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超轻型飞机在小尺度测绘中的应用...
超轻型飞机航空摄影的实际经验表明，由于载体重量轻，摄影飞行剥离很复杂。为了克服这个问题，必须在等高线较差的地形上建造人工地面目标。另一方面，使用导航卫星系统可以解决获得高质量航空摄影的问题。在这方面，建议的下一步是为超轻型飞机配备大地测量卫星系统，以确定照片投影中心的坐标。然而，需要深入研究超轻型飞机驾驶时的飞行坡度对卫星信号接收稳定性和导航系统定位精度的影响。
安大略湖的精细尺度流体力学建模
从过去的现场和建模研究中众所周知，安大略湖的循环。然而，风模式的明显变化可能是由于气候变化造成的，导致电流形成的细微变化对水资源和水生栖息地产生影响。使用丹麦液压研究所（DHI）的Mike 3 Mike 3建模框架的高分辨率三维数值模型开发出来，以描述2018年湖面和沿海循环特征，然后与过去的研究形成鲜明对比。经过验证的模型有效地描述了整个湖泊范围的工艺，其中包括罗切斯特和密西沙加盆地的季节特定大回旋，以及北部和南部海岸线沿线的沿海潮流。在等温季节（未分层），湖中间的一个明确定义的向西流动，将北部的抗气旋（顺时针）Gyre与南部的Gyre和Westward Currents分开。在分层的季节中，在近海和近岸水域中描述的关键物理过程，包括近惯性波（〜17 h），上升事件频率（5-10天）以及表面清晰度（〜5 h）通常与过去的研究相对应。上升事件是在西南风期间发生的主要北部近岸物理过程。情节开尔文波大部分仅限于北岸，在那里风向和形态可以维持它们，而沿海边界层的跨岸运输则最小。在现场观察的支持下，结果表明，近年来分层季节的北部近岸主要循环模式发生了变化。
具有物理信息神经网络的多尺度模拟
主管：本·莫斯利（Ben Moseley）关键字：多尺度模拟，物理知识的神经网络，多GPU计算，多级方法，di =构成方程，科学的机器学习背景科学研究依赖于我们模拟科学现象的能力。从了解生物系统如何与建模宇宙的演变相互作用，模拟使我们能够预测特性，检验假设和探索可能是di = icult的场景，可以通过实验进行研究。我们今天对研究的许多物理系统表现出强烈的多尺度现象。这些系统的特征是它们在多个空间和时间尺度上的复杂相互作用，例如，在全球气候模型中云与大气循环的相互作用，或形成层次暗物质结构。准确地进行多尺度模拟会带来一个重要的挑战，因为它需要可以正确捕获这些相互作用的复杂模型。此外，传统数值模拟的计算成本（例如有限的di =和有限元建模）可能是巨大的，需要为每个仿真使用超级计算机。近年来，科学机器学习的领域已经解决了克服这些挑战的新方法[1]。例如，物理信息的神经网络（PINN）[2,3]是一种使用神经网络进行模拟的方法。与传统的数值方法相比，它们不需要复杂的模拟网格，并且可以轻松地合并观察数据以了解相互作用。但是，使用PINNS开箱即用的是显着的挑战。它们在训练上可能是计算上昂贵的，并且可能难以建模多尺度的互动。我们最近的工作[4,5]表明，Pinns可以通过将它们与域分解和多级建模相结合，从而进行多尺度模拟E =。域分解允许将全局仿真问题分解为较小，易于解决的问题，而多级建模则可以在多尺度交互之间提供更好的通信。
单细胞中汇总的基因组尺度CRISPR屏幕
将功能分配给基因并学习如何控制其表达是细胞生物学和治疗发育的基础的一部分。遗传筛查是一种有效且公正的方法，它在历史上需要艰苦的克隆产生和表型，并且仍然受到当今规模的限制。使用CRISPR-CAS调节基因功能并在单个细胞中测量它的快速技术进步已经重新获得了主要的实验约束，并启用了通过单个细胞的复杂读数进行汇总的筛选。在这里，我们回顾了汇总单细胞CRISPR筛查的原理和实践考虑因素。我们讨论了扰动策略，实验模型系统，与单个单元格的概述，读取细胞表型和数据分析。我们的重点是单细胞RNA测序和基于细胞分类的读取，包括启用图像的细胞分类。我们期望这种变革性的方法可以在接下来的几十年中推动生物医学研究。
MAMBO：用于多尺度材料和应用的轻量级本体
摘要：计算和实验工具的进步最近导致了新型先进功能材料开发的重大进展，与此同时，材料数据和信息总量也迅速增长。然而，要有效发挥先进数据密集型方法的潜力，需要在材料研究和开发背景下系统而有效地组织知识。语义技术可以支持知识的结构化和形式化组织，为数据的集成和互操作性提供平台。在本文中，我们介绍了材料和分子基础本体 (MAMBO)，旨在组织分子材料和相关系统（纳米材料、超分子系统、分子聚集体等）计算和实验工作流领域的知识。MAMBO 结合了相邻领域材料科学本体的最新努力，旨在填补当前最先进的材料开发和设计知识建模方法的空白，针对分子尺度和更高尺度领域的交叉领域。 MAMBO 专注于操作流程、轻量级和模块化，能够扩展到更广泛的知识领域，并集成与计算和实验工具相关的方法和工作流程。MAMBO 有望推动数据驱动技术在分子材料中的应用，包括用于材料设计和发现的预测机器学习框架和自动化平台。
