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排队模型——精选推荐
排队模型一 1. 一般的排队过程为：顾客由顾客源出发，到达服务机构（服务台、服务员）前，按排队规则排队等待接受服务，服务机构按服务规则给顾客服务，顾客接受完服务后就离开。
排队过程的一般过程可用下图表示。
我们所说的排队系统就是指图中方框所包括的部分:在现实生活中的排队现象是多种多样的，对上面所说的“顾客”和“服务员”要作广泛的理解。
它们可以是人，也可以是某种物质或设备。
排队可以是有形的，也可以是无形的。
尽管排队系统是多种多样的，但从决定排队系统进程的因素来看，它有三个基本的组成部分，这就是输入过程、排队规则及服务机构.1)输入过程：描述顾客来源以及顾客到达排队系统的规律。
包括：顾客源中顾客的数量是有限还是无限；顾客到达的方式是单个到达还是成批到达；顾客相继到达的间隔时间分布是确定型的还是随机型的，分布参数是什么，是否独立，是否平稳。
2)排队规则：描述顾客排队等待的队列和接受服务的次序。
包括：即时制还是等待制；等待制下队列的情况（是单列还是多列，顾客能不能中途退出，多列时各列间的顾客能不能相互转移）；等待制下顾客接受服务的次序（先到先服务，后到先服务，随机服务，有优先权的服务）。
3)服务机构：描述服务台(员)的机构形式和工作情况。
包括：服务台（员）的数目和排列情况；服务台（员）的服务方式；服务时间是确定型的还是随机型的，分布参数是什么，是否独立，是否平稳。
2.到达和服务过程的模型2.1 到达过程的模型用表示第i 个顾客到达的时间,.i t 称为第i 个到达时间间隔.1i i T t t +=−i 我们用的特征来刻画顾客到达过程. 最常见的情况是独立同分布. 用X 表示这样的随机变量.12,,T T 12,,T T 如果X 服从参数为λ的指数分布.这时1()()i E T E X λ==即平均每隔1λ来一个顾客.换句话说,单位时间理平均有λ个顾客到来.称λ为到达速率. 用表示到时刻t 为止到达的顾客总数,则在上面的假设下()N t ()()N t P t λ∼.除了指数分布外,常用的还有爱尔朗分布,其密度函数为1()(), 0.(1)!k RxR Rx e f x x k −−=≥− 这时2(), ()i i k k E T D T R R==. k 叫形状参数, R 叫速率参数.当取λ使得R k λ=, 则爱尔朗分布可以看成是k 个独立的服从参数为λ的指数分布随机变量的和的分布.2.2服务过程的模型一般总是认为不同顾客接受服务占用的时间长短是相互独立的. 用Y表示一个客户接受服务的时间长短, 它是一个随机变量.若Y的分布是参数为μ的指数分布, 意味着一个顾客的服务时间平均为1μ. 单位时间里可以完成的平均顾客数为μ.若Y服从形状参数为k, 速率参数为R kμ=的爱尔朗分布, 则平均服务时间为1μ, 根据爱尔朗分布的性质, 可以将Y看作是k个相继子服务的总时间, 每个子服务都服从参数为1kμ的指数分布且相互独立.在排队论中,我们常用如下字母表示特定的到达时间间隔或服务时间分布:M: i.i.d. 指数分布D: i.i.d. 的确定分布E k: i.i.d. 的形参为k的爱尔朗分布GI: 到达时间间隔是i.i.d. 的某种一般分布G: 服务时间是i.i.d. 的某种一般分布在处理实际排队系统时，需要把有关的原始资料进行统计，确定顾客到达间隔和服务时间的经验分布，然后按照统计学的方法确定符合哪种理论分布。
GI 利雅路 油气两用燃烧机 试验证书
前hi' {两用燃烧器
试验报告书编 Type Testing Report No.
llXF006-XROl
经试验，确认符介〈燃油(气)燃烧器安全技术规则〉的
规定，主要配件见附件。/ lias been examined to be in accordance with the
S旷均 Technical Regulation for Oil and Gas Burners. The list of main accessories is attached overleaf.
