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学校教师的评论机构 - 第三十四报告-2024
相关JSP标题JSP 440安全性JSP 441国防上的信息，知识，数字和数据JSP 453国防部的数字政策和标准JSP 465国防地理空间情报政策JSP 490加密助理JSP jsp 745 Digital Publance of Maglposhice JSP 745数字出版策略策略和教育901国防部的指导JSP 822国防部的指导JP连贯的能力JSP 920 MOD标准化管理政策JSP 945 MOD的配置管理培训4。没有具体的要求进行培训以利用此JSP；但是，国防学院的克兰菲尔德大学（Cranfield University）提供了相关的教育课程，以支持适当和经验丰富的人员（SQEP）的要求。建议的课程包括以下内容：
Allegro探测器概念及其完整模拟
•2021：在ESPPU之后，重点转移到FCC-EE：适合Lepton Collider实验的Noble-liquid ECAL概念，绩效研究表明，与其他建议相比，它非常有竞争力（SI/W，双读数）
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。
计算机模拟方法-dehesa@unex.es
摘要这项研究的目的是模拟不同的步行适应策略及其对肌肉活动的影响，同时改变髋关节扩展辅助运动中外套件的锚点位置。尤其是，在不同水平的辅助力驱动水平上评估肌肉激活和代谢功耗，从而改变了锚点的位置。opensim软件用于以舒适的步态速度对10名老年受试者进行模拟，同时改变大腿的锚点位置。与无助的步态相比，位置低于40％（近端）的扩展援助需要增加代谢成本以维持步态特征。在40％的情况下，能耗对应于无助的步态。从50％的近端到远端位置，观察到代谢成本的降低，最低为80％。锚点不同位置的代谢成本的变化反映在肌肉活动中，当电缆的总长度的40％以下时，肌肉活动的变化会增加，并且从该位置开始下降。在外部驱动期间，可以优化髋屈肌和伸肌肌肉所表现出的激活水平和代谢成本。跨越未由外套件引起的关节的肌肉的动力学不受驱动的影响。结果和分析提供了信息，以优化外钉设计中的致动轮廓，以帮助老年人步态，从而促进积极的衰老和改善康复常规。
蒙特卡洛模拟预测了智商高和低智商的个体中不同的实际脑电图模式
Monte Carlo simulations predict distinct real EEG patterns in individuals with high and low IQs Arturo Tozzi (corresponding author) Center for Nonlinear Science, Department of Physics, University of North Texas, Denton, Texas, USA 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it ABSTRACT The neural mechanisms underlying individual differences in intelligence are神经科学的主要重点。我们研究了蒙特卡洛模拟在预测实际脑电图模式和识别智力高和低智力个人之间潜在的神经差异方面的有效性。EEG数据是从IQ分类的两组志愿者中收集的，即高IQ组和一个低IQ组。使用最大似然估计将单变量的正态分布拟合到每个EEG通道，然后根据估计参数生成合成数据集。统计分析在内，包括均方根误差（RMSE）计算评估了真实数据和模拟数据之间的比对。我们表明，蒙特卡洛模拟有效地复制了来自两个组的脑电图数据的统计特性，与实际的中心趋势，可变性和整体分布形状非常匹配。特定的脑电图通道，尤其是在额叶和颞两侧区域，两组之间表现出显着差异，指出了潜在的认知能力神经标记。此外，低IQ组表现出更高的可预测性和更一致的神经模式，这反映出较低的RMSE值和几个EEG通道之间的较小标准偏差。lu等。相反，高IQ组显示出更大的可变性和更大的RMSE值，反映了复杂的神经动力学，而复杂的神经动力学通过Monte Carlo Simulations不太可预测。我们的发现强调了蒙特卡洛模拟作为复制脑电图模式，识别认知差异并预测与智能水平相关的脑电图活动的强大工具的实用性。这些见解可以为有针对性认知增强的预测建模，神经认知研究，教育策略和临床干预提供信息。关键字：统计分析；奇怪的任务；合成数据集；脑电图通道。引言探索智力智能的神经机制一直是认知神经科学研究的主要重点。脑电图（EEG）提供了评估认知能力差异的独特见解，包括不同智能水平的个人之间的区别（Friedman等，2019）。具有高度分辨率，非侵入性脑电图评估了同步，复杂性和网络效率之间的相互作用（Van Dellen等，2015）。例如，较高的智商与减少的长距离脑电图信息流和增强的局部处理效率相关联，支持小世界模型（Thatcher等，2016）。额外区域的短脑段延误和增加的连贯性与较高的智力相关，强调了额叶同步的作用（Thatcher等，2005）。