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全脑动力学的计算建模
现代神经外科的主要目标是治疗方法的人，以优化或预测个体的结果。1,2该领域的大多数工作都集中在遗传和分子策略上，其中将单个遗传或分子谱用于诊断，治疗和预测结果。3–5晚期神经影像学，例如扩散加权的IM摄入（DWI）和功能磁共振成像（fMRI），也已在临床上用于个性化治疗策略。例如，在神经学或癫痫手术之前，进行了DWI和fMRI，以定位白质区和雄辩的皮质。6–8外科医生通过考虑这些区域的位置来使用这些信息来量身定制切除策略。DWI也已用于在深脑刺激（DBS）期间个性化靶向。9,10这样的理由是，特定白质区的激活可能涉及
对气候政策中的不确定性进行建模
AZNM CA NWPP RMPA Actual Values Coal Generation 4248.4 847.0 7283.9 3651.8 Gas Generation 6237.7 7859.7 7825.4 1980.1 Total Generation 18932.5 20584.3 33407.7 7971.5 Wholesale Price 30.5 35.0 34.4 30.7 Net Exports 3575.4 -7045.9 2783.6 838.3 Simulated Values Coal Generation 4191.9 885.8 7221.4 3547.3 Gas Generation 6575.0 7679.9 7624.8 1984.9 Total Generation 19213.3 20443.1 33144.7 7871.8 Wholesale Price 31.8 35.3 35.0 30.9 Net Export 3880.2 -7116.0 2495.0 740.0表总结了每个子区域的平均每小时生成（MW），价格（$ /MWH）和净出口（MW）。顶部面板总结了来自数据源的实际2019年值。底部面板总结了2019年模拟的输出。
认知科学中建模的位置
摘要我考虑认知建模在认知科学中的作用。建模以及启用它的计算机对领域至关重要，但是建模的作用通常被误解了。模型并非旨在完全捕获他们试图阐明的过程。相反，它们是对认知过程本质的思想的探索。在这些探索中，简化是本质的 - 通过简化，中心思想的含义变得更加透明。这并不是说简化没有缺点。确实如此，讨论了这些。然后，我考虑了几个用于认知建模的当代框架，强调了这样一个想法，即每个框架都以其自身的特定方式有用。自1958年以来，计算机功率的增加（约为400万倍）使新的建模范式能够出现，但这些范式也取决于新的思考方式。新范式会随着接下来的1,000倍而再次出现吗？
双眼摄像机应用程序：视障
第二部分仍然保密，详细介绍了涉及Feedgy的PV温室试点系统的现实应用程序。本节提供了配备辐照传感器的实验设置。分析了自2024年2月以来收集的数据，以了解温室内的辐照行为。开发了一种基本的辐照模型，称为组成模型。该模型使用简化的光学，物理和几何系数结合了用于扩散辐照度的光学VF模型与直接辐照模型。模型验证和对实验数据的分析表明，该模型可以有效地执行，尤其是在阴天天数，显示内部和外部辐照行为之间的线性相关性很强。尽管具有简单性和效率，但由于试验系统和数据质量的限制，该模型仍存在局限性。尽管如此，它为APV市场中目前普遍存在的更复杂和计算密集的方法提供了一种有希望的替代方法。
AI驱动的财务建模技术
人工智能（AI）通过引入复杂的算法和高级数据处理能力，彻底改变了财务建模和投资策略。本文深入研究了各种AI驱动的财务建模技术，例如机器学习，自然语言处理和深度学习，提供了其应用的详细示例。这些技术可显着提高预测准确性，风险管理，投资组合优化和交易策略。通过案例研究和经验证据，本文强调了AI对财务建模的变革性影响。此外，它解决了实施AI驱动模型的挑战，例如数据质量问题，模型可解释性和监管问题，并确定了未来的研究机会以进一步推进该领域。全面的分析提供了清楚地了解AI如何重塑金融行业，其带来的潜在收益以及必须克服的障碍，以充分利用其能力。关键字：AI，财务建模，机器学习，深度学习，自然语言处理，预测分析，风险管理，投资组合优化
系统建模语言（SysML）
