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工业实施的模拟流程——...
在本文中，我们介绍了用于实现 FD-SOI 量子点器件的模拟流程。所提出的流程由一系列模拟组成，从结构的光学光刻制造开始，然后是几何表示和电气行为，最后是量子力学特征。对于我们器件的建模，我们分别使用了 STMicroelectronics 的内部软件 Optical Friendly DEdesign Check (OFDEC)、3D TCAD Sentaurus Process [8] 和 3D Quantum TCAD [9, 10] 模拟工具。本文给出的数值结果表明，我们上一代纳米结构 [11] 中出现的不必要的角落量子点和屏障控制问题现在已经消失。此外，我们的模拟表明，可以通过背栅偏置来控制波函数位置，这预示着 FD-SOI 技术在量子计算应用方面优于其他竞争技术 [12]。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。
牙科医学模拟训练助力专业能力培养
摘要：牙科医学教育中的模拟训练是一种提供优质高等教育的现代高科技方法。模拟训练让学生沉浸在真实的场景中，使他们能够培养有效护理患者所必需的技术和非技术技能。本研究重点介绍了牙科教育高科技模拟训练中的关键当代问题，并巩固了其基本原理和优势。我们搜索了 PubMed、Scopus、Web of Science 和 ResearchGate 数据库。本综述包括 2020 年至 2024 年期间以英语、俄语和乌克兰语发表的 36 篇文章。未同行评审的论文或未在索引期刊上发表的论文不予考虑。研究发现，模拟训练会影响理论与实践的整合、广泛的心理运动技能的训练、复杂临床能力的发展、培养自信、同理心和以患者为中心的护理、大脑的神经可塑性和认知负荷。还讨论了模拟训练的教学益处和在课程中的地位。
spatstat：空间点模式分析、模型拟合、模拟、测试
描述 用于分析空间点模式的综合开源工具箱。主要关注任何空间区域中的二维点模式，包括多类型/标记点。还支持三维点模式、任意维度的时空点模式、线性网络上的点模式和其他几何对象的模式。支持空间协变量数据，例如像素图像。包含 3000 多个用于绘制空间数据、探索性数据分析、模型拟合、模拟、空间采样、模型诊断和形式推理的函数。数据类型包括点模式、线段模式、空间窗口、像素图像、镶嵌和线性网络。探索性方法包括样方计数、K 函数及其模拟包络、最近邻距离和空白空间统计、Fry 图、成对相关函数、核平滑强度、交叉验证带宽选择的相对风险估计、标记相关函数、分离指数、标记依赖性诊断和协变量效应的核估计。还支持随机模式的正式假设检验（卡方、Kolmogorov-Smirnov、蒙特卡罗、Diggle-Cressie-Loosmore-Ford、Dao-Genton、两阶段蒙特卡罗）和协变量效应检验（Cox-Berman-Waller-Lawson、Kolmogorov-Smirnov、ANOVA）。可以使用与 glm() 类似的函数 ppm()、kppm()、slrm()、dppm() 将参数模型拟合到点模式数据。模型类型包括泊松、吉布斯和考克斯点过程、奈曼-斯科特聚类过程和行列式点过程。模型可能涉及对协变量的依赖、点间相互作用、聚类形成和对标记的依赖。模型通过最大似然法、逻辑回归法、最小对比度法和复合似然法进行拟合。可以使用函数 mppm() 将模型拟合到点模式列表（重复的点模式数据）。除了上面列出的所有特征外，该模型还可以包括随机效应和固定效应，具体取决于实验设计。
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
市场模拟计划 2026 年春季发布
