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World File Search System计算模型
Benjumea, José; Saiidi, M.“Saiid”; Itani, Ahmad 预制桥梁计算模型的抗震性能分析与评估 DYNA, 第 87 卷，第
摘要：在内华达大学雷诺分校的地震工程实验室，对一座由预制构件组装而成的大型双跨桥梁模型进行了一系列双轴地面运动模拟试验。在试验前，使用 OpenSees 软件开发的三维计算模型估算了桥梁的响应。试验后，将测量到的关键地震响应与计算模型预测的地震响应进行比较，以评估建模假设。观察到桥梁的位移、底部剪力和滞回响应存在较大的误差。本文讨论了地震荷载、材料、预制构件的连通性和计算模型中的边界条件对误差的影响。提出了未来的建模方向以减少这些误差。关键词：预制桥，计算模型，OpenSees，振动台试验。简历：Un puente de gran escala, de dos vanos, construido con varios elementos prefabricados fue ensayado bajo sismos biaxises en una mesa sísmica del Laboratorio de Ingeniería Sísmica de la Universidad de Nevada, Reno.通过使用 OpenSees 软件中的数字模型三维解集来估计预期的预测结果。在对数字模型的预测结果进行比较期间，重要的是要考虑模型的设计有效性。 La comparación reveló diferencias relativamente grandes en desplazamientos, cortante basal, y respuesta histerética.对西斯米卡的兴奋、材料、预制元件的连接、以及在文章中讨论的错误的前沿条件和错误的影响。不同的模型指导可以减少错误。参数：预制构件、计算模型、OpenSees、台面结构。
脑电图中的计算模型
抽象的计算模型位于基本神经科学和医疗保健应用的交集，因为它们允许研究人员在计算机中检验假设，并预测实验和相互作用的结果，这些实验和相互作用在现实中很难测试。然而，在神经科学和心理学不同领域的研究人员以许多不同的方式理解了“计算模型”的含义，阻碍了交流和协作。在这篇综述中，我们指出了脑电图（EEG）中计算建模的艺术状态，并概述了如何使用这些模型来整合电生理学，网络级模型和行为的发现。一方面，计算模型用于研究产生大脑活动的机制，例如用脑电图测量的，例如在不同频段下振荡的瞬时出现和/或不同的空间地形。另一方面，计算模型用于设计实验和测试硅中的假设。脑电图计算模型的最终目的是获得对脑电图信号基础的机制的综合理解。这对于对脑电图测量的准确解释至关重要，这可能最终用于开发新的临床应用。
第10章：量子计算模型
到目前为止，我们已经遇到了用于量子计算的电路模型，并且使它看起来好像是量子计算的唯一模型。不是。有大量用于量子计算的模型。最后，所有用于量子计算的模型都需要能够生成的模型是对量子计算的任何其他模型的有效模拟。，后者特别适合用于量子计算的电路模型。量子计算特别有趣的其他模型是所谓的绝热量子计算模型。在2000年，Farhi，Goldstone，Gutmann和Sipser基于量子力学的绝热定理，引入了量子算法研究的新概念。这个想法如下：让f：{0，1} n - →r是一个成本函数，我们希望找到x∈{0，1} n中假定的全局最小值。实际上，可以以这种形式提出任何本地组合搜索问题。为简单起见，假设此全局最小值是唯一的。引入问题Hamiltonian
受限量子计算模型的力量
3 无法模拟的量子算法 23 3.1 量子至上论证. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 37
诱导性多能干细胞衍生的心肌细胞计算模型，用于 KCNQ1 基因变异的高通量风险分层
