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此过程旨在使用任何现有的威胁建模方法（例如大步，意大利面或攻击树）通用到任何系统或技术堆栈（大或小）。为了证明其使用和适用于广泛的网络安全从业人员，我们将此过程应用于称为“脚踝监测预测指标”（AMPS）的虚构物联网（IoT）系统。虚构的AMPS设备为佩戴者及其医疗保健提供者提供了中风的指示和警告。构成该设备的系统和子系统是根据流行的市售物联网设备建模的，并有意为其基于移动/云的依赖项选择。这个广泛的应用程序到跨越移动和企业环境的系统，允许读者可视化如何将此过程应用于其问题集。本文中的示例是从为AMPS制造商工作的安全团队的角度来看。他们的任务是建模对AMPS设备的威胁和支持系统基础架构。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路
快速和... 的相平面衍生失真建模
摘要 - 报告了持续努力对定制数字化采样器的失真行为进行建模，以准确测量动态信号。这项工作是美国国家标准与技术研究所 (NIST) 正在进行的努力的一部分，旨在推动波形采样计量的最新发展。本文介绍了具有 -3-dB 6-GHz 带宽的采样器的分析误差模型。该模型源于对相平面中采样器误差行为的检查。该模型将信号幅度、一阶导数和二阶导数的每次采样估计值作为输入，其中导数与时间有关。该模型的解析形式由这些项中的多项式组成，这些多项式是从考虑数字化器输入电容的电压依赖性和先前研究的前代数字化器中的误差行为而选择的。在 1 GHz 时，当将模型生成的样本校正应用于波形时，总谐波失真可从 -32 dB 改善至 -46 dB。还考虑并校正了采样系统中的时间基失真的影响。在模型中加入二阶导数依赖性可通过对拟合波形进行精细的时间调整来改善模型与测量数据的拟合。
DHA-AI 6000.01 医学建模
J-7 E&T 主题：医学建模与模拟要求及培训实施指导 参考文献：见附件 1。 1. 目的。本国防卫生局行政指令（DHA-AI）基于参考文献（a）和（b）的权威，并按照参考文献（c）至（l）的指导，制定了国防卫生局（DHA）的以下程序： a. 监督、管理和管理整个军事卫生系统（MHS）的医学建模与模拟 (MM&S) 功能。 b. 确定、开发和实施医疗培训 MM&S 策略，以改善结果、确定有效性衡量标准、减少培训差异并优化投资回报。 2. 适用性 a.本 DHA-AI 适用于 DHA、DHA 组成部分（在 DHA 授权、指导和控制下开展的活动）、参与 MHS 内直接医疗培训的 DHA 军事医疗治疗设施 (MTF) 工作人员以及国防部内所有与 MTF 保持一致或为其附属机构的组织实体，这些实体为开展或管理 MM&S 培训均须遵守本 DHA-AI。b. 本 DHA-AI 不适用于承担医疗准备责任的特定军种实体。3. 政策实施。根据参考文献 (d) 至 (k)，DHA 指示国防医学建模与仿真办公室 (DMMSO) 将酌情集中、协调和合并 MTF 的 MM&S 培训要求。
新的能源-经济-环境建模框架
电力行业在许多经济体的脱碳过程中发挥着至关重要的作用，尤其是为了实现将全球变暖限制在 1.5 ◦ C 以内的净零目标。该行业固有的技术限制、新技术的渗透、投资和运营成本以及与经济其他部门的联系使得电力行业成为一个难以分析的复杂系统。尽管有许多研究将自下而上的电力行业技术模型与自上而下的宏观经济模型相结合，但这项研究是首次尝试将三个独立而相互关联的模型链接到一个框架内：电力市场模拟模型、发电扩张规划模型和应用一般均衡模型。实施所提出的框架是为了分析土耳其可行的脱碳方案，特别关注电力行业。结果表明，鉴于现有的可再生能源产能和潜力，土耳其可以在 2030 年代初实现煤炭淘汰，同时实现发电领域全面淘汰化石燃料的轨迹。结果还表明，在燃煤电厂装机容量和发电量减少的同时，实际GDP和电力需求仍可维持，到2030年，电力行业的二氧化碳排放量可比2018年的水平减少50%。
技术部署和更新建模
本研究提出了一个基于经典 S 曲线的新模型，该曲线描述了最大容量下的部署和稳定。此外，该模型还扩展到增长后稳定期，其中技术能力根据设备寿命的分布进行更新。我们得到了两个定性不同的结果。在“快速”部署的情况下，其特点是部署时间相对于平均设备寿命较短，生产会出现显著波动。在“慢速”部署的情况下，生产单调增加，直到达到更新稳定期。这两个案例研究与直觉相反地验证了这些结果：核电站是快速部署，智能手机是慢速部署。这些结果对于长期工业规划很重要，因为它们使我们能够预测未来的商业周期。我们的研究表明，商业周期可以内生地源于安装和更新的工业动态，这与将波动归因于外生宏观经济因素的传统观点形成鲜明对比。这些内生循环与更广泛的趋势相互作用，可能会受到宏观经济条件的调节、放大或减弱。这种部署和更新的动态与长寿命基础设施技术（例如支持可再生能源行业的技术）有关，并对行业参与者具有重大的政策影响。
素食主义者：生态多样性GDM：广义差异建模
GDM包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Counculate.gdm.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 GDM。4 GDM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 gdm.crssvalidation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 gdm.partition.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GDM. Transform。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。13 GDM. Transform。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。14 GDM.Varimp。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 gdmdissim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>18 iSplineXtracttract。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 plot.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 predict.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>西南23。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 25 subamam.SitePair。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>西南23。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 subamam.SitePair。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。25摘要。gdm。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
SOT-MRAM 动力学的微磁建模
自旋轨道扭矩磁阻随机存取存储器 (SOT-MRAM) 器件由于其非易失性、低功耗、高切换速度和耐久性而成为传统存储器的一种颇具吸引力的替代品 [1]。这些器件由磁隧道结 (MTJ) 和 SOT 重金属 (HM) 层组成。在 HM 层上施加电流会产生作用于 MTJ 中铁磁 (FM) 自由层 (FL) 的体自旋扭矩和界面自旋扭矩，这种扭矩源于 HM 层中存在的强自旋轨道耦合，从而可以操纵 FL 磁化。SOT 的对称性为设计具有垂直磁化方向的 SOT-MRAM 单元带来了挑战，以实现适合存储器应用的密度。已经提出并展示了几种解决方案，其中一些需要外部磁场、额外的对称性破坏层或 SOT 与自旋转移扭矩 (STT) 的组合 [1,2]。为了克服工程挑战并加速 SOT-MRAM 设备的开发和采用，需要能够快速准确地探索这些设备设计空间的软件。