标题：半导体设备制造的有效多尺度建模
近年来，传统的晶体管缩放率发生了急剧过渡。不是平面晶体管的相对简单收缩，而是重新设计了整个几何形状。垂直填料现在是一个全面的（GAA）晶体管设计，该设计允许从栅极偏置对通道区域进行更大的静电控制。也很明显，硅缩放量已经达到其末端，并且正在研究新材料，包括用于高级晶体管节点和广泛的专业应用（例如，宽带的功率设备的宽带隙半导体）。仅使用实验来评估设备制造的可行性非常昂贵且耗时，这就是为什么过程模拟在当今的微型和纳米电子设计周期中必不可少的原因。在本演讲中，我将介绍一个有效的多规模过程模拟框架VIENNAP，我们正在开发该框架，以满足现代半导体制造的需求。如今，必须从所有尺度上处理问题：从原子室到反应堆室本身。
基于管道的微尺度压缩空气存储（PPMS-CAE）的实验研究
摘要。压缩空气储能（CAES）技术一直在重新出现，这是解决可再生能源间歇性挑战的有希望的选择之一。与大型CAE（受地质位置的限制）不同，使用人造压力容器的小和微尺度CAE适用于配备有能量产生能力的网格连接和独立的分布式单元。研究小组最近提出了一个新的基于管道堆基的微尺度CAE（PPMS-CAE）的概念，该凯斯（PPMS-CAES）将建筑物的管子基础作为压缩空气储存容器。为了确定新概念的机械可行性，我们在模型和致密的土壤室中使用模型测试桩进行了实验室规模的桩载测试，该桩模拟了实际的闭合端管桩。在实验研究期间，对测试桩进行了重复的压缩气电荷（p max = 10 MPa）和放电（至P min = 0.1 MPa）的循环。在重复的空气加压和抑制过程中，密切监测了测试桩顶部的位移，有和没有结构载荷，在有和没有结构的载荷中受到密切监测。观察到在不同条件下堆积的垂直位移在延长的气电和排放循环中累积了，但是位移速率在周期内逐渐减弱。，并且土壤的结构负荷和密度影响了累积的垂直位移的大小。从分析中可以得出结论，PPMS-CAE的概念不太可能损害管道桩的机械完整性，同时显示出有希望的能量存储能力。
两次尺度微电网的分层协调与供求无水平
摘要 - 本文重点介绍了自动微电网（AMG）的能源管理问题，其中内部需求可能会超过可再生能源（RESS）和电池储能系统（BESS）提供的内部电源。为了获得不匹配的需求响应和能源供应的平衡，提出了三个级别的分层坐标策略。最高级别负责分销网络运营商（DNO）和AMG之间的能源协调。DNO将从/到在缓慢采样期间具有剩余能量的AMG购买/出售能源。中等水平着重于每个单独的AMG的局部平衡，该平衡优化了与最高水平相同的采样周期的聚合器的BESS的充电/放电能量和调度。在供需不平衡的情况下，根据中等水平的优化结果，底层将做出减少载荷决策，该结果已更新快速降低速率。此外，还采用了两次尺度优化方案来减少由RES运行和弹性负载的随机性引起的双向扰动的影响，并且有效地解决了不同的时间尺度能量计划。仿真结果显示了所提出的方法的有效性。
多光束掩模版写入过程的多尺度建模
在快速发展的半导体制造领域，多光束掩模版写入机 (MBMW) 已成为光掩模生产的重要工具。光掩模对于不断缩小的半导体元件的生产至关重要。 IMS Nanofabrication 的高性能计算 (HPC) 小组开发的 MBMW 模拟器对理解和改进掩模生产中的写入技术做出了重大贡献。然而，当前 MBMW 模拟方法的一个关键挑战是准确模拟电子背散射等大规模效应的能力有限，而这对于高精度掩模制造至关重要。这项工作通过在 MBMW 模拟器中开发和实施全面的多尺度建模来解决这一差距。主要目标是准确、有效地模拟背散射效应，从而提高模拟器对掩模写入过程中电子散射行为的预测能力。重点是开发一个模型来捕捉不同尺度（从纳米到微米尺度）的反向散射效应。设计模型的目标是模块化和可扩展性。这种灵活性确保了对未来技术发展的适应性和附加模拟模型的集成。实施过程从一维反向散射模拟开始，然后发展到更复杂的二维模型。这种循序渐进的方法不仅提供了对背散射动力学的基本理解，而且还允许对模型进行迭代细化和验证。接下来是错误分析，其中测试模型的能力。这里证明了多尺度方法的准确性和效率，特别是在后向散射起重要作用的场景中。综上所述，这项工作对半导体制造领域做出了重大贡献，特别是在多光束掩模版写入机写入过程的模拟领域。所开发模型的模块化和可扩展性不仅确保了当前的适用性，而且为该领域未来的发展奠定了基础。
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。