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系统与软件杂志
我们提出了一种新的方法，通过将统计模型检查（SMC）与过程挖掘（PM）集成，以验证软件产品线（PL）模型。我们考虑来自PL工程领域的面向功能的语言QFLAN。QFLAN允许对配备丰富的跨树和定量约束以及动态PL（例如分阶段配置）的方面进行建模。这种丰富性使我们能够轻松地获得具有无限状态空间的模型，呼吁基于仿真的分析技术，例如SMC。例如，我们使用一个带有无限状态空间的运行示例。SMC是基于系统动力学样本的产生的分析技术家族。SMC的目的是估算一个系统的属性（例如，安装功能）或其中数量的期望值（例如，研究家族的产品的平均价格）。相反，PM是一个数据驱动的技术家族，它使用在执行信息系统执行中收集的日志来识别和推理其基础执行过程。这通常涉及识别和推理过程模式，瓶颈和改进的可能性。在本文中，据我们所知，我们首次提出了将过程挖掘（PM）技术应用于统计模型检查（SMC）模拟的副产品的应用。这旨在增强SMC分析的实用性。通常，如果SMC给出意外的结果，则建模者必须发现这些结果是否来自系统的实际特征，还是来自模型中的错误。这是以黑盒方式完成的，仅基于获得的数值值。我们通过使用PM来获取有关SMC观察到的系统动力学的白色框透视图来改进这一点。大致来说，我们将SMC生成的样品馈送到PM工具中，获得了观察到的动力学的紧凑图形表示。然后将此开采的PM模型转换为开采的QFLAN模型，使PL工程师可以使用。使用两个众所周知的PL模型，我们表明我们的方法学是有效的（有助于查明模型中的问题，并建议修复），并且可以扩展到复杂的模型。我们还通过将其应用于安全域，表明它是一般的。
介导药物处置 (TMDD)
摘要靶介导药物处置 (TMDD) 模型用于模拟非线性药代动力学 (PK)，因为一种药物与其药理靶标以高亲和力结合，影响药代动力学特性。TMDD 近似模型的出现是因为在有限的数据下难以实现完整的 TMDD 模型来解决复杂模型的过度参数化问题。传统的群体 TMDD 模型开发既耗时又主观，需要建模者的经验。本论文提出了一种 TMDD 模型开发和排序策略，可以实现自动 TMDD 模型开发。当前的工作旨在建立一种可以自动化扩展到 Pharmpy/Pharmr 包的 TMDD 模型开发策略，以使自动模型开发 (AMD) 工具能够对非线性 PK 进行更复杂的描述。使用已发布的五种化合物 TMDD 模型的模拟数据来开发和测试 TMDD 模型开发策略。首先，根据文献和自动模型开发程序的实际考虑选择合适的估计方法，以提高建模效率。其次，提出了一种在模型开发过程中设置新参数初始估计值的算法，并在两个具有潜在代表性的 TMDD 近似模型上进行了测试，以便于估计收敛。测试了似然比检验 (LRT) 和贝叶斯信息准则 (BIC) 作为模型选择标准。最后，提出了完整的 TMDD 模型开发策略，并用五个模拟数据进行了测试。在结构模型搜索后，选择准稳态模型 (QSS) 而不是米氏近似模型 (MMAPP) 作为代表性 TMDD 近似模型，并发现足以识别正确的结构模型。其他 TMDD 模型从 QSS 模型更新了初始估计值，其中目标降解速率常数 (KDEG) 和基线目标浓度 (R0) 的初始估计值的不同梯度也提供了合理的目标函数值 (OFV)。鉴于 BIC 的排序标准和模型开发策略，每个数据的最佳模型至少与模拟模型一样复杂。此外，4/5 的数据对那些非目标相关参数给出了准确的估计，并且 OFV 并不比以“真实”参数作为初始估计的模型差很多。总之，所提出的 TMDD 模型开发策略简化了 TMDD 模型的开发和选择，并且有可能在 AMD 中实施以实现自动 TMDD 模型开发。
社论：基于网络和发育生物学的基于网络的数学建模