地 .td: Address Via Ing.Pilade
Reillo 7 ，37048 Legnago(VR)Italy
燃烧 黯名称
ame of Burner 刘II'{耐用燃烧器
燃烧 ~
J归 " ， J
Model of Burner GIIE~ 伍4500
燃 烧 ;m 类 别
Classification of Burner
燃油( :)燃烧器型式试验证书
Type Testing Certificate for Oil/Gas Burner
证书编号 ICertificate No. : TSX BI000120100160
a1;J 选
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Manufacturer志大利雅 i的股份有限公司位 anufacturer
ip J:N特I和I设备检测确究院
China Special Equipment Ins on and Research Institute
发证门!冽/ Issue D&.t 20Y1.1 年 03 月 10 门
注 Inote:
优化模型的三要素
④ 一行中“！”后面的文字将被认为是说明语句，不参与
模型的建立，主要目的是增加程序的可读性。
现在我们用Lindo软件来求解这个模型，单击工具栏中的
Lindo求解器运行状态窗口各项的含义
型
xij
0,1;
这是一个线性0-1 规划模型，它是一个特 殊的线性整数规划。
Lingo/Lindo软件介绍
➢ 这套软件包由美国芝加哥大学的Linus Scharge教
授于1980年前后开发，专门用于求解最优化问题，后 经不断完善和扩充，并成立LINDO公司进行商业化运 作，取得了巨大的成功。全球《财富》杂志500强的企 业中，一半以上使用该公司产品，其中前25强企业中 有23家使用该产品。
队员
甲
乙
丙
丁
戊
蝶泳 66.8 57.2
78
70
67.4
仰泳 75.6
66
67.8
74.2
71
蛙泳
87
66.4 84.6
69.6
83.8
自由泳 58.6
53
59.4
57.2
62.4
线 性 规
·划
模 型
决策变量：引入0-1变量xij 若选择队员 i 参加泳姿 j
的比赛，记 xij=1，否则记 xij=0.这就是问题的决策变量， 共20个。
•松弛变量的值 【紧约束】
Lingo/Lindo软件介绍 ---Lindo
➢使用Lindo软件的一些注意事项：
① 变量以字母开头、不区分大小写，变量名可不超过8个字符；
民用建筑信息模型(BIM)设计基础标准-北京地标
北京市地方标准《民用建筑信息模型(BIM)设计基础标准》（征求意见稿）2013年8月前言根据北京市质量技术监督局、北京市规划委员会标准编制计划的要求，由北京市勘察设计和测绘地理信息管理办公室、北京工程勘察设计行业协会、清华大学等单位经广泛调查研究，以《中国建筑信息化技术发展战略研究》和《中国建筑信息模型标准框架研究(CBIMS) 》为理论基础，认真总结十一五以来北京BIM 的实践经验，参考国内外相关标准和应用研究成果，并结合北京市城乡建设发展的需求，制定本标准。
本标准共6章，主要技术内容包括：总则、术语、基本规定、资源要求、BIM 模型深度要求、交付要求。
本标准由北京市规划委员会归口管理，北京工程勘察设计行业协会信息化建设工作委员会、清华大学BIM课题组负责具体技术内容的解释工作，日常管理机构为北京市城乡规划标准化办公室。
为使本标准更好地适应BIM应用的需要，各单位在执行过程中发现需要修改与补充之处，请将意见与建议及时反馈至（地址：北京市二七剧场路东里新11号楼2层北段，邮政编码：100045，联系电话：68013347，邮箱：**************）。
北京市城乡规划标准化办公室联系电话: 68017520 ，邮箱：bjbb3000@163. com。
主编单位：北京市勘察设计和测绘地理信息管理办公室北京工程勘察设计行业协会参编单位：清华大学BIM课题组北京市建筑设计研究院有限公司中国建筑设计研究院悉地（北京）国际建筑设计顾问有限公司北京城建设计研究总院有限责任公司北京市住宅建筑设计研究院有限公司中国中元国际工程公司北京市市政工程设计研究总院北京市勘察设计研究院有限公司北京市测绘设计研究院主要起草人：叶大华曲际水顾明叶嘉张弘弢梁进于洁匡嘉智卜一秋刘玉身王文军马玉骏高洋唐琼李明华张志尧李扬陈丽萍陈德成王煜泉参编人员：陈辰陈宜何喆侯晓明孔嵩李晨曦李淦李华锋李建波李志文刘永婵罗威龙湘珍吕晓栾春马晓均沙春健石磊王春光王肃王希赵超邹红云主要审查人：邵韦平欧阳东杨秀仁罗能钧彭明祥薛锋陈宇军目录1 总则 (6)2 术语 (7)3 基本规定 (9)4 资源要求 (10)4.1 建模软件 (10)4.2 BIM协同平台 (10)4.3 构件和构件资源库 (11)5 BIM模型深度要求 (13)5.1 BIM模型深度 (13)5.2专业BIM模型深度等级表 (15)6 交付要求 (24)6.1一般规定 (24)6.2 合同交付物 (24)6.3 特定交付物 (25)本标准用词说明 (26)CONTENTS1 General principles (6)2 Terms (7)3 Basic requirement (9)4 R esources requirement (10)4.1 Modeling software (10)BIM-based collaboration platform. 104.2 ................................................................BIM component and BIM component library114.3 ...............................................5 BIM model depth requirement (13)5.1 BIM model depth (13)5.2 specialty BIM model depth scale (15)6 Delivery requirement (24)6.1General rules (24)6.2 .................................................................................Contractual deliverables24Specific deliverables256.3 ...................................................................................... Explanation of wording in The standard (26)1 总则1.0.1为落实北京市“十二五”期间勘察设计行业发展规划，推动建筑信息模型（以下简称BIM）的应用，提升行业信息化水平，制定本标准。
ue5 材质表达式 shadingmodel
ue5 材质表达式shadingmodel摘要：一、引言1.介绍ue5 的材质表达式shadingmodel2.分析其在游戏开发中的应用和重要性二、ue5 材质表达式的概念与原理1.材质表达式的基本概念2.shadingmodel 在ue5 中的作用3.常用材质表达式介绍三、ue5 材质表达式在实际项目中的应用1.实例分析：如何在项目中使用ue5 材质表达式2.对比传统方法：ue5 材质表达式的优势四、ue5 材质表达式的前景与展望1.技术的发展趋势2.ue5 材质表达式在游戏开发中的未来应用正文：一、引言虚幻引擎5（ue5）作为一款强大的游戏开发引擎，在图形渲染方面做出了重大突破。
其中，材质表达式shadingmodel 是ue5 在材质渲染方面的一大亮点。
通过这一技术，开发者可以更加便捷地创建高质量的材质效果，为游戏画面带来更为细腻的表现。
本文将详细介绍ue5 的材质表达式shadingmodel，并分析其在游戏开发中的应用和重要性。
二、ue5 材质表达式的概念与原理1.材质表达式的基本概念材质表达式是用于描述材质外观和光照效果的一种方式。
通过编写表达式，开发者可以灵活地控制材质的属性，从而实现丰富的视觉效果。
ue5 中的材质表达式shadingmodel 是基于Niagara 系统的，它允许开发者使用一种类似C++的语法来编写材质表达式。
2.shadingmodel 在ue5 中的作用在ue5 中，shadingmodel 主要用于定义材质的着色模型。
通过编写不同的着色模型，开发者可以实现各种光照效果，如漫反射、镜面反射等。
shadingmodel 还可以与其他ue5 特性相结合，如无限细分（FSR）和全局光照（GI），以进一步提升游戏画面的质量。
3.常用材质表达式介绍ue5 提供了丰富的预设材质表达式，供开发者直接使用。
