在游戏技术中的潜力仍然很大，模糊了虚拟与现实之间的界限，推动游戏行业向令人兴奋和未知的领域发展。关键词：人工智能、游戏技术、影响 简介 人工智能彻底改变了游戏技术，对游戏行业产生了深远的影响。最明显的变化之一是人工智能通过改进的图形、角色动画和物理模拟带来的增强的游戏体验。由 AI 驱动的程序化内容生成技术使开发人员能够创建广阔而动态的游戏世界，从而带来更具可玩性和吸引力的游戏体验。此外，AI 驱动的非玩家角色 (NPC) 和敌人表现出更复杂的行为并适应玩家的动作，为玩家提供更具挑战性和沉浸感的游戏体验。此外，AI 的影响还扩展到通过分析玩家的行为和偏好来个性化玩家的游戏体验，根据个人喜好定制游戏。游戏中集成的自然语言处理允许使用自然语言进行交互式和无缝的玩家互动，进一步丰富沉浸感。AI 在检测作弊方面的作用