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World File Search System计算模型
论计算模型和人脑中自然音乐的编码
本文讨论了音乐神经科学的最新发展和进步，以了解音乐情感的本质。特别是，它强调了系统识别技术和音乐计算模型如何促进我们对人类大脑如何处理音乐的纹理和结构以及处理后的信息如何唤起情感的理解。音乐模型将刺激的物理属性与称为特征的内部表征联系起来，预测模型将特征与神经或行为反应联系起来，并根据独立的未见数据测试它们的预测。新框架不需要在受控实验中使用正交刺激来建立可重复的知识，这开启了自然神经科学的新浪潮。当前的评论重点关注这一趋势如何改变音乐神经科学领域。
计算模型、架构和学习算法
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皮质折叠的计算模型 - NSF-PAR
脑回形成过程是大脑发育过程中生物和机械过程相互作用的结果，大脑通过脑回形成复杂的脑回丘和脑沟谷结构。研究人员开发了大量计算模型来研究皮质折叠。本综述旨在总结这些研究，重点介绍影响大脑发育和脑回形成的五个基本要素以及它们在计算模型中的表示方式：(i) 颅骨、脑膜和脑脊液的限制；(ii) 皮质层和区域的异质性；(iii) 皮质下纤维束的各向异性行为；(iv) 脑组织的材料特性；(v) 大脑的复杂几何形状。最后，我们重点介绍了未来模拟大脑发育的领域。
个性化医疗临床应用的计算模型——数据集成和模型验证指南和建议
1 诺和诺德基金会蛋白质研究中心，哥本哈根大学健康与医学科学学院，2200 N Copenhagen，丹麦；catherine.bjerre.collin@cpr.ku.dk (CBC)；tugce.karaderi@sund.ku.dk (TK) 2 罗斯托克大学系统生物学和生物信息学系，18057 罗斯托克，德国；tom.gebhardt@uni-rostock.de (TG)；maximilian.hillemanns@uni-rostock.de (MH)；faiz.khan3@uni-rostock.de (FMK) 3 海德堡理论研究所 gGmbH，69118 海德堡，德国； martin.golebiewski@h-its.org 4 哥本哈根大学健康与医学科学学院健康数据科学中心，2200 N Copenhagen，丹麦 5 马克斯普朗克多学科科学研究所，37077 Göttingen，德国；ali.salehzadeh-yazdi@mpinat.mpg.de 6 Forschungszentrum Jülich GmbH，项目管理 Jülich，52425 Jülich，德国；m.kirschner@fz-juelich.de（MK）；s.krobitsch@fz-juelich.de（SK） 7 专注于器官相互作用的系统医学研究所，亚琛工业大学医院，52074 Aachen，德国* 通讯地址：lkuepfer@ukaachen.de；电话：+49-241-8085900 † EU-STANDS4PM 协调员联系方式；EU-STANDS4PM 联盟成员信息在致谢中提供。
计算模型和网格划分策略对夹层材料回弹预测的影响
摘要：本文研究了计算模型和网格策略对微合金钢薄夹层材料回弹预测的影响。为了验证所选的计算策略，对实验获得的试件（U 型弯曲）与 FEA 结果进行了比较。计算中采用了结合各向同性和运动硬化定律的 Vegter 屈服准则。此外，还研究了变形网格元素（表面和体积）对回弹预测精度的影响。结论是，体积变形网格的选择并不能显著提高结果的准确性。此外，这是一种相当耗时的方法。更大的影响是通过选择硬化定律来监测的，其中各向异性的硬化定律更适合用于给定夹层材料的回弹预测。
机器学习计算模型