以下是一些常用的材质表达式：- Unlit：无光照效果，主要用于实现透明和半透明效果。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
IEC系列标准简介中
)
实
origin
(
谁发出服务
)
第19页/共143页
报告
1、BRCB将(数据变化，品质变化，数据刷新引起的)内部事件立刻或缓冲后发送，不会因为通讯中断而丢失。BRCB提供SOE功能。2、URCB将(数据变化，品质变化，数据刷新引起的)内部事件尽可能立刻发送，如果关联不存在或者通道阻塞，事件将被丢弃。
第20页/共143页
报告
报告模型允许向多个客户发送报告，对于URCB，有两种实现方法：1、服务器创建多个URCB的实例，用下标(1..n)来区分每一个实例名。所有客户都可以访问这些实例。客户可配置成直接使用特定实例，或者自己浏览并找到一个可用的实例。若URCB为一个客户保留，所有其它客户不得存取其参数。2、服务器根据客户连接或认证视窗来控制对URCB实例的访问。实例名对每个客户都是相同的，服务器将管理各实例的分离。使用这些实例的客户数目受服务器的资源限制。
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Client/Server 服务
第4页/共143页
服务模型通用服务数据集(DATA-SET)关联(Application association)报告控制块 (REPORT-CONTROL-BLOCK)控制(CONTROL)定值组控制块(SETTING-GROUP-CONTROL-BLOCK) 通用变电站事件 (Generic substion even)取代模型(Substitution)时间和时间同步模型(Time & time-synchronization)日志控制块 (LOG-CONTROL-BLOCK)
数据交换模型
IED
智能电子设备
具有可访问的数据模型
WHAT
交换什么
AB实验的高端玩法系列1-AB实验人群定向个体效果差异HTEUpliftModel论文gi。。。
AB实验的⾼端玩法系列1-AB实验⼈群定向个体效果差异HTEUpliftModel论⽂gi。
⼀直以来机器学习希望解决的⼀个问题就是'what if'，也就是决策指导：如果我给⽤户发优惠券⽤户会留下来么？如果患者服了这个药⾎压会降低么？如果APP增加这个功能会增加⽤户的使⽤时长么？如果实施这个货币政策对有效提振经济么？这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的，⼀个已经服了药的患者⾎压降低但我们⽆从知道在同⼀时刻如果他没有服药⾎压是不是也会降低。
这个时候做分析的同学应该会说我们做AB实验！我们估计整体差异，显著就是有效，不显著就是⽆效。
但我们能做的只有这些么？当然不是！因为每个个体都是不同的！整体⽆效不意味着局部群体⽆效！如果只有5%的⽤户对发优惠券敏感，我们能只触达这些⽤户么？或者不同⽤户对优惠券敏感的阈值不同，如何通过调整优惠券的阈值吸引更多的⽤户？如果降压药只对有特殊症状的患者有效，我们该如何找到这些患者？APP的新功能部分⽤户不喜欢，部分⽤户很喜欢，我能通过⽐较这些⽤户的差异找到改进这个新功能的⽅向么？以下⽅法从不同的⾓度尝试解决这个问题，但基本思路是⼀致的：我们⽆法观测到每个⽤户的treatment effect,但我们可以找到⼀群相似⽤户来估计实验对他们的影响。
我会在之后的博客中，从CasualTree的第⼆篇Recursive partitioning for heterogeneous causal effects开始梳理下述⽅法中的异同。
整个领域还在发展中，⼏个开源代码都刚release不久，所以这个博客也会持续更新。
如果⼤家看到好的⽂章和⼯程实现也欢迎在下⾯评论～Uplift Modelling/Causal Tree1. Nicholas J Radcliffe and Patrick D Surry. Real-world uplift modelling with significance based uplift trees. White Paper TR-2011-1,Stochastic Solutions, 2011.2. Rzepakowski, P. and Jaroszewicz, S., 2012. Decision trees for uplift modeling with single and multiple treatments. Knowledge andInformation Systems, 32(2), pp.303-327.3. Yan Zhao, Xiao Fang, and David Simchi-Levi. Uplift modeling with multiple treatments and general response types. Proceedings ofthe 2017 SIAM International Conference on Data Mining, SIAM, 2017.4. Athey, S., and Imbens, G. W. 2015. Machine learning methods forestimating heterogeneous causal effects. stat 1050(5)5. Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy ofSciences.6. C. Tran and E. Zheleva, “Learning triggers for heterogeneous treatment effects,” in Proceedings of the AAAI Conference on ArtificialIntelligence, 2019Forest Based Estimators1. Wager, S. & Athey, S. (2018). Estimation and inference of heterogeneous treatment effects using random forests. Journal of theAmerican Statistical Association .2. M. Oprescu, V. Syrgkanis and Z. S. Wu. Orthogonal Random Forest for Causal Inference. Proceedings of the 36th InternationalConference on Machine Learning (ICML), 2019Double Machine Learning1. V. Chernozhukov, D. Chetverikov, M. Demirer, E. Duflo, C. Hansen, and a. W. Newey. Double Machine Learning for Treatment andCausal Parameters. ArXiv e-prints2. V. Chernozhukov, M. Goldman, V. Semenova, and M. Taddy. Orthogonal Machine Learning for Demand Estimation: HighDimensional Causal Inference in Dynamic Panels. ArXiv e-prints, December 2017.3. V. Chernozhukov, D. Nekipelov, V. Semenova, and V. Syrgkanis. Two-Stage Estimation with a High-Dimensional Second Stage.2018.4. X. Nie and S. Wager. Quasi-Oracle Estimation of Heterogeneous Treatment Effects. arXiv preprint arXiv:1712.04912, 2017.5. D. Foster and V. Syrgkanis. Orthogonal Statistical Learning. arXiv preprint arXiv:1901.09036, 2019Meta Learner1. C. Manahan, 2005. A proportional hazards approach to campaign list selection. In SAS User Group International (SUGI) 30Proceedings.2. Green DP, Kern HL (2012) Modeling heteroge-neous treatment effects in survey experiments with Bayesian additive regression trees.Public OpinionQuarterly 76(3):491–511.3. Sören R. Künzel, Jasjeet S. Sekhon, Peter J. Bickel, and Bin Yu. Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects usingmachine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019.Deep Learning1. Fredrik D. Johansson, U. Shalit, D. Sontag.ICML (2016). Learning Representations for Counterfactual Inference2. Shalit, U., Johansson, F. D., & Sontag, D. ICML (2017). Estimating individual treatment effect: generalization bounds and algorithms.Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning3. Christos Louizos, U. Shalit, J. Mooij, D. Sontag, R. Zemel, M. Welling.NIPS (2017). Causal Effect Inference with Deep Latent-VariableModels4. Alaa, A. M., Weisz, M., & van der Schaar, M. (2017). Deep Counterfactual Networks with Propensity-Dropout5. Shi, C., Blei, D. M., & Veitch, V. NeurIPS (2019). Adapting Neural Networks for the Estimation of Treatment EffectsUber专场最早就是uber的博客在茫茫paper的海洋中帮我找到了⽅向，如今听说它们AI LAB要解散了有些伤感，作为HTE最多star的开源⽅，它们值得拥有⼀个part1. Shuyang Du, James Lee, Farzin Ghaffarizadeh, 2017, Improve User Retention with Causal Learning2. Zhenyu Zhao, Totte Harinen, 2020, Uplift Modeling for Multiple Treatments with Cost3. Will Y. Zou, Smitha Shyam, Michael Mui, Mingshi Wang, 2020, Learning Continuous Treatment Policy and Bipartite Embeddings forMatching with Heterogeneous Causal EffectsOptimization4. Will Y. Zou,Shuyang Du,James Lee,Jan Pedersen, 2020, Heterogeneous Causal Learning for Effectiveness Optimizationin User Marketing想看更多因果推理AB实验相关paper的⼩伙伴看过来持续更新中 ~。
二重高斯-逻辑斯蒂模型的计量计算精确性验证
·154·20185-57Verification of Dose Calculations with the Double Gaussian-logistic Model for Carbon-ion Spot Scanning Beam Delivery toSpherical Targets in WaterZhang Hui,Dai Tianyuan,Liu Xinguo,Chen Weiqiang,Ma Yuanyuan,He Pengbo,Shen Guosheng,Yuan Ping,Dai Zhongying and Li QiangThe accuracy of dose calculation is of vital importance in treatment planning system(TPS).Taking the low dose envelope of carbon-ion pencil beam into consideration,a novel model,called as double Gaussian-logistic model, has been proposed to depict the lateral dose distribution of carbon-ion pencil beam in our previous work,where the accuracy of the model was preliminarily verified using both single-spot beam and superposedfields in various cases for carbon-ion pencil beam[1].In this work,virtual spherical target volumes of different sizes in water tank were adopted to testify the superiority of the double Gaussian-logistic modelto the single,double and triple Gaussian models for carbon ion beam further.Based on Monte Carlo(MC)simulation and dose optimization-oriented iterative least square method,comparisons of the dose distributions between the MC simulations and calculations using the single, double and triple Gaussian models and our newly-proposed one,double Gaussian-logistic model,were conducted for both virtual homocentric spherical target volumes in diameters of3,5and8cm at the penetration depth of 150.5mm,as well as the same-sized spherical target volumes in diameter of3cm located at the depths of114.5, 150.5and186.5mm in water.The average dose deviations between the simulations and the calculated dose with the different beam models were calculated,and the results were listed in Tables1and2,respectively.Table1Comparison of the accuracy of calculations with the single(SG),double(DG),triple Gaussian(TG)models and the double Gaussian-logistic(DG-L)one in the plateau,peak and the tail regions for the spherical target volumes in diameters of3,5and8cm located at the depth of150.5mm.The data represent the average dose deviations(%)between the simulations and the calculations.The negative value means that the simulated dose is lower than the calculated one.Diameters of the sphericalDepths/mm SG model/%DG model/%TG