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World File Search System模拟参数
革命热化学吸附热存储：1
与纯MGSO₄20和MGCl₂分别降低了64.8 kJ/mol的反应激活能量46.2％和79.2％。对本研究中使用的模拟参数进行了测量，每21个复合材料。数值模拟验证了材料的实用性，显示了116.7 W的最大22瞬时放热功率，体积储能密度为237.2 kWh/m³。23这项研究突出了球形培养材材料在低24
将 DED 修复流程仿真并集成到机床控制环境中
模拟 DED 修复过程 EnginSoft 的作用是开发合适的模拟方法和配置，以虚拟复制 DED 修复应用过程，为新潜在客户铺平道路。模拟 DED 修复过程的模型基于 Ansys Additive Suite，可以预测和优化修复过程对参考部件的影响。Ansys DED 模拟模块导入扫描的基线几何图形和外部生成的 G 代码。与用例相关的主要材料和工艺配置被输入到模拟参数中。沉积过程及其热机械变形的最终模拟是在两个主要用例上开发和测试的，其中包括根据实际测量结果进行验证。
基于INP的量子点材料的高光学增益是在电信波长下发射的硅上生长的
相干技术目前正在深入讨论短距离内的光学互连。本文报告了先前工作的进度，该工作分析了从C-到O带光学方面的好处，以实现数字信号处理。在这里，我们研究了将连贯的方法适应已建立的数据中心互连技术（PSM4）的可行性。这种类似PSM4的实现带来了对激光漂移的弹性大大提高的好处，从而减少或消除了对温度稳定激光器的需求，这通常假定是相干收发器的需求。分析取决于SIGE光子BICMOS技术中相干接收器的先前实验实现的部分模拟参数。此外，我们还利用了有关在20 nm波长窗口上优化O-带2D光栅耦合器在效率和低极化依赖性方面的最新结果。我们将这些耦合器确定为启用类似于PSM4的实现的构建块。©2023作者。代表日本应用物理学会出版，由IOP Publishing Ltd
氧化镓垂直晶体管的高级TCAD仿真与校准
本文通过将模拟设置校准到垂直无结多栅极晶体管实验数据，介绍了先进的 β -Ga 2 O 3 TCAD 模拟参数和方法。通过仔细校准，确定了几个重要的 β -Ga 2 O 3 器件物理特性。研究了补偿掺杂和掺杂剂不完全电离的影响。使用了可以捕捉温度效应的电子飞利浦统一载流子迁移率 (PhuMob) 模型。我们还表明，界面陷阱可能对非理想亚阈值斜率 (SS) 不起作用，短沟道效应是 SS 退化的主要原因。我们还讨论了无结 Ga 2 O 3 晶体管的击穿机制，并表明其受到关断状态下沟道穿通的限制。校准后的模型与实验的电容-电压 (CV) 和电流-电压 (IV) 很好地匹配，可用于预测新型 β -Ga 2 O 3 器件的电性能。 © 2020 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款发布（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 2162-8777/ab7673]
MIMO- ...
摘要本文考虑使用频率调制的连续波（FMCW）信号和多输入多输出（MIMO）虚拟阵列之间的汽车雷达之间的相互减轻。在第一次，我们得出了一个空间域干扰信号模型，不仅说明了时间频的不连贯性（例如，不同的fmcw参数和时间O效应），而且还解释了较慢的时间模拟参数和时间opimo代码，并且阵列conerence conscorence Incoherence coherence coherence confuration confuration diefiration die-er-Er-Er-Ectects rand condence rances rances rad rack rad and conding rad racked and Accessinging Accessinging actinging brading actinging actinging actinging actinging rockinging brading brading。使用标准MIMO-FMCW对象信号模型使用显式干扰信号模型，我们将干扰缓解措施变成不一致的MIMO-FMCW干扰下的空间域对象检测。通过在传输和接收转向矢量空间时利用派生干扰模型的结构特性，我们通过波束成形优化得出检测器，以实现良好的检测性能，并进一步提出了该检测器的自适应版本，以增强其实际适用性。使用分析闭合形式表达式，合成级仿真和系统级模拟确认我们对所选基线方法的效果的效果。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
用材料校准在虚幻引擎中执行逼真的地震模拟
地震会严重影响社会和经济，强调有效搜索和救援策略的需求。作为AI和机器人技术，越来越多地支持这些努力，对培训的高保真性，实时模拟环境的需求已变得紧迫。地震模拟可以视为复杂的系统。传统的仿真方法，主要集中于计算单个建筑物或简化建筑集聚的复杂因素，通常在为城市环境提供现实的视觉效果和实时结构性损害评估方面通常不足。为了解决这一缺陷，我们基于虚幻引擎中的混乱物理系统引入了一个实时的，高视觉的忠诚地震仿真平台，该平台是专门设计的，旨在模拟对城市建筑的损害。最初，我们使用遗传算法根据现实世界测试标准将来自ANSYS的材料模拟参数校准到虚幻发动机的断裂系统中。此对齐确保在实现实时功能的同时，确保两个系统之间的结果相似。另外，通过整合真实的地震波形数据，我们改善了模拟的真实性，确保它准确地反映了历史事件。所有功能都集成到视觉用户界面中，从而实现零代码操作，从而有助于通过跨学科用户进行测试和进一步开发。我们通过三个基于AI的任务来验证平台的有效性：相似性检测，路径计划和图像分段。本文建立在我们在IMET 2023上介绍的初步地震模拟研究的基础上，并具有显着的增强，包括改善材料校准工作流程和结合建筑基础的方法。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。