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Bosse：遥感的生物多样性观察系统模拟实验
从理论的角度克服了这个问题，我们开发了Bosse，这是一个观察系统模拟实验的生物多样性。BOSSE在植被特性随着气象条件的函数而变化并采用不同的空间模式的时间时模拟动态场景。高空间分辨率场景可用于量化植物特征的植物功能多样性。此外，博斯可以模拟与气象学植物特征相一致的高光谱反射因子，阳光诱发的叶绿素荧光和土地表面温度。可以在不同的空间和时间分辨率下生成光谱图像，从而使我们能够测试不同的方法，指标和方法来估计植物功能多样性。
基于水泥的材料的仿真和学习驱动的设计
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
量子理论中的边界和模拟上下文相关性
我们介绍了在广义上下文情景中的一组量子相关集的半限定性放松的层次结构。这构成了一个简单且通用的工具，用于界定量子上下文的大小。为了说明其效用，我们使用它来确定对以前最大违规行为的最大量子违规违规。然后，我们走得更远，并使用它来证明无法用纯净的状态来解释某些制备上下文的相关性，从而表明混合状态是上下文中必不可少的资源。在本文的第二部分中，我们将注意力转移到了一般操作理论中制备上下文相关性的模拟中。我们介绍了模拟制备上下文性的信息成本，该信息成本量化了在古典模型或量子模型中模拟上下文相关性所需的附加（否则禁止）的信息。在这两种情况下，我们都表明，使用我们半限制放松的层次结构的变体可以将模拟成本限制在有效的界限上，并且我们以奇怪的多样化的最简单上下文性场景进行了精确计算。
心理学方法学研究的仿真研究：计划，预注册和报告的标准化模板
模拟研究被广泛用于评估心理学统计方法的性能。但是，模拟研究的质量在其设计，执行和报告方面可能有很大差异。为了评估心理学中典型的模拟研究的质量，我们回顾了2021年和2022年发表在心理学方法，行为研究方法和多元行为研究中的321篇文章，其中100/321 = 31.2％报告了一项模拟研究。我们发现，许多文章没有提供有关研究的关键方面的完整透明信息，例如模拟重复的数量，蒙特卡洛不确定性估计值或代码和数据以复制模拟研究的理由。为了解决这个问题，我们提供了ADEMP的摘要（目的，数据生成机制，估算和其他目标，方法，绩效指标）的设计和报告框架来自Morris，White和Crowther（2019）适应了心理学的模拟研究。基于此框架，我们为研究人员提供了ADEMP-PREREG，这是一个分步模板
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
基准进行经典分子动力学模拟...
图2：（a）实验离子电导率的奇偶校验图对计算上的相似。红点带有液化石油气电荷，蓝色的指控带有DFT电荷。最左侧的离子电导率，使用nernst-Einstein方法计算。中心，用nernst-Einstein方法计算的离子电导率。用惠勒 - 纽曼方法计算的最直接的离子电导率。（b）实验玻璃传输温度的奇偶校验图针对计算计算的温度。金点是对纯聚合物的模拟，而绿色的聚合物与LITFSI的聚合物。（c）实验离子电导率对计算模拟的奇偶校验图，其中每个聚合物在经过验证测得的玻璃转变温度下模拟，并由玻璃转变偏移温度从纯聚合物（金）或用盐（绿色）计算的聚合物计算出的玻璃过渡偏移温度。（d）Spearman and Pearson等级相关指标，用于t exp的模拟。（e）在实验温度下模拟的最佳结果与离子电导率变化下的结果相比。
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
增强培训，技能获取和机器人模拟
在混合现实（MR）设置中使用触觉反馈的引言是改善培训，技能学习和机器人模拟的一种新方法。随着虚拟和增强现实的发展，触摸互动已经变得越来越重要，连接物理和数字体验。触觉反馈通过创建模仿触摸的现实感觉，并有助于学习，尤其是对于复杂的任务来增强用户参与。在培训情况下，这种感官增加有助于受训者立即对其工作进行反馈，从而通过反复练习来支持技能发展。此外，机器人模拟中的触觉信号可以增强人类和机器人如何共同工作，从而创建一种对良好的远程操作和自主系统至关重要的伙伴关系。因此，在MR环境中使用触觉反馈具有改变教学方法并提高各个领域效率的许多潜力。
使用未配对的图像到图像翻译网络纠正气候模型模拟
摘要：我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性，以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译（单元）神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据，该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构，但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术（QM）相结合，我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性，空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。