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复合材料：建模，加工和表征
问题主机DOF 3D DOF主机/3D误差变量和收敛模式非均匀性动脉粥样硬化斑块 - 光束23529 761244 3％3％3％tranverse轴向应变，宿主 - > 3D复合cection cection cection spar - 光束89175 227675 2276739 4％25％25％25％25％25％25％的Edge Edge Ender-Ender 7 3D-3D-3D-3D-3D-3D-> - > 4560150 3% 30% Free-edge failure index, 3D -> HOST Composite notched specimen – Plate 10000 10000000 0.1% 3% Tensile peak stress, HOST -> 3D Multilayered beam – Beam 23595 63210 37% 0.4% Plastic strain, HOST -> 3D Double-swept blade – Beam 13200 203808 6% 1% Natural frequencies, HOST -> 3D Viscoelastic beam – Beam 5475 56400 10% 5% Modal loss factor, HOST -> 3D Randomly distributed RVE – Beam 13642 31524 43% 2% Local shear strain, HOST -> 3D Lattice structure – Beam 13584 617580 2% 1% Displacement, HOST -> 3D Three-point bending of a sandwich beam – Beam 14229 201504 1% 0% Transverse stress, HOST -> 3D Low-velocity impact on a bi-metallic plate – Plate 10659 856251 1% 16% Plastic strain, 3D -> HOST Large deflections in asymmetric cross-ply beams – Beam 5124 573675 1% 7% Shear stress, HOST -> 3D Disbonding in sandwich beams – Beam 41160 171888 24% 1% Peak load, HOST -> 3D Curing of a composite part –梁16569 599571 3％0％弹簧斜角，3D->主机
莱曼，弗兰克；越野，丹尼尔； Zimmermann;迈克尔}，title = {{{tosca4qc：Tosca自动化
摘要 - 量词计算引入了一种新的计算范式，该范式有望解决无法通过经典计算机效率解决的问题。因此，量子应用程序将越来越多地集成到经典应用中。要将这些复合应用程序带入生产中，需要进行自动部署和编排技术，以避免手动易行错误和耗时的过程。对于非量化应用程序，近年来已经开发了各种部署技术。但是，量子应用程序的部署目前与非量子应用程序显着不同，因此导致了用于部署量子应用程序的不同建模程序。为了克服这些问题，我们提出了TOSCA4QC，该TOSCA4QC介绍了两种部署建模样式，该模型基于拓扑和编排规范的云应用程序（TOSCA）标准（TOSCA）标准，用于自动化量子应用的部署和编排：（i）SDK规格模型的模型，以覆盖所有技术模型，以涵盖所有技术部署详细信息（II）技术的详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）详细信息（II）。原则。我们进一步展示了如何将现有的模型驱动开发（MDD）方法应用于将SDK-静态模型重新定为可执行的SDK特定模型。我们证明了原型实施的实际可行性，作为Tosca生态系统Opentosca的扩展以及IBMQ和量子模拟器的三个案例研究。索引术语 - Tosca，量子计算，部署自动化，建模，编排
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...
