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多代理海事交通模拟器
此模拟器旨在支持有关海上交通管理的集中式游戏理论算法的研究。它支持任意数量的船舶和土地质量进口。容器被建模为运动的运动，其运动受运动方程式和土地质量为基础，是多个形状的文件。在模拟器中，每艘船都可以使用奖励Oracle，该奖励是通过考虑碰撞和接地的风险，遵守交通规则和运营效率的水平来评估代理商的策略。游戏理论模型预测控制，然后同时为每个流量参与者生成最佳轨迹。船只参与重复的竞争聚机游戏，其平衡解决方案是一系列航路点，旨在由船只交通服务服务作为导航决策支持。我们传达了在Netlogo中实施的代理和功能的建模原理，并介绍了整体模拟器结构和范围。
超越小工具：可扩展性对于模拟量子模拟器的重要性
我们提出了一个模拟量子模拟的理论框架，以捕捉实验可实现模拟器的全部范围，其动机是 Cirac 和 Zoller 首次提出的一组基本标准。我们的框架与复杂性理论中使用的汉密尔顿编码一致，在噪声下稳定，并涵盖了一系列实验可能性，例如模拟开放量子系统和使用 Lieb-Robinson 边界减少开销。我们讨论了模拟量子模拟中的可扩展性要求，特别是论证了模拟不应涉及随系统大小而增长的交互强度。我们为汉密尔顿复杂性理论中使用的小工具开发了一个通用框架，这可能与模拟模拟无关，特别是证明了在汉密尔顿局部性减少中，与尺寸相关的缩放是不可避免的。然而，如果允许额外的工程耗散资源，我们将展示一种使用量子芝诺效应绕过局部性减少不可行的定理的方案。我们的小工具框架为形式化和解决长期存在的小工具悬而未决的问题打开了大门。最后，我们讨论了模拟量子模拟中的普遍性结果。
莎莎：群算法模拟器
摘要 - 越来越多地将Swarm算法作为解决各个领域的分布式，复杂问题的潜在解决方案。但是，由于缺乏健壮和灵活的测试床，开发和测试这些算法仍然具有挑战性。此外，有效地调整群体算法的参数以适合特定情况是一个重要的挑战。本文纸提出了萨尔萨纸，这是一个综合且可扩展的框架，旨在简化群体算法的开发和评估 - 旨在易于使用。我们的测试床使用户能够定义自定义的群算法，无人机类型，检测目标和代理交互过程。它还允许动态参数更新，提供即时反馈以优化算法performence。此外，测试台支持用户限制的数据和自动数据收集，以确保用户可以充分地收集相关的数据。总的来说，莎莎莎莎通过减少设置和测试群算法所需的时间和精力来提高研究效率。索引术语 - 空军，空中群，多机构系统，自组织系统，仿真，测试床
quadrant 模块化电池模拟器
N9000是一款高实时、高同步、大功率超高集成度双象限模块化电池模拟器，由N9000测控机箱和多种模块组成。N9000为4U高、19-19英寸宽的标准机箱，支持插入电池模拟模块、程控电阻模块、高压电源模块等类型，机箱可集成10槽测控模块，模块间电气隔离。N9000系列支持本地/远程控制和同步触发功能，可实现多模块高速同步控制，广泛应用于多通道、高集成度、大功率的自动化测试测量场景。
egosim：运动和活动期间的egecentric多视图模拟器和真实的型摄像机的真实数据集
对计算机视觉中以自我为中心任务的研究主要集中在标题相机上，例如鱼眼摄像机或沉浸式耳机内的嵌入式相机。我们认为，越来越多的光学传感器的微型化将导致相机在各个位置的多产摄像机中的多产。这将为计算机视觉中的确定任务带来新的观点，并使关键领域（例如人类运动跟踪，身体姿势估计或行动识别）尤其是针对下半身，通常会被遮挡。在本文中，我们介绍了Egosim，这是一种新颖的人体镜头相机的模拟器，该相机从佩戴者的身体上从多个角度产生了逼真的自我中心效果图。Egosim的关键特征是它使用真实的运动捕获数据来渲染运动伪像，这在手臂或腿部的摄像机中尤其明显。此外，我们还介绍了多款镜头的数据集，该数据集来自六个身体上的相机和地面真实真实的全身3D姿势：119小时的数据是从四个高效率的虚拟环境中的积极运动序列得出的，我们使用13个Gopro的5小时的运动范围和3 g的运动来增强，这些数据来自5小时，并从13个小时内增强。 套装。我们通过训练仅端到端视频3D姿势估计网络来证明Egosim的有效性。分析其域间隙，我们表明我们的数据集和模拟器大大帮助推断现实世界数据。EgoSim代码和MultieGoview数据集：https：//siplab.org/projects/egosim
通过使用SUMO和OMNET ++模拟器对车辆网络进行模拟和建模交通事故检测的估值