model/%DG-L model/% targets/cm375.1(plateau)−2.365−0.769−0.003−0.004150.5(peak)−2.655−0.7−0.046−0.035170.5(tail)−15.27−1.067−0.385−0.069 575.1(plateau)−1.704−0.807−0.136−0.112150.5(peak)−2.026−0.824−0.192−0.159180.5(tail)−10.56−3.71−0.41−0.55 875.1(plateau)−1.938−1.334−0.859−0.824150.5(peak)−3.004−2.141−1.641−1.601195.5(tail)−7.19−8.022−6.467−6.364Table2Comparison of the accuracy of calculations with the single(SG),double(DG),triple Gaussian(TG)models and the double Gaussian-logistic(DG-L)one in the plateau,peak and tail regions for the spherical target volumes in diameter of3cm,located at the depths of114.5,150.5and186.5mm.The data represent the average dose deviations(%)between the simulations and the calculations.The negative value means that the simulated dose is lower than the calculated one.Depth of the center of theDepth/mm SG model/%DG model/%TG model/%DG-L model/% spherical targets/mm114.557.1(plateau)−1.8−0.688−0.022−0.02114.5(peak)−2.039−0.619−0.055−0.044134.5(tail)−13.754−1.486−0.305−0.021 150.575.1(plateau)−2.365−0.769−0.003−0.004150.5(peak)−2.655−0.7−0.046−0.035170.5(tail)−15.27−1.067−0.385−0.069 186.593.1(plateau)−2.936−0.8670.007−0.003186.5(peak)−3.294−0.74−0.025−0.015206.5(tail)−16.571−0.558−0.0880.212018·155·The strength of our newly-proposed model was found to be apparent in all cases and manifested most obviously in small target volumes,especially at deeper depths.The present work demonstrated the advantage of the double Gaussian-logistic model over the others further and made its application in TPS for carbon ion radiotherapy more reliable.Reference[1]H.Zhang,Z.Y.Dai,X.G.Liu,et al.,Phys.Medica.,55(2018)15.5-58Exosomes as Drug Carriers for Clinical Application∗Zhang Hong,Di Cuixia and Li HongyanExosomes denote a family of nano-sized membrane extracellular vesicles with a diameter in the range of40∼130 nm that are secreted by most cell types of the body[1].Initial studies suggest that this extracellular vesicle is a metabolic waste that cells secrete.However,more and more studies have shown that exosomes act as mediators of cell-to-cell signaling and participate in a variety of physiological and pathological activities in organisms[2].Due to such characteristics,analyzing the specific biomarkers[3]carried therein is expected to be a non-invasive method for diagnosis and monitoring of tumors.Additionally,exosomes are not only important for tumor immunity,tumor invasion,metastasis and tumor resistance,but also has important value in the diagnosis and treatment of tumor. Exosomes can exert important effects in various disease models[4].Overall studies give an idea that exosomes play both cancer-promoting and malignant functions in malignant tumors[5].In order to clarify the potential value of exosomes in tumors,further study of exosome complexity and functional heterogeneity is needed.Exosomes have important conversion values in the diagnosis of tumors,such as the value of liquid biopsy and the value of biomarkers. At the same time,exosomes also have important biological functions in tumorigenesis and development.Tumor cell-derived exosomes may be involved in the host’s mesenchymal transfer reaction and participate in the antitumor activity of protooncogenes and the formation of the internal environment during the anti-tumor process,promoting or limiting the progression of tumors.Nanocarriers have been extensively investigated for the targeted-delivery of drugs/genes to tumor and inflammatory tissues[6].In particular for tumor tissue,nanocarriers take advantage of the enhanced permeability and retention effect to passively accumulate into tumors[7].Despite decades of intensive investigation of nanocarriers for cancer therapies,there has been limited success in clinical trials due to the lack of safety and inefficient active targeting