Microstate动力学的变化与液体智能及其在认知训练后的增强有关（Santarnecchi等，2017）。静止状态的脑电图研究进一步探索了与智能相关的差异，报告了更聪明的个体中alpha和beta频段中静态间的平衡（Jahidin等，2013）。此外，已经证明，智商与脑电图的能量有负相关，但与特定频率下的信息流强度呈正相关，这强调了效率在神经通信中的作用（Luo等，2021）。（2022）发现，流体智能较高的人会更灵活地分配注意力资源，尤其是在复杂的任务中，如Theta和Alpha EEG活动所反映的那样。在一起，这些发现强调了脑电图在评估智力机制中的实用性，从而揭示了神经效率，半球间协调和适应性资源分配的一致模式。相反，由于脑电图数据的固有可变性，高维度和对噪声的敏感性，对脑电图数据的分析提出了重大挑战（Hassani等，2015）。要应对这些挑战并增强我们建模和预测脑电图模式的能力，需要先进的统计和计算方法。蒙特卡洛模拟已在各种科学学科中广泛使用，为受可变性和不确定性影响的复杂系统建模提供了强大的框架（Metropolis和Ulam，1949； Rubinstein and Kroese，2016）。通过利用从观察到的数据得出的统计特性，蒙特卡洛模拟产生了可能反映现实世界行为的合成数据集（Salvadori等，2024； Jones and Fleming，2024）。一种蒙特卡洛方法可能特别适合脑电图数据，因为它允许研究人员探索和复制神经动力学，而无需大量的实验数据收集。蒙特卡洛方法已应用于神经科学中以模拟和分析
pensieve：安全评估的微构造建模
摘要搜索中准双β衰减（0νββ）的下一代搜索有望回答有关中微子性质和Uni-Verse Matter-Antimters不对称性的来源的深刻问题。他们将每年寻找每吨仪器同位素的事件率少于一个事件。要求发现模拟0νββ的探测器事件的发现，准确和有效的模拟至关重要。传统的蒙特卡洛（MC）模拟可以通过基于机器学习的生成模型来兼顾。这项工作描述了我们为像Kamland这样的单片液体闪烁体检测器设计的生成模型的性能，以生成没有预先固定物理模型的精确模拟数据。我们介绍了他们当前恢复低级特征并执行插值的能力。将来，这些生成模型的结果可用于通过提供高质量的丰富生成数据来改善事件分类和背景拒绝。
在OpenFoam Master的论文计算科学与工程中，GPU加速基于激光制造的FVM-DEM模拟的进步
方法和实现整个求解器均建立在OpenFoam®上。在序列上，它解决了相位和能量对流，梁的预测，热传导，相变，然后是压力速度计算[2]。粒子发动机仅修饰光束传播，现在使用并行化的粒子。CPU收集网格和粒子数据并将其传输到GPU，颗粒横穿网格，计算其轨迹并计算吸收能量。在GPU上计算完成后，吸收的能量场将返回到CPU。
Molnupiravir 临床试验模拟表明聚合酶链 1
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
基于围栏的岩石液压压裂的数值模拟和断裂网络的定量分析
摘要在这项研究中，基于普通的基于状态的periDyanics模拟了岩石断裂的传播，并通过实时跟踪新生成的裂缝的实时跟踪并施加压力来模拟断裂流体和分裂表面之间的相互作用。根据数字图像处理技术，Zhang-Suen稀薄算法应用于提取液压断裂网络的骨骼，并通过使用统计方法来计算液压分裂网络的定量方法来计算形态学参数。最后，研究了负载速率，原位应力条件和弹性模量的效果，研究了液压断裂传播的过程和断裂网络形态参数的演变。结果表明，当加载速率很小时，主断裂朝向较大的原位应力方向扩展，而断裂分支并不明显。增加负荷速率可以增加断裂的平均宽度和密度，促进断裂的开放程度和数量，增强断裂网络的复杂性并提高其渗透性。当水平和垂直原位应力相同时，主要骨折相交。随着垂直原位应力的增加，水平裂缝受到约束，主要断裂沿垂直方向传播，裂缝的总长度和密度增加。岩石质量弹性模量的增加可以减少断裂分支的传播并简化断裂网络。
用于材料模拟的 Wannier 函数软件生态系统
扩展系统（晶体和无序系统）并可用于理解化学键合；表征电极化、磁化和拓扑；并作为最佳基组，在倒易空间或实空间中提供精确插值。本综述总结了当前基于 Wannier 函数的技术、材料特性和模拟代码的概况，这些技术、材料特性和模拟代码已向研究界开放，现已很好地集成到所谓的 Wannier 函数软件生态系统中。首先，介绍 Wannier 函数的理论和实用性，从它们广泛的适用领域开始，适用于使用最大局部化以外的替代方法的高级最小化方法。然后定义了 Wannier 生态系统的概念及其与许多量子模拟引擎和后处理包的交互和互操作性。本评论重点介绍了这种生态系统所赋予的一些关键特性和功能（从带插值和大规模模拟到电子传输、浆果学、拓扑、电子-声子耦合、动态平均场理论、嵌入和 Koopmans 函数），最后总结了互操作性和自动化的现状。本评论旨在强调代码背后的基本理论和概念，同时提及更深入的参考文献。它还阐明了代码之间的关系和联系，以及在相关情况下，其开发策略背后的不同动机和目标。最后，展望了未来的发展，并对整个软件生态系统的生物多样性和可持续性目标发表了评论。