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World File Search System计算域
金属二分法Moiré超级晶格 - CSIC数字
图S14。具有周期性边界条件（PBC）的拟定计算域。（a）顶视图和（b）由𝜃 twist的顶部MOS 2层，中间摩西2层和底部AU基板组成的异质结构系统的前视图。（c）表示内部键的表示，该键证明了双层系统中所构建的Moiré模式。moiré单位单元在（a）中以白色标记，在（c）中为红色。请注意，高𝜃双层构型导致小尺寸的Moiré周期性，𝐷。
IEEE第四届计算与机器智能国际会议
我们欢迎您进入ICMI 2025的第4版。在ICMI的三个成功版本（Zaim University-2021，伊斯坦布尔Atlas University-2022）和密歇根州中部大学（2024年）之后，第4版将再次在美国密歇根州中部大学主持。ICMI欢迎有关AI和应用科学的广泛方面的论文，这些论文构成了整个领域的进步，包括但不限于认知和AI，计算机视觉，图像处理，区块链，大数据和云计算以及计算域的更多方面。。所有接受的论文将提交给IEEE Xplore。
使用无监督学习
经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而，常规数值波求机的计算量过于昂贵，无法在治疗过程中在线使用，以预测经过头骨的声学字段（例如，考虑主题特定的剂量和靶向变化）。作为实时预测的一步，在当前工作中，使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET，其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练（完全无监督的训练（不需要真正的解决方案）。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能，并且能够在训练示例之外良好地概括，包括到更大的计算域，以及更复杂的源和声速分布，例如，从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。
为具有可变数据速度的科学探测器 ASIC 设计流数据合并架构
科学探测器是许多学科的关键技术推动因素。许多科学探测器都使用了专用集成电路 (ASIC)。直到最近，像素探测器 ASIC 主要用于传感器层电荷的模拟信号处理和探测器 ASIC 上原始像素数据的传输。然而，随着更先进的 ASIC 技术节点在科学应用中的出现，更多来自计算域的数字功能（例如压缩）可以直接集成到探测器 ASIC 中以提高数据速度。然而，这些计算功能通常具有高且可变的延迟，而科学探测器必须实时运行（即无停顿）以支持采样数据的连续流式传输。本文介绍了一个来自像素探测器领域的示例，该探测器具有片上数据压缩功能，可用于 X 射线科学应用。为了应对来自并行压缩器流的可变大小数据的挑战，我们提出了一种 ASIC 设计架构，用于合并可变长度的数据，以便通过固定位宽的网络接口进行传输。索引术语 — 科学仪器边缘系统、X 射线科学、数据传输技术、流数据压缩、X 射线探测器、ASIC、硬件构造语言
有限的近壁入口数据对湍流通道流的直接数值模拟的影响
摘要。湍流流的直接数值模拟（DNS）需要一个较大的计算域和较长的模拟时间来捕获和发展大规模结构并达到统计固定状态。相比之下，实验测量可以相对容易捕获大规模结构，但努力解决耗散流量尺度。这项研究调查了湍流通道流量的DNS所需的空间范围，以恢复使用实验入口数据时恢复湍流和能量的空间范围，而实验入口数据通常无法捕获向粘性子层捕获的爆发。REτ= 180处的流循环通道流dns的合成实验场被用作具有入口输出边界条件的通道流量DNS的入口。通过除了零傅里叶模式以外的所有壁壁能量和爆发，可以检查入口处有限的近壁数据的效果。有限的近壁数据对平均值和流动性速度速度的收敛性的影响不太明显，当时在y + = 5。然而，跨度的流动略有弱。跨度能光谱表明，在域长度的1/16处（x/h≈π/4）恢复流量尺度。当将闪光移除至y + = 17或更大时，全范围的流量尺度需要一个大于x/h =4π的域。
建立CFD模型来评估绿色基础设施对当地空气质量的影响
抽象的绿色基础设施已被指出是应对与空气污染和气候变化有关的当前和未来挑战的创新解决方案。记录了减轻空气污染的绿色基础设施（例如绿墙和绿色屋顶）的潜力，但在当地规模的证据仍然有限。这项工作旨在提高人们对绿色基础设施改善当地空气质量的潜力，重点关注颗粒物，二氧化氮和臭氧污染物，以及使用局部规模的计算流体动力学模型。Envi-Met模型应用于夏日的特定小时，该小时的建筑环境以里斯本市（葡萄牙）的主要大道为中心。计算域的尺寸为618 m×594 m×143 m，其中包含184个建筑物，最高的建筑物为56 m。除了基线模拟外，还考虑了绿色墙壁和绿色屋顶在主要大道附近的特定建筑物以及绿色走廊一起使用的建模。与基线场景相比，绿色壁在湍流动力学和空气质量水平上没有施加干扰（没有绿墙）。包括绿色墙壁，绿色屋顶和绿色走廊的集成场景将导致绿色基础设施对O 3浓度的潜在局部益处，然后对2号和颗粒物浓度产生可变影响。
OSS-DBS：具有全面自动化建模的深部脑刺激开源模拟平台
在本研究中，我们提出了一个新的开源模拟平台，该平台包含计算机辅助设计和计算机辅助工程工具，用于高度自动化地评估深部脑刺激 (DBS) 期间的电场分布和神经激活。它将展示如何使用 Python 控制的算法构建和检查体积导体模型 (VCM)，以生成、离散化和自适应网格细化计算域，以及结合组织的异质和各向异性属性和分配神经元模型。通过一组预定义的输入设置和快速可视化例程，可以方便地使用该平台。通过与商业软件进行比较，评估了由该平台创建和优化的 VCM 的准确性。结果表明，电势分布模型之间没有显著偏差。对 VCM 不同物理的定性估计与以前的计算研究一致。所提出的计算平台适用于在科学建模研究中准确估计 DBS 期间的电场。未来，我们打算获得 SDA 和 EMA 的批准。成功整合由内部开发的算法控制的开源软件，提供了高度自动化的解决方案。该平台允许进行优化和不确定性量化 (UQ) 研究，而开源软件的使用则有助于模拟的可访问性和可重复性。
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
棱镜生命Epo4电池模块的热管理，带有倒置的Zigzag传播的铁氟烷流
Sarawut Sirikasemsuk，1个Ponthep Vengsungnle，2 Smith Eiamsa-Ard 3和Paisarn Naphon 4，*摘要电池模块的热管理在其一生，性能，性能和安全风险中起着至关重要的作用。超载或外部热量会导致热失控。在高操作条件下，电池内部的电解质蒸发并产生较高的压力，导致电解质分解，泄漏，点燃和爆炸。使用湍流混合物，考虑了电池通过电池壳的流动的锯齿形流动的热行为。计算域包含十二个棱镜Lifepo 4电池电池，并具有四个冷却流夹克配置。从比较过程中达成了合理的协议。随着工作流体和较高浓度，TIO 2纳米流体和Fe 3 O 4的出口冷却剂温度高于水的高度，可提高去除热量能力。反向Zigzag引导流量降低了电池温度。电池模块的最高温度梯度分别为5.00 O C，4.60 O C，4.53 O C，3.41 O C和1.85 O C，分别为I，II（a），II（a），II（b），III和IV。因此，这种冷却系统可能是设计电池模块内部区域的冷却系统的替代方法，尤其是大型模块。