2026 年春季发布计划的市场模拟将在 MAP 阶段环境中进行。如果参与者尚未获得此环境的访问权限，则需要获取访问权限。ISO 设想参与者可能希望访问主文件 (MF)、市场参与者门户 (MPP)、停电管理系统 (WebOMS)、需求响应登记系统 (DRRS)、资源充足性客户界面 (CIRA)、调度基础设施和业务规则 (SIBR)、基本计划聚合门户 (BSAP)、平衡授权区域运营门户 (BAAOP)、CAISO 市场结果界面 (CMRI)、自动调度系统 (ADS) 和市场结果界面结算 (MRIS)。对于尚未获得 MAP 阶段系统访问权限的用户，可以通过填写应用程序访问请求表 (AARF) 或通过访问身份管理 (AIM) 应用程序修改现有证书来请求访问权限。有关填写 AIM 和 AARF 表格的信息可在 ISO 门户的应用程序访问请求表和应用程序安装说明标题下找到。有关访问面向外部的 ISO 环境的信息可在 ISO 公共网站的“应用程序访问”页面 ( 链接 ) 上找到。接口信息可在 ISO 开发人员网站上找到 – ( 链接 )
台风HIL集成模拟环境
Caio Osorio获得了硕士学位和博士学位，也加入了西班牙奥维耶大学的访问研究员，以及柏林的Fraunhofer IZM，在实践实习中。在2021年，Caio加入了台风HIL，担任应用程序工程师，从事针对全球工业和学术合作伙伴的高保真模型测试解决方案的开发。目前，作为学术界计划的全球经理，他致力于通过研究，教学和培训计划来推进环境可持续的电力技术，利用硬件 - 室内技术和实时模拟。CAIO曾在众多研究项目中进行合作，并在包括实时仿真技术，适用于电力转换器的强大控制，可再生能源的集成以及电气机控制的领域合着了50多篇论文和三本书章节。
从神经元到整个大脑的计算机模拟
In Silico 电影相当准确地追溯了详细大脑模型构建的时间线，以亨利·马克拉姆领导的蓝脑计划为代表。电影从项目开始一直延续到 2020 年，即项目启动 10 年后。电影还谈到了人脑计划 (HBP) 几年来的“历程”。这部电影当然是围绕亨利·马克拉姆展开的，他是这项研究的发起人。电影很好地展示了他是如何发起和构思蓝脑计划的。几乎自然而然，从一开始，HBP 也被描述为亨利的纯粹创作。作为 HBP 的创始成员之一，我想对电影中的一些误导性陈述进行一些更正和澄清，特别是关于他与 HBP 的互动，以及这两个项目截然不同的目标。正如 Idan Segev 所说，亨利是一位有远见的科学家，他是 HBP 的发起人，因为最初的想法、最初的愿景都来自他。然而，这部电影呈现的是“EPFL 观点”
使用紧凑型模型基于快速机器学习的预测
热模拟在集成电路（IC）设计中至关重要，尤其是在向3D体系结构的转移时。随着晶体管密度的增加，散热成为一个重大挑战，导致热点和热梯度可以降低芯片性能，可靠性和寿命。因此，芯片设计期间的热分析是必不可少的任务[1]。传统的热分析方法，例如有限元方法（FEM），具有很高的精度。但是，这些计算方法需要3D体系结构的大量记忆，时间，设计和细粒度模拟。紧凑的热模型（CTM）提供了更有效的替代方案。虽然CTMS显着降低了计算要求，但它们依赖于数值求解器。这使CTMS计算对于具有动态工作负载或经常更改设计的应用程序上的计算昂贵。机器学习的最新进展（ML）具有热模拟的替代方法。mL模型可以直接预测温度分布，与数值求解器相比，提供了很大的加速。但是，现有的ML方法受到关键限制。这些模型需要大型数据集进行培训，依靠复杂的体系结构，例如卷积神经网络（CNN）或图形神经网络（GNN），并且常常缺乏对新平面图或不重新训练的电源分布的适应性[2]。这项工作通过设计与CTMS集成的轻量级ML框架来解决这些限制。我们的方法利用热传导方程的线性性质，使用线性回归开发一个简单的，物理知情的模型。通过将问题的物理学直接嵌入ML框架中，我们最大程度地减少了对大型
研究水对多尺度分子动力学模拟纤维素机械性能的影响
粗粒（CG）力场参数是使用真空中纤维素Iβ的原子分子动力学模拟得出的（0％的水分含量），并使用Gromacs软件[5]和CHARMM力场进行的水（95％水分含量）溶剂（95％的水分含量）[6]。72使用自下而上的粗粒方法将葡萄糖残基映射到一个CG位置：在存在水存在下，使用雨伞采样确定了100个纤维素表面之间的非键相互作用，以计算平均力的潜力（PMF）。势能被视为真空模拟中PMF的近似值，因为缺乏水减少了对自由能的熵贡献。使用Boltzmann倒置参数化键合的相互作用，以从与CG位点相对应的原子组之间的键长和角度的概率分布来计算PMF。使用LAMMPS软件进行了粗粒纳米纤维素组件的MD模拟[7]。进行了机械应力MD模拟，以确定具有强力场参数的CG纳米纤维素组件的拉伸模量，其水分含量为0％和95％。