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将虚拟现实和数字孪生技术融入循环经济实践：实验室应用案例
摘要：客户对气候变化影响的认识不断提高，影响多个工业部门的高需求不稳定性以及生产系统的快速自动化和数字化，迫使企业重新考虑其业务战略和模式，同时考虑循环经济 (CE) 和工业 4.0 (I4.0) 范式。一些研究已经评估了 CE 和 I4.0 之间的关系、它们的好处和障碍。然而，仍然缺乏在现实环境中实际展示它们的潜在影响。本文的目的是介绍一个实验室应用案例，展示基于 I4.0 的技术如何通过一组专用模拟工具虚拟测试电气和电子设备 (WEEE) 拆解工厂配置的废弃物来支持 CE 实践。我们的结果表明，面向服务、事件驱动的处理和信息模型可以支持工厂级当前 CE 实践中智能和数字解决方案的集成。
理解战斗机的挑战与需求...
由于隐形技术和现代导弹的发展，未来空战的空战战术将发生重大变化。快速目视交战可以通过高攻角和跨音速下的快速瞬时机动来决定，而射击优势则通过快速导弹交换来确定。在更高的跨音速下，必须掌握受控涡流，以便控制所有三个轴的运动。飞机的平面形状、机翼后掠角和前缘类型必须在整个飞行包线内为这些复杂流动提供共同利益，同时还要考虑特征。通常在侧滑条件下会达到受控飞行极限。在这里，不对称涡流不稳定性会导致不稳定的滚动力矩和不利的偏航。为了突破这些极限，必须深入了解涡流分离、它们的相互作用和分解。设计气动特性的探测需要借助现代流动模拟工具，并在适当的物理理解的基础上进行验证。
皮质兴奋性控制着心理意象的强度
摘要 心理意象为回忆过去和规划未来提供了重要的模拟工具，其强度影响认知和心理健康。研究表明，横跨前额叶、顶叶、颞叶和视觉区域的神经活动支持心理意象的生成。该网络究竟如何控制视觉意象的强度仍不得而知。在这里，脑成像和经颅磁光幻视数据显示，早期视觉皮层（V1-V3）的静息活动和兴奋水平越低，预示着更强的感觉意象。此外，使用 tDCS 以电方式降低视觉皮层兴奋性会增加意象强度，表明视觉皮层兴奋性在控制视觉意象方面具有因果作用。总之，这些数据表明皮层兴奋性参与控制心理意象强度的神经生理机制。
NETL 的人工智能、机器学习和数据分析
碳捕获模拟对行业的影响 (CCSI 2) 碳捕获模拟对行业的影响 (CCSI 2) 是国家实验室、行业和学术机构之间的合作伙伴关系，旨在开发、部署和利用最先进的计算建模和模拟工具。CCSI 2 的开源、R&D 100 获奖计算工具集为行业最终用户提供了一套全面、集成的经过科学验证的模型，具有不确定性量化、优化、风险分析和智能决策能力。CCSI 2 在其不确定性和替代量化框架 (FOQUS) 中使用各种 ML 方法，帮助生成最佳实验设计，最大限度地从昂贵的实验室和中试规模实验中学习，降低技术风险。CCSI 2 还采用 DA 和 ML 来加速复杂模型的解决方案，以详细设计新型碳捕获设备和组件，利用先进的制造技术实现工艺强化。
博士论文
在设计研究、任务分析、生命周期分析、性能预测和诊断中发挥重要作用。国际燃气轮机行业每年价值 300 亿英镑。欧盟燃气轮机行业是先进燃气轮机发动机和循环（用于飞机推进以及陆基和海基应用）研发的主要贡献者。目前，美国是欧洲最大的燃气轮机技术竞争对手。美国发动机制造商和研究机构（包括 NASA、通用电气、普惠、佐治亚理工学院和麻省理工学院等）已合作开发了 NPSS（数值推进系统模拟），作为 EDS（环境设计空间）项目的一部分。NPSS 是一种功能强大的燃气轮机模拟工具，具有多种先进功能。不幸的是，欧洲燃气轮机行业普遍无法使用 NPSS 及其相关技术。PROOSIS 实际上是欧盟的 NPSS 对应机构。PROOSIS 包含先进的燃气轮机模拟技术，为欧盟合作伙伴在这个高度
工程/应用
力学/航空航天工程T ;"rpr;; 科学与一等（60％）或同等学历，并持有上述所有证书，以及在科学引文索引（SCI）杂志上的良好出版记录。或 firtEttltsllrltt"。hl;机械/生物医学/航空航天/应用力学/计算机科学，获得一等（60% 或同等学力）学位和证书，并具有六年计算机代码开发经验，且至少在《科学引文索引》（SCi）杂志上发表过文章。必备条件：具有计算方法（FEM/CFD）、材料组成分析、固体或流体力学（生物或生物体中的应用）等深厚背景，熟悉 MATLAB/python/b++、数学和定量工具。所需技能：计算生物力学经验、计算机知识......学习计算机程序设计（TensorFlow/PyTorch）。愿意在医学生理学和生物力学领域工作。职责：设计一个用于大脑生物力学的生物力学模拟工具。我们或将数据结合起来，
德语 - 图尔大学
GREMAN 是图尔大学、法国国家科研中心和卢瓦尔河谷法国国家应用科学研究院下属的一个研究实验室，专门研究电能转换和管理的材料、组件和系统，主要目标是提高能源效率。凭借其涵盖材料科学（固体物理学和化学）和工程科学（微电子学、超声声学、电气工程）的四支团队的技能，该中心能够开展从开发具有卓越性能的新材料到开发组件和设备并将其集成到电气系统中的工作。应用包括新型微电子元件、超声波传感器和系统以及电能转换系统。这些研究活动包括实施该部门内开发的模拟工具和模型的基础研究。他们还依靠包括 CERTeM（微电子研究与技术研究中心）在内的一系列技术平台进行多物理和多尺度制造和特性描述。
人工智能是否适合这份工作？映射劳动力和人工智能强度的双向模型
在本文中，我们提出了一个环境，用于检查人工智能研究中研究强度的分布与当前和模拟场景中一系列工作任务（和职业）的相关性之间的关系。我们使用一组认知能力作为中间层，在劳动力和人工智能之间进行映射。这种设置有利于双向解释，以分析（1）当前或模拟的人工智能研究活动对劳动相关任务和职业有何影响，以及（2）人工智能研究活动的哪些领域会对特定劳动任务和职业产生预期或不良影响。具体而言，在我们的分析中，我们将来自几份工人调查和数据库的 59 项通用劳动相关任务映射到认知科学文献中的 14 种认知能力，并将其映射到用于评估人工智能技术进展的 328 个人工智能基准的综合列表。我们提供此模型及其实现作为模拟工具。我们还通过一些示例展示了我们设置的有效性。
基于结构的抗击 COVID-19 方法
摘要 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行对人类生活产生了重大影响。本综述重点介绍了经典和现代基于结构的方法对 COVID-19 的多种作用。X 射线晶体学、核磁共振波谱和低温电子显微镜是经典结构生物学的三大基石。这些技术有助于提供有关严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 及其相关人类宿主蛋白的基本和详细知识，并能够识别其靶位，从而有助于停止其传播。使用源自同源性建模并与人工智能 (AI) 相结合的现代基于结构的方法在蛋白质结构建模方面取得了进一步进展，促进了先进的计算模拟工具积极指导新疫苗的设计和抗 SARS-CoV-2 药物的开发。本综述介绍了基于结构的方法对 COVID-19 的实际贡献和未来方向。