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基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
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。
模拟生产者/供应商代码
01/03/25 Master Mistic生产者/供应商代码Page 2 SEQ：生产者名称（字母）报告：Mire56旧生产商Abbrev名称State City City Zip Street County Dist Code 52405-01 A.W. A.W.Oakes＆Sons Il各种移动工厂000 91 AGCONC 52405-02 A.W.Oakes＆Sons Il各种移动工厂000 91 AGCONC I 1-01 A＆A ELAT。供应IL芝加哥63155 031 91 Eleth 6214-01 A＆B电线形式Corp。IlForest Park 60130 7525工业驱动器031 91 MTProd I 3808-01 A-Best a-best Readymix IL正常61761 jesse rd Jesse RD 113 95 215 D 215 D 655555554-DENCOLISE OH 44 40 440 440 44 40 YON 40 44 40 40 44 40 OH。 000 00电子D 35-01 A-L-M，Inc。Most。路易63110 1060 S. Vandeventer 000 00 00 jtfill I 3570-01 A-way Ready Mix Il Cresent City 60928 075 93 215 I 3060-01 A-1塑料供应TX Dallas 75240 000 000 00 000 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0001 004-01 A/O GEO GREER 29666666666659659666596596596659650 41941965966659659665966596666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666660零售7147-01 AA锚螺栓MI Northville 48168 7390 SALEM RD 000 00 MTPROD I 5633-01 AAA CONST。咨询。il alhambra 62001 10903州路线140 119 98 Masnry D 5520-01 AAA Galvanizing Inc In Il Joliet 60434 625 Mills Rd。197 91 WWIFAB D 5235-01 AAA SUPPLY CO IN SCHERERVILLE 46375 610 ROUTE U.S. 41 000 00 MISC S D 3739-01 AABSCO LIGHT PDT CO IL HINSDALE 60521 97 & MADISON 043 91 L&SSTD I 3032-01 AANJAY ELECT SUP POT IL SUMMIT 60501 7420 WEST 55TH 031 91 L＆SSTD D 3209-01 Aarow Const。mtls。IL Galesburg 61401 P.O. Box 1468，2530 Grand Ave 095 94 215 D 3209-02 Aarow Const。 mtls。 Box 9693 000 00 Rebars 3454-02 ABC涂料公司Mi Wyoming 49509 P.O. Box 9484 000 00 Rebars I 3454-03 ABC涂料公司CO BRIGHTON 80601 000 00 REBARIL Galesburg 61401 P.O.Box 1468，2530 Grand Ave 095 94 215 D 3209-02 Aarow Const。mtls。Box 9693 000 00 Rebars 3454-02 ABC涂料公司Mi Wyoming 49509 P.O. Box 9484 000 00 Rebars I 3454-03 ABC涂料公司CO BRIGHTON 80601 000 00 REBARBox 9693 000 00 Rebars 3454-02 ABC涂料公司Mi Wyoming 49509 P.O.Box 9484 000 00 Rebars I 3454-03 ABC涂料公司CO BRIGHTON 80601 000 00 REBARBox 9484 000 00 Rebars I 3454-03 ABC涂料公司CO BRIGHTON 80601 000 00 REBARIL GALESBURG 61401 095 94 OLDHMA 7155-01 ABB INSTALLATION TN MEMPHIS 38120 860 RIDGE LAKE BLVD 000 00 ELECTR D 3452-01 ABBOTT INDUSTRIES IL MELROSE PARK 60160 2515 LE MOYNE AVENUE 031 91 MTPROD D 5427-01 ABBOTT RUBBER CO IL ELK GROVE 60007 2143 Lunt Ave 031 91 Rubprd D 6656-01 ABC Cement Llc Ia Indianola 50125 1700 North 14th ST。 000 00 215 D 3454-01 ABC涂料公司OK TULSA 74107 P.O.
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
IV模拟电路主题代码IV模拟电路主题代码
模块-1 BJT偏置：BJT放大器电路中的偏置：经典离散电路偏置（电压 - 分隔偏置），使用收集器偏置以基本反馈电阻。小信号操作和模型：收集器电流和跨导性，基本电流和输入电阻，发射极电流和输入电阻，电压增益，信号和直流数量分离，即混合π模型。MOSFET：MOS放大器电路中的偏置：固定V GS，固定V G，排干到门反馈电阻。小信号操作和建模小：直流偏置点，漏极中的信号电流，电压增益，小信号等效电路模型，跨导性。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。