carriers.Exosomes are novel nanoparticle drug carriers that retain critical nanoparticle characteristics,such as the enhanced permeability and retention effect and passive targeting,but possess additional unique characteristics,such as targeting specificity as well as their intrinsic biological effects on the targeted cells due to the exosome cellular origin[8].Malignant tumors are one of the most difficult diseases in the world today,which have a high mortality rate and a low survival rate.Malignant tumors are treated in a variety of ways,including radiotherapy and chemotherapy, targeting,biological and immunotherapy[9].These methods greatly extend the survival time of patients.At present, chemotherapy and radiotherapy are the most commonly used methods.Although chemotherapy and radiotherapy may cause differences in efficacy due to the type and course of malignancy,chemotherapy resistance and radio tolerance after radiotherapy in tumors have been the major obstacles to cancer therapy[10].Tumors are prone to recurrence and metastasis,which in turn affects patient survival[11].Therefore,to study the causes and mechanisms of drug resistance,and to overcome or reverse drug resistance and radiotherapy tolerance accordingly have been the focus of current research on cancer therapy.The lipid components of exosomes include cholesterol,sphingomyelin,phosphatidylserine and saturated fatty acids,most of which are a biofilm component in plasma[12].Exosomal proteins include intracellular,plasma,cy-toplasmic proteins and nucleoprotein[13].Exosome-enriched proteins include membrane transport related proteins and fusion proteins such as Rab,annexin,transmembrane transporters(CD9,CD63,CD81and CD82),and also rich in heat shock proteins(HSP70,HSP90),integrin,MHC II protein,human epidermal receptor family and other exosome biosynthesis related proteins[14].The protein composition and content of exosomes depend on the cell type from which it is derived.The earliest reported exosomes contained nucleic acids are microRNAs and mRNAs[15]. Subsequently,other types of RNA in exosomes were found,including tRNA,lncRNA and virus RNA[16].By carry-ing different types of RNA,it exerts different functions and influences to the transcription process of the recipient cells,and exerts regulatory functions in signal exchange,organ development,and physiological functions among tissue embryonic cells[17].。
IBM Cognos Transformer V11.0 用户指南说明书
一种新的网格环境模型——TGrid Model
ｉ ｔｉ ｐ ｐ ｒ ｎ ｈｓ ａ ｅ．ＴＧ ｉ ｓ ｐ ｏｔ ｈｇ ｅｆｒ ｎｅｃｍｐ ｔ ｇ ｕ ｊｃ ｏｉｎｅ ｅｏ ｒｅ ｈ ｒ ｇａｄｔｅｎｘ ｅ ｅａｉｎ ｒ ｕ ｐ ｒ ｉｈｐ ｒ ｍａ ｃ ｏ ｕｉ ，ｓ ｂｅｔ ｒ ｔｄｒｓ ｕｃｓ ａｉ ｎ ｈ ｅ ｔ ｎ ｒｔ ｄ ｓ ｏ ｎ － ｅ ｓ ｎ ｇ ｏ
ｎ ｔ ｒＩｈｅａ ｃ ｉａ ｒａ ｉａｉｎｓｒ ｃ ｕｅ ，ｅｓｌ ｃ ｉｖ ｓｈ ｅａ ｃ ｉａ ａ ａ ｅ ｎ ，ａｓ ｙ ｒｄ ｃ ｏ ｄｏ ｈ ｅ — ａ ｕａ ｉｒｒ ｈｃ １ ｇ ｎｚ ｔ ｔｕ ｔ ｒｓ ａ ｉ ａ ｈｅ ｅ ｉｒｒ ｈｃｌ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｌｏｍａ ｅ ｕ ｅ１ａ ｎｔ ｅｃｎ ｏ ｏ ｙ ｍ ｔａ ｏ ｅ（ ｅｖ ｒ ａ ｄ ｒａｉｅｌａ ａａ ｃｎ Ｏ ａ ｇ －ｃ ｌ ｐ ｌ ａｉｎ ．ｉ ｐ ｏ ｅｔ ｅ ｅｆｃｅ ｃ ｆｒ ｓ ｕ ｃ ｅｒ ｈｎ ． ｒｌ ｄ ｓ ｒ ｅ） ｎ ｅ ｌ ｏ ｄ ｂ ｌｎ ｉｇ ｆｒｌｒ ｅｓａｅａ ｐｉ ｔ ｓ ｍ ｒｖ ｈ ｆ ｉｎ ｙ Ｏ ｅｏ ｒ ｅｓａ ｃ ｉ ｎ ｚ ｃ ｏ ｉ ｇ
ｒ ｇａ ｄｉｔｇ ａ ｉｎ ａ ｈ ａａ ａ ｅ１ｖ １ ｒｍａ ｅＧＳ ｒｉｅ （ ｏ ｕ ｒｄ ｓ ｒ ｉ ） ｉｈ ｅ ｃｐ ｕａｅ ｔ ｅ ｏ ｔ ｒ ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ ｔ ｔｔ ｅｄ ｔｂ ｓ ｅ ｅ ，ｏ ｙ ｂ ｅ ｖｃ Ｇｌｂ ｓｇ ｉ ｅｖｃ ｗｈｃ ｎ ａ ｓ ｌｔｓｏｈ ｒｓ ｆｗａｅ ｎ ｏ ｅ
Ｄ０Ｄ，Ｄ０Ｄ Ｓａｍ ｕｔ ｄ ｔｂ ｓ ｄ ｌｗａ ｅ ｉ ｌ｝ ａａ ａ ｅｍｉｄｅ ｒ ．ｗｈｃ ｒ ｌｏ ｃ ｌ ｄ“ － ｉｈ ａｅａｓ ａｌ ｅ ＤＢＭ ｓ’ｏ ｅ ＇ ｖ ｒＤＢＭ Ｓ ） ｉｈ ｒａｉｅ ｅ ｏ ｒ ｅ ｈ — ｓ ｗｈｃ ｅ ｌ ｓｒｓ ｕ ｃ ｓｓ ａ ｚ
model