系统建模语言 (SysML) 3 Enterprise Architect 中的系统建模 6 SysML 需求建模 12 SysML 操作域模型 14 块定义图 (BDD) 16 块元素分隔符 20 从方程式创建约束块 24 创建端口和部件 31 从块关联生成部件 34 在 SysML 端口上显示方向 37 SysML 中的嵌套端口 39 内部块图 40 同步结构元素 - 内部块 42 参数图 43 参数图建模助手 47 绑定约束属性的参数 48 编写系统设计 52 创建可重用子系统 54 SysML 包图 56 SysML 用例模型 60 SysML 活动图 62 同步结构元素 - 活动图 64 SysML 序列图 66 SysML 状态机图 68 SysML 工具箱 70 SysML 块定义工具箱 71 SysML 内部块工具箱 75 SysML 活动工具箱 78 SysML 交互工具箱 83 SysML 模型工具箱 85 SysML 参数工具箱 89 SysML 需求工具箱 92 SysML 状态机工具箱 95 SysML 用例工具箱 98 将 SysML 模型迁移到更高版本的 SysML 100 简单参数模拟 102
癌症进化：达尔文和超越
预期团队成员行动的能力可以实现共同目标的共同行动。任务知识和心理模拟允许预测其他代理的行动，并推断出其潜在的心理表征。在人类 - AI团队中，为AI代理提供了预期的机制，可以促进合作和成功执行联合行动。本文提出了一个计算认知模型，证明了对操作员的心理模型的心理模拟和对其行为的预期。这项工作提出了两个连续的步骤：（1）应用层次群集算法来识别飞行员之间的行为模式。这些行为群集用于从经验数据（n = 13个飞行员）中得出共同点。（2）ACT -R（对思想的自适应控制 - 理性）认知模型被实施，以在精神上模拟飞行员的行动决策和时机的不同可能结果。ACT-R的模型跟踪允许跟踪操作员的个人操作。使用ACT-R的符号表示来实现两个模型：一个模拟规范行为，另一个模拟通过模拟个体差异和使用下符号学习来实现。通过对两个模型的比较来分析模型性能。结果表明，与规范性
人工智能研究前景建模...
1 阮必成大学循证医学卓越中心，胡志明市 700000，越南；giang.coentt@gmail.com 2 河内医科大学预防医学与公共卫生研究所，河内 100000，越南；bach.ipmph@gmail.com 3 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院，美国马里兰州巴尔的摩 21205；carl.latkin@jhu.edu 4 多伦多大学医学科学研究所，加拿大安大略省多伦多 M5S 1A8； roger.mcintyre@uhn.ca 5 加拿大多伦多大学健康网络心境障碍精神药理学部，安大略省 M5G 2C4 6 加拿大多伦多大学精神病学系，安大略省 M5T 1R8 7 加拿大多伦多大学毒理学和药理学系，安大略省 M5S 1A8 8 越南岘港维新大学全球健康创新研究所；qhai.ighi@gmail.com (H.Q.P.); haipt.ighi@gmail.com (H.T.P.)9 新加坡国立大学杨潞龄医学院心理医学系，新加坡 119228，新加坡；e0012499@u.nus.edu (K.K.G.); pcmrhcm@nus.edu.sg (R.C.M.H.)10 阮达成大学行为医学卓越中心，胡志明市 700000，越南 11 新加坡国立大学健康创新与技术研究所 (iHealthtech)，新加坡 117599，新加坡 12 新加坡国立大学医院心理医学系，新加坡 119074，新加坡；cyrushosh@gmail.com * 通讯地址：giang.ighi@gmail.com；电话: + 84-869548561
人工智能驱动的预测模型和...
1 弗莱堡大学医学中心骨科和创伤外科系，弗莱堡大学医学院，弗莱堡 79108，德国；sara.uelkuemen@hotmail.de（S.Ü.）；pm.obid@gmail.com（PO）；gernotmichaellang@gmail.com（GML）2 洛雷托医院脊柱外科系，弗莱堡 79100，德国；frank.hassel@rkk-klinikum.de（FH）；alisia.zink@gmail.com（AZ）3 帕拉塞尔苏斯医科大学实验神经再生研究所、脊髓损伤和组织再生中心萨尔茨堡（SCI-TReCS），奥地利 5020 萨尔茨堡； s.couillard-despres@pmu.ac.at 4 海德堡大学医院口腔颌面外科系，69120 海德堡，德国；veronika.shavlokhova@med.uni-heidelberg.de 5 奥地利组织再生集群，1200 维也纳，奥地利 6 医学情报与信息学，慕尼黑工业大学医学院 Rechts der Isar 医学中心，81675 慕尼黑，德国；martin.boeker@tum.de * 通信地址：babak.saravi@jupiter.uni-freiburg.de