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飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的劳动密集型流程，即为模拟需求提供 GIS 源数据。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，它不仅是现实世界的美丽表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
分子动力学模拟的恒温算法
经典原子模拟，尤其是分子动力学（MD）模拟，已成为研究聚合物[1]和（生物 - ）分子系统的特性的常见工具[2,3,4,4,5,6,7]。由于它们在空间（单个原子），时间（飞秒）和能量方面的显着分辨率，它们代表了对实验技术的强大补充，从而为实验观察到的过程提供了机械洞察力。然而，与实验的直接比较是，施加在模拟系统上的边界条件与实验条件有关。此处使用术语边界条件表示在模拟过程中在整个系统中强制执行的任何几何或热力学约束。可以区分硬边界和软边界条件。硬边界条件表示对给定的Instantable的约束，即在模拟过程中，它可以精确地在任何时间点上满足。软边界条件表示对观测值的平均值的约束，即允许相应的瞬时值在指定的平均值左右发出。软边界条件的定义通常还需要一个时间尺度的规范，平均可观察值应与指定值匹配。模拟中存在四种主要边界条件类型：
基于模拟的社会工作中的AI探索
摘要：随着人工智能（AI）继续渗透到各个部门，其整合到社会工作实践中，尤其是在识别高风险家庭中，需要对未来社会工作者的细微理解和道德参与。本文介绍了一个基于模拟的学习练习，该练习与爱尔兰大学的社会工作[MSW]学生一起进行。通过角色扮演作为不同的利益相关者，学生参与了一个虚构的场景，其中涉及在爱尔兰部署AI算法来识别高危家庭。该练习对AI在社会工作中的含义中阐明了各种各样的观点，强调了关键的道德困境，监管挑战以及对AI技术的全面教育的需求。这些发现支持基于模拟的学习的有效性，这是为社会工作学生准备的有效方法，以使将AI融入其未来实践的道德，实用和政策复杂性。
流体分子模拟的高级课程
课程描述：分子模拟已进化为非常有力的工具，用于准确计算复杂化学系统的结构和性能。特性包括热力学，机械，流变学，电气和许多其他功能。以负担得起的价格提高了计算能力的前所未有的增加，使分子模拟在化学和工艺工程研究和工业实践中非常受欢迎。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
推动分子动力学模拟的前沿
说明此研讨会是MDDB项目的一部分。在短短的几十年中，分子动力学（MD）世界已经从一些高度专业的团体主导的领域，对技术和软件开发人员通常是方法和软件开发人员的深刻了解，转变为在包括生物学在内的许多科学领域都存在MD的情况。分子力学用于放松模型，例如在Alphafold中，现在许多实验技术等实验技术定期将其数据与仿真相结合，我们看到了数据驱动的建模的出现，其中大量的实验数据，例如。来自突变研究或基因组测序与模拟结合（尤其是在Covid-19大流行期间）。一方面，该领域在更准确的力场，更有效的MD发动机的开发，对增强采样算法的更好理解中取得了巨大进展 - 更不用说计算机的进步以及在具有预测能力的技术中转化了MD的定制设计硬件，该技术可用于削弱生命和生命的能力。但是，尽管该领域蓬勃发展，但我们也面临着许多挑战：Exascale计算机将提供比以往任何时候都更多的功率，但是在模拟中不可能使用所有这些功能，而无需取得采样算法的进步。同时，社区的努力正在协调数千台私人计算机的使用，这些计算机的合并功率允许在许多情况下获得比使用大型超级计算机获得的富裕的合奏。冷冻整体和超分辨率显微镜。经典的力场可以说是达到其极限，并且随着商品硬件越来越优化了对AI工作负载的优化，可以说是时候从根本上重新审视我们的方法来迫使我们的磁场，但是当前，这些方法降低了经典模拟的降低阶级，而在模拟长度上，我们会带来仿真的长度，这使我们回到了采样效率的质疑。MD模拟和粗粒子和介观模型的组合开放了研究的新领域，以研究甚至真核染色质的小细胞器，事实证明，这是一种非常有价值的补体，例如但是，这些模型显然没有达到整个系统中进行彻底采样的时间表；应该如何处理？我们可以将更多的实验数据集成为限制因素，还是需要新一代的超透明粒度模型？我们是否可以找到方法来对模型量表进行逐步缩放，而不会固有地卡在最内在/最慢的模型的时间范围内？我们认为，现在是时候审查最近的发展，批判性地评估有潜力进行重大科学进步的领域，确定可以解决的瓶颈和挑战，并共同制定了社区路线图，以解决关键问题。我们想审问和向现场世界领导者学习：
对基于COF的锂离子电池建模和模拟的审查
锂离子电池（LIBS）由于其高能密度和可再生能力而在便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中充当广泛的储能解决方案。共价有机框架（COF）在LIBS中具有有希望的潜力，通过提高电导率，稳定性和容量保留率提高了电池性能，从而为更高效，更可持续的能源存储技术铺平了道路。在此贡献中讨论了基于COF的LIBS研究中理论建模和仿真方法的优势。从有限元分析（FEA）用于机械透视的到密度功能理论（DFT），用于电子结构注意事项和计算流体动力学（CFD），用于电解质和热行为模拟，本研究展示了所使用的多样化工具包。电化学阻抗光谱（EIS）建模和机器学习（ML）的整合进一步增强了锂电池内对电化学过程和数据分析的理解。对建模和模拟基于COF的阳极，阴极，电解质和分离器的特定关注。本评论阐明了COF在革新锂电池技术革命性的潜力以及计算方法在推进其发展中的重要性。
晶格仪场模拟的扩散模型
相关的工作最近的生成模型进展引入了晶格场理论模拟的新可能性[12]。基于流动的模型是一种突出的显式可能性估计方法，由于其可逆性和显式使用量规能量的使用[12-17]，因此引起了人们对晶格模拟进行全局采样的关注。此外，最近还开发了一些归一化流的变体，例如连续归一化流[18-21]和随机归一化流[22，23]。扩散模型最近在各种领域中生成高质量的样本[24,25]，包括高能物理学[26-29]。参考文献中启动了晶格场理论的应用。[30,31]，其中突出显示了与随机量化的连接[9-11]；稍后提出了Feynman Path的积分公式[32]。