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供应链分析：电子表格还是仿真？
在过去的几十年中，在优化内部效率方面已经花费了很多公司努力，旨在降低成本和竞争力。尤其是在过去的十年中，已经达成共识，不仅是公司的共识，而且适合其合适的整个供应链，都可以为任何企业的成功或失败而呼应。因此，供应链分析工具和方法论越来越重要。在所有工具中，播放纸是迄今为止使用最广泛使用的SceNario分析技术。其他技术，例如优化，仿真或两者（模拟优化）是深入分析的替代方法。虽然基于电子表格的分析主要是一种静态确定性方法，但仿真是一种动态 - 策略工具。本文的目的是比较基于电子表格的基于电子表格的工具，显示了使用这两种不同的APARACH对真实（但简化）供应链案例研究的影响的影响。
雅典娜/宽场成像器仪器背景标题的增强模拟
摘要。宽场成像仪（WFI）是高能天体物理学的高级望远镜（雅典娜）的两种焦平面仪器之一，ESA的下一个大型X射线天文台计划于2030年代初发射。当前的基线光环轨道在L2左右，并且正在考虑太阳 - 地球系统的第二个Lagrangian点。对于潜在的光环轨道，辐射环境，太阳能和宇宙质子，电子和Heions都将影响仪器的性能。对仪器背景的进一步关键贡献是由未关注的宇宙硬X射线背景产生的。重要的是要了解和估算预期的工具背景并研究措施，例如设计模式或分析方法，这可以改善预期的背景水平，以达到具有挑战性的科学要求（<5×10 - 3计数∕ cm 2 ∕ cm 2 kev kev s s in 2至7 kev）。通过考虑到L2处的质子通量的新信息，可以改善Geant4中进行的WFI背景模拟。此外，已对WFI仪器的模拟模型及其在Geant4模拟中采用的周围环境进行了完善，以遵循WFI摄像机的技术开发。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jatis.7.3.034001]
通过降低通信成本来加速风能模拟
指导和指导者：Ann Almgren、Don Willcox、Weiqun Zhang、Aaron Lattanzi 计算科学与工程中心 (CCSE)、AMCR 部门、伯克利实验室
请引用本文：O. Sachenkova Lundström、M. Verbiest、F. Xia、H. Ziaei jam、I. Zlobec、M. Anisimova、M. Gymrek、WebSTR：一项全民
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录，并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源，由于难以获得准确的基因型，因此在很大程度上被忽视了。在这里，我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说，STR 占人类基因组的约 3%，超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3])，重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控，包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关，例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7]，而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记，并在多种癌症中发挥作用，包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
使用模拟优化植物育种中定量性状的选择
本综述总结了对植物育种中定量性状的仿真研究的发现，并将这些见解转化为实际方案。作为农业生产力面临着越来越多的挑战，植物育种对于解决这些问题至关重要。模拟使用数学模型来复制生物条件，桥接理论和实践，通过验证假设早期并优化遗传增益和资源使用。虽然策略可以提高特质价值，但它们会降低遗传多样性，从而结合方法。研究强调了将策略与性状遗传力和选择时间保持一致的重要性，并保持遗传多样性，同时考虑基因型 - 环境相互作用，以避免早期选择中的偏见。在精确的标记放置时，使用标记会加速繁殖周期，前景和背景选择是平衡的，并且有效地管理了QTL。基因组选择通过缩短育种周期和改善父级的选择来增加遗传增长，尤其是对于低遗传力性状和复杂的遗传结构而言。定期更新培训集至关重要，无论遗传结构如何。贝叶斯方法在较少的基因和早期的繁殖周期中表现良好，而BLUP对于具有许多QTL的性状更为强大，而RR-Blup在不同条件下证明了灵活性。有明确的目标和足够的种质可用时，较大的人群会带来更大的收益。准确性在几代人中下降，受到遗传结构和人口规模的影响。对于低遗传力性状，多特征分析提高了准确性，尤其是与高遗传力性状相关时。更新包括表现最佳的候选人，但保存可变性可提高提高和准确性。低密度基因分型和插补为高密度基因分型提供具有成本效益的替代方法，从而获得了可比的结果。靶向种群优化遗传关系，进一步提高准确性和繁殖结果。评估基因组选择揭示了短期收益与长期潜力和快速循环基因组计划之间的平衡。多样化的方法保留了稀有等位基因，实现了显着的收益并保持多样性，并突出了在优化繁殖成功方面的权衡。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
采用 ZnO 和石墨烯的钙钛矿太阳能电池的设计和模拟摘要
如今，为了满足人类的能源需求，对一次能源和二次能源的需求一直在增加。近年来，太阳能电池已被用作生产可再生、可持续和无污染能源的替代品。各种材料已被用作电池中的传输层。TIO2 是这些材料之一，已被广泛用作电子传输层，但目前，ZnO 是另一种重要材料。比 TIO2 的使用更晚。此外，钙钛矿太阳能电池是属于纳米家族的新一代太阳能电池。目前，钙钛矿太阳能电池 (PSC) 是电子工业中一种很有前途的电池，因为它具有高功率转换效率，以及制造硅太阳能电池的相对较低的成本，以及导致钙钛矿在不同类型的基板上使用的灵活性。此外，石墨烯作为光伏能量转换最重要的基本光伏材料已经出现并得到使用。石墨烯在太阳能电池的构造中用作透明电极、层间活性层、电子和空穴传输层或电子和空穴分离层。在本文中，目标是找到太阳能电池中功率转换效率最高的最佳结构，我们将进一步看到，通过使用钙钛矿、ZnO 和石墨烯，我们将以较低的制造成本实现 16% 的功率转换效率。
低能α粒子和质子在半导体中产生电荷的TCAD模拟统一模型
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言，可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误（逻辑器件、存储器，例如 [1] ）和单粒子烧毁（功率器件，例如 [2] ）影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序（例如 [3] ），但它们存在一些实际限制，例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外，现有模型在数值上比较僵化，不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比，这种选择具有几个优势。特别是，α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外，与现有解决方案相比，所提出的模型使用的校准参数更少，数值条件良好，并且其校准参数更透明，因为它们与可测量的物理量相关。最后，所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。