modelModelIntroduction:In today's fast-paced world, models play a crucial role in various industries. From fashion and advertising to manufacturing and technology, models are used to represent a concept, design, or product. This document aims to provide an in-depth understanding of what a model is, its significance, and different types of models in different industries.Overview:A model can be defined as a representation or a replica of a specific entity. It helps in visualizing concepts, predicting outcomes, facilitating decision-making, and communicating ideas effectively. Models can be physical, mathematical, or virtual. They serve as tools that simplify complex systems or designs, making them easier to understand and work with.Significance of Models:Models are essential in many industries because they provide a simplified representation of complex entities. For example, in the fashion industry, models are used to showcase clothingdesigns and help potential customers visualize how the outfits will look on them. Similarly, in the manufacturing industry, models are used in prototyping and product development to test the functionality and design before mass production.Types of Models:1. Physical Models:Physical models are tangible representations of objects or ideas. They can be made from materials like clay, wood, or plastic. Physical models are commonly used in architecture and engineering to help architects and engineers visualize and evaluate the design of buildings, bridges, or any physical structure. These models can also be used for presentations and client approval before starting the actual construction.2. Mathematical Models:Mathematical models are created using mathematical equations and formulas. These models are used extensively in fields like physics, economics, and engineering to predict and analyze complex systems. For example, mathematical models can be used to forecast market trends, simulate climate change, or determine the optimal route for supply chain logistics.3. Virtual Models:Virtual models are computer-generated and provide a digital representation of an object or concept. Virtual models are widely used in industries such as gaming, animation, and virtual reality. For instance, in the gaming industry, virtual models are used to create realistic 3D characters, environments, and interactive simulations. In the medical field, virtual models are used for surgeries and training, allowing doctors to practice procedures without the need for a live patient.4. Conceptual Models:Conceptual models are abstract representations that are used to visually communicate ideas or concepts. These models help in brainstorming, problem-solving, and decision-making processes. Conceptual models are widely used in marketing and advertising to develop advertising campaigns, brand identities, or product packaging. They assist in generating creative ideas and communicating them to clients or stakeholders.Conclusion:Models are indispensable tools in various industries, enabling professionals to visualize, analyze, and communicate complexideas effectively. Whether it is a physical model used in architecture, a mathematical model used in forecasting, a virtual model used in gaming, or a conceptual model used in advertising, each type holds its own significance. Understanding and effectively using models can enhance productivity, innovation, and decision-making processes in any field.。
iSIGHT初级培训-近似模型Approximation解析
应力、变形、质量的R^2>90% 否则增加样本点，进行第二次抽样
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建立近似模型
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设置类型
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设置算法
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定义输入、输出
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设置拟合系数
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定义样本点
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定义抽样范围
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抽样点列表
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定义误差分析类型
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定义误差点
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近似模型建立结果
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误差分析
3
为何要使用近似模型?