伊拉克摩苏尔大学工程学院电气工程系电子邮件：mtyaseen@uomosul.edu.iq（M.T.Y.）; aminaalrawy@uomosul.edu.iq（a.a.f.）; fawaazyasen@uomosul.edu.iq（F.Y.A。）*通讯作者摘要 - 该论文提出了增加导致道路事故的车辆总数的问题。车辆临时网络（VANET）已在基础设施中开发。本研究建议使用Vanet网络与车辆，路边单元（RSU）和网络服务器进行通信。提出的方法通过基于Omnet ++和Sumo Simulators内部框架（静脉）的地图执行IEEE 802.11p的基本参数来正确模拟Vanet，以实现和模拟车辆路线的规划流量策略。建议的技术的主要优势是使车辆能够相互通信或在基础架构上进行交流，以发送和接收各种类型的警告和信息消息。在本文中做出了两项重大贡献：通过减少车辆的CO 2排放和减少道路拥堵的CO 2来降低空气的污染水平，以及模拟车辆路线计划流量的技术贡献。我们的技术能够监视在高速公路上和紧急制动的情况下测试的空气污染和建筑模拟。每辆车可以通过向网络服务器发送数据包请求并等待包含新路径的响应来请求最短路由。主要的性能参数指标是指在不同时间在不同时间的速度和加速器等车辆中的数据交换。在每种情况下更改路径长度时，分析了车辆的速度，加速度，CO 2发射和RSU的总丢失数据包。在模拟中，使用100辆车在3,400米长的高速公路上以14 km/h的速度行驶，网络尺寸为（3000×3000）m。通过100辆车的旅行时间为300秒，RSU的总丢失的数据包为61，总CO 2排放量为3,1548 gm/英里，获得了仿真结果。模拟结果的优点为预防事故，增强无线基础设施和降低污染水平的车辆提供了更安全的道路。
汞项目 - 再入 - 太空飞行模拟器
recerry中水星航天器的目标是基于宇航员飞行的真正航天器创建游戏体验。MA-7（Carpenter）和MA-8（schirra）使用的汞熟悉手册SEDR 104（5/20/1962）建模，并包含来自所有不同汞胶囊配置的大多数简单和高级控制，包括卫星时钟，包括卫星的时钟，使用3个主燃料的电池，两个分离和一个分离的单位，一个分离和一个分离。这种选择的原因是，这种航天器的这种配置具有为汞项目开发的所有系统，并且可以驾驶所有实际情况。
Helicat-darts：一个高保真，闭环旋翼飞行器模拟器，用于行星探索
旋翼飞机为探索外星环境提供了独特的功能。与诸如漫游者之类的勘探工具相比，旋翼船能够越来越快地到达感兴趣的目的地。此外，它们只需要合适的起飞和降落区，并且可以飞越由于障碍物或粗糙地形而可能无法遍历流浪者可能无法穿越的地形。这些优势激发了火星的创造任务，该任务涉及第一个飞行火星的旋翼飞机[1]。这项任务的成功继续激励未来的任务，例如可能使用直升机来返回火星样本[2]。设计一种在火星氛围环境中运行的首个旋翼飞机，需要进行设计，开发和操作的独特工具。在开发的工具中是Helicat-darts（简单地称为简洁的Helicat），用于旋转动力学建模和仿真。此仿真工具是指导，导航和控制（GNC）算法和软件开发的测试床，并作为分析飞行性能和动态的工具。Helicat在Ingenuity任务的整个生命周期中都使用，包括以下内容：
高保真电光空间域意识场景模拟器
航空航天已经开发了高保真的太空领域意识（SDA）场景模拟器，为基于地面和空间的电光传感器提供现实的太空监视场景，以在从概念开发到操作到操作以及评估任务数据处理Algorithm和其他数据Pipeelines的所有阶段中的利益相关者为利益相关者提供模拟图像。我们使用传感器 - 目标参与方案构建场景，该场景在添加适当的背景，恒星，目标和噪声组件的同时对场景的频段辐射指定进行建模。场景模拟器使用恒星目录，包括超过十亿星的Gaia目录，将它们准确地放入图像中，并准确地表示其颜色校正的带有带有的亮度降低至22级。模拟器使用其他已发表的数据来对银河系平面中的黄道光和未解决的恒星的自然天空亮度进行建模。此外，由于未拒绝的杂散光而产生的较高背景是基于实验室和轨道测量结果注入诸如宇宙射线之类的时间背景效应。模拟器可选地包含了电流传感器偏置结构和噪声源的实验室测量，例如深电流，读取噪声和其他时空传感器噪声的来源。由模拟器创建的高保真场景目前用于降低风险，指导技术开发并为多个程序提供操作范围，以确保传感器硬件性能和数据处理软件将满足任务需求和要求。航空航天可以通过任何传感器观察操作概念（CONOPS）模拟场景，场景中的目标可以以任何忠诚度建模，从简单的漫不好物球体到高保真计算机辅助设计（CAD）模型，呈现出具有现实的双向反射率分配功能（Brundfs）和摄取复杂的效果。