在过去十年中，在识别与临床疾病相关的遗传异常方面取得了巨大进展。新的实验平台将遗传变异与细胞和器官行为紊乱以及致心律失常心脏表型出现的潜在机制联系起来。诱导性多能干细胞衍生心肌细胞 (iPSC-CM) 的开发标志着在患者特定背景下研究遗传疾病的重要进展。然而，iPSC-CM 技术的重大局限性尚未得到解决：1) 看似相同的基因型扰动中的表型变异性，2) 低通量电生理测量，以及 3) 不成熟的表型可能会影响转化为成人心脏反应。我们已经开发出一种旨在解决这些问题的计算方法。我们应用了我们最近的 iPSC-CM 计算模型来预测 40 种 KCNQ1 遗传变异的致心律失常风险。将 I Ks 计算模型拟合到每个突变的实验数据，并在 iPSC-CM 模型群中模拟每个突变的影响。使用一组已知临床长 QT 表型的 15 个 KCNQ1 突变测试集，我们开发了一种基于致心律失常标志物对 KCNQ1 突变影响进行分层的方法。我们利用此方法预测其余 25 个临床意义不明的 KCNQ1 突变的严重程度。在突变扰动后，在 iPSC-CM 模型群中观察到了巨大的表型变异性。一个关键的新颖之处是我们报告了个体 KCNQ1 突变模型对成人心室心肌细胞电生理学的影响，从而可以预测突变对整个衰老过程的影响。这是将 iPSC-CM 模型中的预测反应转化为成人心室肌细胞在相同基因突变情况下的预测反应的第一步。总体而言，本研究提出了一种新的计算框架，可作为一种高通量方法，根据表型可变人群中的致心律失常行为来评估基因突变的风险。
回顾大数据分析、人工智能和自然启发计算模型，以准确检测 COVID-19 疫情病例并进行接触者追踪
摘要：2019 年新型冠状病毒 (COVID-19) 的出现被宣布为大流行病，已蔓延至全球 210 个国家。它对当代社会的卫生系统以及经济、教育和社会方面产生了重大影响。随着传播率的增加，利益相关者之间采取了各种合作方式，以开发创新方法，以相应的速度筛查、检测和诊断人类中的 COVID-19 病例。此外，与第四次工业革命技术相关的计算模型在实现预期成就方面的实用性也得到了强调。然而，在 COVID-19 病例的检测和预测以及追踪感染者接触者的准确性方面存在差距。本文回顾了可用于提高检测和预测 COVID-19 大流行病例性能的计算模型。我们重点介绍可在当前大流行中采用的大数据、人工智能 (AI) 和自然启发计算 (NIC) 模型。这篇评论指出，人工智能模型已用于 COVID-19 病例检测。同样，大数据平台也已用于追踪接触者。然而，在医学问题的特征选择中表现良好的自然启发式计算 (NIC) 模型尚未被探索用于当前 COVID-19 大流行中的病例检测和接触者追踪。这项研究对从业者和研究人员都具有重要意义，因为它阐明了 NIC 在准确检测大流行病例和优化接触者追踪方面的潜力。
全脑计算模型揭示艾滋病毒感染者的微尺度大脑动态紊乱
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
使用计算模型减少马拉松石油卡特莱茨堡炼油厂 FCC 反应器旋风侵蚀
使用计算模型减少马拉松石油卡特莱茨堡炼油厂 FCC 反应器旋风分离器的侵蚀 Peter Blaser & Scott Thibault CPFD Software LLC 10899 Montgomery Blvd. NE, Suite A, Albuquerque, NM 87111, USA Jeffrey Sexton Marathon Petroleum Company LP 539 South Main, Findlay, OH, 45840, USA 摘要 计划对马拉松石油公司 (MPC) 卡特莱茨堡炼油厂的流化催化裂化 (FCC) 反应器内部进行改造，以减轻反应器旋风分离器的严重侵蚀。建立了专门针对气体-颗粒流的计算模型，以计算反应器旋风分离器的侵蚀模式。将候选重新设计的侵蚀特性与现有装置的验证模型进行了比较和对比。背景和概述流化催化裂化装置 (FCCU) 对许多炼油厂的性能至关重要，尤其是那些专注于汽油生产的炼油厂。FCCU 将较重、价值较低的原料转化为各种高价值产品，如汽油、柴油和其他较轻的气体。该工艺灵活，允许使用各种原料，并可通过改变操作条件和催化剂来生产各种产品混合物。图 1 左侧显示了通用 FCCU 的示意图，主要由反应器和再生器容器组成。重烃原料被注入热催化剂颗粒上并迅速蒸发。气粒混合物
声源识别：理论与计算模型
计算模型是我们理解复杂系统的最佳工具。通过制定系统运行理论、构建体现该理论的模型，然后测试该模型的性能，可以确定该理论的优势和劣势。有时，模型会模仿系统的某些方面，这种对应关系可以作为支持该理论的证据。然而，更常见的是，模型无法解释系统行为的关键方面。这些缺点很有价值，因为它们告诉我们理论的弱点，通常突出了理论家做出的默认假设。模型也很有价值，因为它们可以被广泛操纵。通过更改参数或有选择地启用和禁用模型的组件，可以深入了解整个系统的运行情况。