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World File Search System模拟
设计与工程模拟解决方案
McNeal Schwendler 公司 (MSC) 成立于 1963 年，并获得了 NASA 的原始合同，将有限元分析 (FEA) 软件 NASTRAN（NASA 结构分析）商业化。MSC 率先开发了许多技术，现在业界依靠这些技术来分析和预测我们旗舰产品 MSC Nastran 中的应力和应变、振动和动力学、声学和热分析。在我们悠久的历史中，MSC 开发或收购了许多其他知名的 CAE 应用程序，包括 Patran、Adams、Marc、Dytran、CAEfatigue、SimManager、Easy5、Sinda、Actran、Digimat、Cradle CFD、VTD、FormingSuite、MSC Apex、Romax 和 Simufact。我们致力于持续开发新的 CAE 技术，将独立 CAE 工具中的学科和技术集成到统一的多学科求解器和用户环境中。我们的解决方案通过包含多物理场和多学科交互，使工程师能够提高虚拟原型的可靠性和准确性。MSC 还是 CAE 行业的领导者，通过针对材料和 CAE 数据的工程生命周期管理解决方案将模拟扩展到工程企业。
程序模拟：超越...的局限性
14.30h TER 总结 Dr Katherine MORSE JHU/APL Dr Curtis BLAIS MOVES 研究所，海军研究生院 15.00h 研讨会结束
一次性多址信道模拟
Abstract —We consider the problem of simulating a two- sender multiple access channel (MAC) for fixed product inputs, where each sender transmits a message to the decoder over a rate-limited noiseless link based on its input and unlimited randomness shared with the decoder. As our main contribution, we characterize the one-shot communication cost region via almost-matching inner and outer bounds phrased in terms of the smooth max-information of the channel. The achievability relies on a rejection-sampling algorithm to simulate a quantization channel between each sender and decoder, and producing the final output based on the output of these intermediate channels. The converse follows via information-spectrum based arguments relating operational quantities to information measures. Our one-shot results recover the single-letter asymptotic rate region for MAC simulation with fixed, independent and identically distributed product inputs, that was obtained in [Kurri et al. , IEEE Transactions on Information Theory 68, 7575 (2022)]. We extend our result to quantum-to-classical channels with a separable decomposition [Atif et al. , IEEE Transactions on Information Theory 68, 1085 (2022)], for which we obtain a similar characterization.
2.4.2. 一维流体动力学模拟
尽管有许多 1D 水力模型（例如 ISIS、Mike 11、SOBEK 等），但 HEC RAS 被选为本研究的模型。HEC RAS（河流分析系统水文工程中心）是由美国陆军工程兵团开发的 1D 水力模型，旨在在多任务、多用户网络环境中交互使用（GWBrunner，2010 年）。与其他高维模型相比，该模型具有良好的文档记录、用户友好性，并且计算时间更短（Pappenberger 等人，2005 年）。最近发表的科学文献表明，1D 水力模型非常适合重现自然河流和城市集水区中的洪水传播（Alho 和 Aaltonen，2008 年；Horritt 和 Bates，2002 年；Leandro 等人，2009 年）。
模拟空气流动和污染物扩散...