关于基于网络的数学建模的研究主题和发育生物学中的数学建模提高了数学建模者感兴趣的各种主题，这些主题也为基准科学家提供了洞察力。本质上，出现了三个主题，将在下面讨论。首先，解决了已发表模型的可重复性的关键和基本研究主题。其次，新颖的数学和计算方法使人们对生物系统有了更深入的了解。通过旨在创建全细胞模型和下游应用程序的重大努力而产生了第三个主题。通过严格和透明度提高可重复性是NIH（Collins和Tabak，2014年）和其他机构（例如NSF）的长期目标。湿的实验可能很难再现。模型，本质上是计算实验，容易再现吗？在公平原理（可访问，可互操作和可重复使用）的指导下，佩德罗·门德斯（Pedro Mendes）检查了一个高度引用的数学模型，该模型描述了von Dassov等发表的果蝇中的片段极性。（2000）。原始软件的不可用迫使作者重新编码模型，这是一个需要从头模型实施的劳动密集过程。报告中的主要带回家信息是，以广泛使用的标准格式出版数学模型是必不可少的，因为只有这将确保该模型将来可以重现。研究人员采用了几种新型的数学方法，以更好地了解细胞反应网络。Marrone等。描述了用于微分方程解决方案的平面上的曲线，用于分析具有两个以上变量的系统。作者遵循了Zhang等人。（2011）在考虑伪空克线（可以分解为两个模块的系统的nullclines的类似物），并用它们来重现几个知名系统的动力学，例如胚胎细胞周期和MAPK Cascade。Glazer等。开发了一种新的Monte Carlo Boolean建模者（MC-Boomer）方法，以生成大量（数十万）布尔模型的集合，其模拟与观察到的数据一致。开发了用于分析这些模型并发现新的调节相互作用的管道，并应用于果蝇段极性网络的众所周知的模型（Albert and Othmer，2003）。对MC-Boomer生成的模型的分析可用于识别基因调节机制的替代假设，然后可以通过实验验证。eidi等。使用随机建模研究
Terremag N°4（2024 年 4 月至 5 月）。新力量
竞争、抗议和对抗的矩阵要求我们为任何类型的升级做好准备，直至重大冲突。这就是转变的全部意义。面对对称对手，升级到极端情况的可能性使我们的承诺核心是掌握作战层面，也就是掌握身体和部门的层面。他们的使命是占据纵深优势，塑造敌人，从而为旅领导的接触战的成功创造条件。说起来简单，做起来却更困难，因为这涉及到重新建立整个战场地理，而当我们的大部分行动集中在危机管理上时，这已经变得非常理论化。这并不是要复活20世纪80年代，因为我们必须整合数字数据革命和多领域方程，特别是混合性和影响力。考虑到这一新的作战形势，首先通过结构背景将“战斗”模式转化为陆军作战部队的模式：建立欧洲陆军指挥部、师的区域化、旅的分区化和建立阿尔法指挥部，这些是支持军团和师作战的关键能力的真正孵化器：纵深、间接行动、后方控制。这封信的内容就是这样。在精神方面，两个师将面向区域化的基本作战逻辑，而准将，即陆军的连贯级别，将成为团、主要团和师之间对话的核心。
CHIP HYDE VISION 3D 使用说明
您已获得一套套件，该套件在配备合适的配件后可组装成一个功能齐全的 R/C 模型，如套件随附的说明书中所述。但是，Chip Hyde Products Inc. 无法影响您构建和操作模型的方式，我们无法控制您安装、操作和维护无线电控制系统组件的方法。因此，我们有责任拒绝承担因不当或不正确使用和操作我们的产品而导致的损失、损害或费用，或与此类操作相关的损失、损害或费用。除非有约束力的法律另有规定，否则 Chip Hyde Products Inc. 不承担赔偿义务，无论采用何种法律论据。这适用于人身伤害、死亡、建筑物损坏、营业额和业务损失、业务中断或其他直接和间接的后续损害。通过操作此模型，您将对自己的行为承担全部责任。重要的是要明白，Chip Hyde Products Inc. 无法监控您是否遵循本说明书中有关飞机构造、操作和维护的说明，也无法监控您是否正确安装和使用无线电控制系统。因此，Chip Hyde Products Inc. 无法保证或与任何个人或公司签订合同协议，以确保您制作的模型