使用GEOS-CHEM 14.1.1和eCHAM6.3-HAM2.3建模宇宙放射性核素的大气传输：对太阳能和地磁reco
在天然档案中应用10的先决条件进行太阳能和地磁重建，就是要知道如何将10归因于沉积反映大气生产的变化。但是，这种关系仍在争论中。为了解决这个问题，我们使用了两种最新的全球模型Geos-Chem和eCham6.3-Ham2.3与最新的铍生产模型。在太阳调制过程中，这两个模型都表明10个沉积与全球产量变化成正比，纬度沉积偏见（<5％）。然而，与全球生产变化相比，在地磁调制过程中，热带和极地区域的10个沉积变化在热带地区和极地区域的衰减量增长了约15％，在亚热带和极地区域的变化增加了20％-35％。这种变化在半球上也是不对称的，归因于半球之间的不对称产生。对于公元774/5的极端太阳能质子事件，极性区域的沉积增加比热带地区高15％。本研究强调了从不同位置或独立地磁场记录进行比较时，大气混合的重要性。
模型主文件：在2025年3月13日，1：00 - 3:00 pm的通用药物开发和监管提交中的建模和仿真
•罗伯特·莱昂伯格（Robert Lionberger），博士| ORS | OGD | CDER•LANYAN（LUCY）FANG博士，DQMM副总监| ORS | OGD | CDER•Partha Roy，PhD |生物等效办公室主任（OB）| OGD | CDER•Bhagwant Rege，博士|产品质量评估VI部（DPQA VI）产品质量评估办公室I（OPQA I）| OPQ | CDER•Stella Grosser，PhD |生物识别技术VIII（DBVIII）生物统计局（OB）办公室|转化科学办公室（OTS）| CDER•RAJANIKANTH MADABUSHI，博士| CDER定量医学卓越中心主任（QM COE）临床药理学指导和科学政策办公室副主任（OCP）| OTS | CDER•JD Martha Nguyen |部门主任|政策制定部（DPD）
挑战和机遇，建模动态肿瘤矩阵
我们需要新颖的策略来针对癌症的复杂性，尤其是转移性疾病的复杂性。作为这种复杂性的一个例子，某些组织是转移的特别好客的环境，而其他组织则不含肥沃的微环境来支持癌细胞生长。持续的证据表明，组织的细胞外基质（ECM）是支持癌细胞生长在原发性和次要组织部位的必要因素之一。对癌症转移的研究主要集中在二维组织培养聚苯乙烯板上各种细胞因子和生长因子环境中肿瘤细胞的分子适应。内部成像已经改变了我们实时观察肿瘤细胞侵袭，侵入，渗出和生长的能力。由于支持肿瘤微环境中所有细胞的间质ECM在典型插入成像的可能窗口之外随时间尺度变化，因此生物工具不断开发简单和复杂的体外控制环境，以研究肿瘤（和其他）与该矩阵的细胞相互作用。从这个角度来看，我们专注于负责维护肿瘤器官的病理稳态，与癌症相关的成纤维细胞（CAF）及其自我产生的ECM。后者以及肿瘤和其他细胞分泌的因素，构成“肿瘤生成症”。我们分享了建模该动态CAF/ECM单元，可用工具和技术的挑战和机会，以及如何重塑肿瘤母体（例如，通过ECM蛋白酶）。我们认为，越来越多的有关肿瘤生成体动力学的信息可能会导致该领域成为基因组外科医学的替代策略。
建模研究表明，亚马逊雨林比假定>
“与IPCC评估报告中当前使用的最新气候模型相比，如果在我们的全球风暴清除模拟中，土地上的降水似乎比大规模循环更紧密地与大规模循环。这一事实令人兴奋，因为它要求重新审视我们认为我们对土地上的降水及其敏感性了解的一些事情。”
sabesp建立了圣保罗的开放，连接的液压建模环境
从一开始，Sabesp就使用了Bentley的OpenFlows，取得了巨大的成功。“挑战是Vicente de Carvalho的社区数量，” Sabesp自动化和运营部门工程师的迭戈·科特（Diego Corte）说。“这些地区的水压非常低，并且有很多缺水的抱怨。OpenFlows水使我们能够更轻松地分析现场数据，并为这些脆弱区域计划更有利和稳定的供应状况。”在Parque Novo Mundo项目中，液压技术专家Sabesp的Pedro Kayo Duarte Arashiro Arashiro说：“ OpenFlows下水道是分析构成废水系统的结构的最佳解决方案，该结构的液压行为构成了废水系统的液压行为，该系统具有高达4,500毫米的型号，该型号高达4,500毫米，并在16级较高的工厂且均具有16个periin perter pertian perniin perniin perniin and periin and periin intiin wastew perniin of lariin intiin intew pertew intew wastew wastew。其用户友好的图形界面使解释结果变得更加容易，从而使这种复杂系统的操作更加安全。”
SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