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化学中极地平流层云的模拟 -
摘要。已经开发了ECHAM5/MYSY AT- MOSPHER化学模型（EMAC）的子模型PSC，以模拟极性平流层云的主要类型（PSC）。子模型中超冷三元溶液（STS，1B PSC）的参数化基于Carslaw等人。（1995b），在Marti和Mauersberger上模拟冰颗粒（2型PSC）的热力学方法（1993）。存在硝酸三水合物（NAT）颗粒（1A型PSC）的形成两个不同的参数。首先是基于Hanson和Mauersberger（1988）的瞬时热力学方法，第二个是新的，并借助于Carslaw等人的表面生长因子来考虑NAT颗粒的生长。（2002）。可以在子模型中选择此NAT参数之一。本出版物解释了子模型PSC的背景和使用子模型的使用，目的是模拟EMAC中的现实PSC。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
BEHAVIOR-1K：具有 1,000 个日常活动和现实模拟的具身 AI 基准
摘要：我们提出了 BEHAVIOR-1K，一个以人为本的机器人综合模拟基准。BEHAVIOR-1K 包括两个部分，分别由“您希望机器人为您做什么？”这一广泛调查的结果指导和推动。第一个部分是定义 1,000 种日常活动，基于 50 个场景（房屋、花园、餐厅、办公室等），其中有 5,000 多个对象，并标注了丰富的物理和语义属性。第二个部分是 O MNI G IBSON，这是一个新颖的模拟环境，它通过逼真的物理模拟和刚体、可变形体和液体的渲染来支持这些活动。我们的实验表明，BEHAVIOR-1K 中的活动是长期的并且依赖于复杂的操作技能，这两者对于最先进的机器人学习解决方案来说仍然是一个挑战。为了校准 BEHAVIOR-1K 的模拟与现实之间的差距，我们提供了一项初步研究，研究如何在模拟公寓中使用移动机械手学到的解决方案转移到现实世界中。我们希望 BEHAVIOR-1K 的人性化本质、多样性和现实性能够使其对具身化 AI 和机器人学习研究有价值。项目网站：https://behavior.stanford.edu。
电脑游戏（益智游戏和模拟游戏）对特定学习障碍学生工作记忆和空间视觉感知的影响（r
摘要 本研究的目的是研究电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对患有特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视觉感知的影响。本研究的调查是半实验研究，前测和后测采用单组，统计方法为混合方差分析。统计人群是德黑兰复活四所女孩 Maad 小学三年级、四年级、五年级、六年级的全部 216 名学生，其中 10 人通过随机抽样和可用抽样进行测量。为了收集信息，使用了（Susan pickering 工作记忆测试、Visconsin 卡片分类测试和 Frostig 测试）。结果表明，特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生与正常学生在工作记忆和空间视知觉等方面存在差异，而电脑游戏（益智游戏 Moument Valley 和模拟游戏 SimCity）对特定学习障碍（阅读、写作、数学）学生的工作记忆和空间视知觉有影响。 关键词：工作记忆 空间视知觉 学习障碍 电脑游戏 引言 特定学习障碍是指一组异质性障碍，其特征是在言语、阅读、写作、答题或数学技能的习得和使用上存在显著差异。学习障碍是一种在使用口头或书面语言方面存在一种或多种显著障碍，在听、想、说、读、写、拼写或进行数学计算的能力上存在缺陷。特定学习障碍是一种影响儿童接收、处理、分析或存储信息能力的问题。这种障碍会使儿童难以阅读、写作、拼写或解决数学问题 [1]。学生特定学习障碍的主要特征包括：自然智力水平、学习成绩低于预期、学习速度慢、认知发展、教育基础重复、学习水平差异、不同学习、课程学习。能力和技能之间存在显著差异，注意力范围狭窄[2]。换句话说，他们尽管智力正常，却无法学习，虽然成长的各个方面与生物成熟度有直接关系，但一般认为生物和非生物因素都可以发挥作用[3]。人类的学习工具随着环境而变化。如果今天的儿童和青少年
模拟自动环境DNA采样器/ ... div>
项目建议中所述的目标是（i）模拟自动环境DNA（EDNA）采样器/分析仪和（ii）Edna与成像数据的交叉引用。但是，在项目计划期间，这些目标经过修改以适应现场和实验室后勤的可能性。焦点是朝着比较主动和被动的EDNA采样方法的转移，以比较它们在从环境中捕获鱼DNA的有效性。通过过滤海水将短期目标确定为主动样品收集，并通过部署和检索被发行和“自制”设备的被动采样器来收集被动样本。为了比较方法，从样品中提取Edna并使用实时定量PCR（QPCR）测定法进行扩增，以验证FISH DNA的存在和数量。该项目的媒介和长期目标包括用于主动和被动EDNA采样的有效抽样方案的定义，以及提供采样方法在描述当地物种丰富度/生物多样性方面更有效的建议。这些
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
