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World File Search System分析模型
No.15 人工智能可以预测河流水位吗？
目前的预报技术是采用存储函数法和分布式模型来模拟雨水随时间如何流入流域内的河流，然后预测水位。 从历史上看，即使在观测网络较差、数据稀缺的情况下，也可以使用分析模型（物理模型）来提高准确性。 然而，以目前的方法，模型构建已经变得越来越复杂，只有有限数量的工程师能够处理它，并且更新模型需要大量的精力和时间。另一方面，提高预测技术依赖于确定分析模型所使用的参数，同时也需要客观性，预测需要计算时间。
战略决策的操作和供应链分析
作为分析师最重要的技能之一是能够将业务情况转化为数学模型；并从商业语言中得出数学模型的有见地的结论。该模块讨论了应用于各个行业的分析模型，并鼓励参与者在其行业和组织中找到适当的工具应用。在模块中模拟的情况可能与经理面临的情况不完全匹配，但是该模块的目的是使管理人员准备好在任何情况，任何功能，任何组织和任何行业中都准备好建立分析模型来制定理性战略决策。
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
探索数据空间计划
版本 日期 名称 作者 更改 0.1 2022-09-26 Michel Grothe 起草了第一稿。填写了第 1 章。创建了第一个目录。第 2 章中添加了快速扫描分析模型数据空间。 0.2 2022-10-21 Michel Grothe 评论 Wideke Boersma、Ine de Visser、Pieter Bresters 对 v0.1 的处理。 说明第 1 章详细阐述了快速扫描分析模型数据空间。第 4 章 OPENDEI。第 8 章增加了欧洲和国家空间数据基础设施 (NGII)。 0.3 2022-11-08 Michel Grothe 说明第 1 章中完成了快速扫描分析模型数据空间。重写了第 1.1 和 1.2 节。添加了第 2 章 IDSA 和第 3 章 Gaia-X。 0.4 2022-11-19 Michel Grothe 重写了第 1.1 和 1.2 节。添加了第 5 章“数据共享联盟”和第 6 章“iSHARE”。 0.5 16-12-2022 Michel Grothe Wideke Boersma 和 Ine de Visser 对 v0.4 的评论进行了处理。第 1 章和第 2 章中的文本和结构更改。 0.52 26-4-2023 Michel Grothe 根据荷兰语原文的英国翻译进行了几处编辑更改：https://docs.geostandaarden.nl/eu/VerkenningDatasp aces/
基于微谐振器的高性能逻辑门分析
摘要 — 微谐振器调制器通常用作硅光子学平台计算系统中的电光 (EO) 逻辑门。在本文中，我们提供了一个紧凑的分析模型来描述线性级联微谐振器调制器阵列的开关特性。通过商业软件上的模拟验证了该分析模型。研究了不同调制条件下微谐振器的开关特性。此外，还讨论了微谐振器调制器串联的计算模块，其中微谐振器的模型由 AIM 光子学工艺设计套件 (PDK) 提供。分析了导致逻辑输出恶化的因素，并提出了提高逻辑输出精度的方法，并用 8 个微谐振器调制器进行了演示。
使用Fire Dynamics Simulator（FDS）
1。sandia aria和fuego：弧线的详细模型和随后的爆炸2。火力动力学模拟器：较大的集中能源和随后的爆炸的详细模型3。IEEE经验方法：基于相关实验的分析模型
基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
在庞大的世界中分析优势的重要性......
机器学习、深度学习、人工智能 (AI)、大型语言模型和生成式人工智能的快速发展加速了利用这些技术获取军事优势的努力。我们将这些技术及相关技术称为分析技术。我们提出了一个框架作为实现“分析优势”的指南，分析优势是通过收集分析所需数据的能力获得的作战优势；构建有用、高效和强大的分析模型；并在作战系统中部署分析模型以实现目标，同时利用或阻止对手执行相同操作的能力。分析优势最好在对手的分析能力的背景下理解，对手也会收集数据、构建模型并部署它们以实现自己的目标并击败对手的分析。该框架强调制定分析策略、收集所需数据、开发用于管理和分析数据的分析基础设施、构建分析模型以及将分析部署到作战系统中以实现分析策略所需的目标。尽管分析竞争并非新鲜事物，但它是军事和战略竞争中一个被低估的方面，而且其发展速度比以往任何技术竞争都要快。我们讨论了美国网络空间优势（这是物理领域军事优势的基础）现在如何取决于在与对手的分析竞争中获胜，因此需要采用战略和流程来实现分析优势。