我要感谢我的导师 Roy Colvile 博士和 Helen ApSimon 博士对我的支持，尤其是在我第一年的时候。特别是，我要感谢 Helen 说服我留下来攻读博士学位，还要感谢 Roy 积极主动、有效地争取资金。我还要对 Jon Hill 博士说一声“非常感谢”，感谢他在论文一开始就对 STAR-CD 提供的深刻建议和帮助；还要感谢 Peter Wickett 先生和 Jason Bowsher 先生多年来提供的宝贵 IT 帮助。还要感谢空气污染小组的其他同事，特别是 Rachel Warren 博士、Kiki Assimakopoulos 女士和 Linda Davies 女士、Leslie Cowie 女士和 Jennifer Eastwood 女士，感谢他们的善良和开朗，让我在困难时期继续前进。还要感谢 IC 的所有音乐朋友，特别是 IC 人文系的 Ainslee Rutledge 女士：感谢你们允许我在可爱的太阳能室练习唱歌！
医疗保健模拟词典 - AHRQ
得到以下组织的支持和投入：医疗保健模拟实践协会 (ASPiH) • 标准化病人教育者协会 (ASPE) • 澳大利亚医疗保健模拟协会 (ASSH) • 巴西健康模拟协会 (Abrassim) • 加拿大医疗保健模拟网络 (CNSH) • 智利临床模拟协会 • 荷兰医疗保健模拟协会 (DSSH) • 国际护理临床学习模拟协会 (INACSL) • 国际儿科模拟协会 (IPSS) • 意大利医疗保健模拟协会 • 日本医疗保健教学系统协会 (JSISH) • 韩国医疗保健模拟协会 (KoSSH) • 拉丁美洲临床模拟协会 (ALASIC) • 新西兰医疗保健模拟协会 (NZASH) • 泛亚医疗保健模拟协会 (PASSH) • 波兰医学模拟协会 (PSMS) • 葡萄牙模拟协会 (SPSim) • 俄罗斯医学模拟教育协会 (ROSOMED) • 欧洲医学应用模拟协会 (SESAM) •西班牙临床模拟与患者安全协会 (SESSEP)
黑客帝国系列 逼真模拟
投影仪输入和显示之间的传播延迟小于一帧，因此结果是逼真的实时模拟。这对于模拟学员和模拟图像之间的实时交互至关重要。Christie Matrix StIM TM 是真正的游戏规则改变者。它是第一个使用 LED 照明同时和独立控制可见光和近红外光谱的模拟系统。它是一个智能投影系统，可以逐帧实时平衡和优化颜色、亮度和黑色级别。它是第一个使用固态 LED 照明为模拟和训练而设计的系统 - 几乎无需维护，无需消耗品。Christie Matrix StIM 是一个可扩展的环境显示系统，它提供实现人眼极限分辨率的独特功能，同时模拟夜视镜，为夜视镜训练带来革命性的新功能。科视 Matrix StIM 独特的无灯照明系统提供前所未有的稳定性、可靠性和多年的连续运行。该系统由科视专业知识设计和制造，具有超长的使用寿命、质量和易维护性。科视基于固有稳定的长寿命平台构建，不使用偏振滤光片或随时间褪色，提供独特的无灯照明系统，具有前所未有的稳定性和可靠性。科视 Matrix StIM 无需耗材、发热量低、功耗低、完全符合 RoHS 规定并可连续运行多年，是一种几乎无需维护的环保模拟系统。
模拟双边市场的兴衰
双边市场扰乱了我们的经济，重塑了旅游（airbnb）、出行（Uber）和食品配送（UberEats）等各类市场。新的市场领导者利用平台型商业模式崛起，对既定的范式提出质疑。它们增长背后的潜在过程并不简单，本质上是微观的，并依赖于复杂的人际交往。平台需要达到供需临界点，才能引发所谓的横向网络效应。为此，平台采用各种策略，首先创造市场，然后扩大市场，最后成功与其他市场竞争。如此复杂的社会系统具有许多非线性相互作用和学习过程，需要专门的建模方法。最先进的方法可以很好地估计宏观均衡条件，但难以重现背后复杂的增长模式和个体行为。为了弥补这一差距，我们提出了微观的 S 形学习模型，其中代理随着时间的推移对新服务形成感知，受到内生因素（服务质量）和从经验中积累的外生因素（营销和口碑）的影响。我们以双边移动平台（Uber）为例进行说明，该平台采取了一系列营销活动，导致市场先上升后下降，在阿姆斯特丹复杂的城市网络上，200 名司机为 2000 名旅行者提供服务。我们的模型是第一个不仅能重现行为合理，而且能重现经验观察到的增长轨迹的模型，它对各种营销策略都很敏感，可以重现平台之间的竞争，并旨在与机器学习算法相结合，以确定最佳市场进入策略。