如果测量是科学的基石，那么心理科学已经取得了巨大的成就。心理学家设计了巧妙的实验来测量复杂的社会现象，将定义不明确的结构的测量磨练成一门精确的科学，通过探究行为推断出思维，开始深入研究大脑，并将研究结果应用于改善人类状况。与此同时，信息时代的三重奏——全新、改进且经济高效的传感；随时随地的计算；以及在数字世界中成长起来的新一代人——引发了一场数据和计算革命，这场革命增强了多个研究领域并创造了新的研究领域（例如，计算社会科学、信息物理系统、定量生物学）。这些进步能否同样促进心理科学的发展？我们认为可以，并描述了心理科学的核心——心理测量——如何从信息时代的更新中受益。考虑心理测量的一个简化视图：测量 = 数据 + 推断。数据
黑色素瘤异质性的计算模型
通过非遗传机制的几种药物耐受细胞态。首先是由这种过程的可逆性提出的自适应耐药性的非遗传性质：耐药性肿瘤可以在药物假期中重新敏感[Das Thakur等。（2013），Sun等。 （2014）]。 在处理和未处理的条件下，敏感和抗性细胞与抗相关适应性的敏感和抗性细胞共存也可以解释明显的肿瘤在没有药物的情况下通过阳性敏感细胞的阳性选择和抗性细胞的负选择，而无需在不同细胞状态之间进行过渡[Hodgkinson等。 （2019）]。（2013），Sun等。（2014）]。在处理和未处理的条件下，敏感和抗性细胞与抗相关适应性的敏感和抗性细胞共存也可以解释明显的肿瘤在没有药物的情况下通过阳性敏感细胞的阳性选择和抗性细胞的负选择，而无需在不同细胞状态之间进行过渡[Hodgkinson等。（2019）]。
通用量子计算模型的比较研究
量子计算一直是量子物理学中一个令人着迷的研究领域。最近的进展促使我们深入研究通用量子计算模型 (UQCM)，该模型是量子计算的基础，与基础物理学有着紧密的联系。尽管几十年前就已开发，但仍然缺乏一个物理上简洁的原理或图像来形式化和理解 UQCM。鉴于仍在出现的模型的多样性，这具有挑战性，但对于理解经典计算和量子计算之间的差异很重要。在这项工作中，我们进行了一次初步尝试，通过将其中一些分为两类来统一 UQCM，从而制作了一个模型表。有了这样的表格，一些已知的模型或方案就会以模型的混合或组合的形式出现，更重要的是，它导致了尚未探索的新方案。我们对 UQCM 的研究也为量子算法带来了一些见解。这项工作揭示了系统研究计算模型的重要性和可行性。
云计算模型：技术与安全
公司在不再需要投资昂贵的服务器，处理过时的软件和硬件时节省时间和资源，并在现场工作人员，但云服务也带有风险。存储敏感的客户数据或其他业务数据外部提高网络安全暴露。迁移现有数据或应用程序可能会昂贵且复杂，以降低云解决方案提供的任何成本优势。将过程移至一个提供商后，可能很难切换。此外，事实证明，拥有云专业知识的员工很难
嘉宾专栏：决策树与通信之间的计算模型 1
通信复杂性研究计算一个函数所需的通信量，该函数的值取决于分布在多个实体之间的信息。姚期智 [Yao79] 于 40 多年前发起了通信复杂性研究，如今它已成为理论计算机科学的核心领域，在数据结构、流算法、属性测试、近似算法、编码理论和机器学习等不同领域都有广泛应用。教科书 [KN06,RY20] 对该理论及其应用进行了出色的概述。在通信复杂性的基本版本中，两个玩家，分别称为 Alice 和 Bob，希望计算一个函数 F : X × Y →{ 0 , 1 }，其中 X 和 Y 是一些有限集。Alice 持有一个输入 x ∈ X，Bob 持有一个输入 y ∈ Y，他们希望通过按照某种协议来回发送消息来计算 F(x, y)。重要的是，Alice 和 Bob 具有任意的计算能力，因为我们只关心计算该函数需要交换多少信息。目标是设计低成本协议，以 Alice 和 Bob 交换的位数来衡量（在最坏情况下），理想情况下，我们会显示感兴趣的通信问题的通信复杂度的严格上限和下限。让 D cc ( F ) 表示确定性协议在所有输入上正确计算 F 的最低可实现成本。