避免高强度仿真计算，减少迭代时间 平滑设计空间的数值噪声 预估输入输出参数之间的响应关系 有效避免限于局部最优解，使数值优化算法也有可能找到全局解 可与其他算法组成更好的优化策略:
DOE Optimization Monte Carlo Robust Design
在Isight中实现近似模型方法 近似模型后处理工具 练习
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1. 实施方法－在子任务中添加近似模型组件
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1. 实施方法－在Calculator中添加近似模型组件
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1. 实施方法－独立组件
近似模型可以作为一个单独的组件，前提是必须有 样本点或者系数文件。
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2. 向导式操作方式
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Isight中建立近似模型的方法
1~4阶响应面模型
（Response Surface models）
径向基神经网络模型
（Radial Basis Function (RBF) neural net model） 克利金模型
（Kriging model）
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响应面模型
函数是一个多项式
是最常用的构建近似模型的方法 模型初始化方法：
变结构交互式多模型滤波和平滑算法
第４５卷 第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５ Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１２ ４００５ ０８ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０９２０；修回日期：２０２３０３１２；网络优先出版日期：２０２３０４２７。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０４２７．１３５１．０１０．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：陈维义，何凡，刘国强，等．变结构交互式多模型滤波和平滑算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＷＹ，ＨＥＦ，ＬＩＵＧＱ，ｅｔａｌ．Ｖａｒｉａｂｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．变结构交互式多模型滤波和平滑算法陈维义１，何 凡１， ，刘国强２，毛伟伟２（１．海军工程大学兵器工程学院，湖北武汉４３００３０；２．海军士官学校兵器系，安徽蚌埠２３３０００） 摘 要：针对机动目标跟踪问题，提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。
首先，对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述，并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型；然后，建立了变结构交互式多模型算法的精确模型，模型子集之间并行独立运行，通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果；最后，对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理，得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。
所提算法将前向滤波和后向平滑相结合，提高了目标跟踪精度。
eclipse使用的关键字
RUNSPEC段使用的关键字API 使用API示踪选项AQUDIMS 水区维数AUTOREF 设置为自定义选项BIGMODEL 允许以大模型运行BLACKOIL 使用黑油模型BRINE 盐水示踪CART 笛卡儿坐标COAL 允许煤层气选项COLLUMNS 给输出数据文件定义左右边框DEBUG 调试控制DIFFUSE 允许分子扩散DIMENS 定义网格维数DISGAS 运行模型油中含有溶解气DUALPERM 双渗透率运行DUALPORO 双孔隙度运行DUMPFLUX 生成全区运行的流量文件ECHO 输出显示开关END 输入文件结尾ENDINC 包含文件结束ENDSALE 使用端点标示饱和度表格EQLDIMS 平衡表维数EQLOPTS 平衡选项EXTRAPMS 表格外推发出警告信息FIELD 使用油田单位FMTHMD 说明HMD文件格式化FMTIN 输入文件格式化FMTOUT 输出文件格式化FOAM 使用FOAM选项FOAMFEED 设定打印文件走纸特征FRICTION 允许井筒摩擦选项FULLIMP 全隐式求解GAS 包含气相GASFIELD 气田工作模型下允许特定选项GIMODEL 允许使用GI拟组分选项GRAVDR 在双孔隙度运行中使用重力驱GRAVDRM 在双孔隙度运行中选择使用重力驱GRIDOPTS 处理网格数据选项HMDIMS 指定梯度选项维数IMPLICIT 选择IMPES求解IMPLICIT 选择全隐式求解INCLUDE 包含另一个指定文件的内容INTSPC 要求初始索引文件LAB 用实验室单位LGR 设定LGR和粗化选项LICENSES 保存ECLIPSE100认证LOAD 加载SAVE文件快速重启MEMORY 在开始运行之前分配必需的内存MESSAGES 重置信息输出和停止限制METRIC 使用公制单位MISCIBLE 混相气驱MONITOR 要求运行时监视输出MULTIN 指明多个输入文件MULTOUT 指明多个输出文件NETWORK 为扩展网络模型设定维数NINEPOIN 选择九点格式NMATRIX 用离散基质双孔隙度模型NOCASC 用线性求解运算解单相示踪NODPPM 非双孔隙度渗透率乘子NOECHO 不显示输入文件NOHYST 不使用滞后选项NOINSPEC 不输出初始索引文件NOMONITO 不输出运行时间监视NONNC 不允许非相邻连接NORSSPEC 不输出重启索引文件NOSIM 停止模拟NOWARN 禁止ECLIPSE警告信息NSTACK 线性求解器堆栈大小NUMRES 使用多个油藏NUPCOL 改变井的目标后迭代次数OIL 指明运行中有油相OPTIONS 激活特定程序选择项PARALLEL 选择并行计算PARTTRAC 被分割的示踪剂维数PATHS 路径别名PEBI 指明使用PEBI/PETRA网格PIMTDIMS 生产指数标定表定维数据POLYMER 启动聚合物驱模型RADIAL 指明使用径向几何模型REGDIMS 区域维数ROCKCOMP 使用岩石压缩性选项RPTHMD 控制输出到HMD文件RPTRUNSP RUNSPEC数据的输出控制RSSPEC 要求重启索引文件SATOPTS 定向和滞后相对渗透率选项SAVE 要求输出快速重启SAVE文件SCDPDIMS 标定沉淀物表维数SMRYDIMS 汇总量的最大数目SOLVDIMS 为PEBI网格的嵌套因数分解法设定维数SOLVENT 用4组分溶剂模型START 指明开始日期SURFACT 使用表面活化剂模型SURFACTW 在表面活化剂模型中建立润湿性可变模拟TABDIMS 表的维数TEMP 要求温度选项TITLE 指定运行标题TRACERS 选择使用示踪剂和示踪剂维数UNCODHMD 指明HMD文件无编码UNIFIN 指明用一个输入文件UNIFOUT 指明用一个输出文件VAPOIL 运行湿气挥发油模型VFPIDIMS 注入井VFP表维数VFPPDIMS 生产井VFP表维数VISCD 激活粘性驱替选项WARN 允许ECLIPSE发出警告信息WATER 模型中有水相WELLDIMS 井数据维数WSEGDIMS 设置多段井维数ACTNUM 确认有效网格ADD 在当前网格块中增加一定数量的网格ADDREG 在指定流动区域增加一定数量的网格ADDZCORN 在指定角点深度增加一定数量的网格AMALGAM 指定LGR合并条件AQUCON 给定数字水区连接处数据AQUNNC 显式设置数字水区非相邻连接处的值AQUNUM 给一个块分配数字水区AUTOCOAR 为自动加密网格设置网格粗化单元体BOUNDARY 定义打印网格区域BOX 重新定义当前输入单元CARFIN 指定笛卡尔局部加密网格COARSEN 指定粗化网格单元COLLAPSE 根据压缩VE选项指明合并单元COLLUMNS 给输出数据文件定义左右边框COORD 角点坐标线COORSYS 每个油藏角点坐标系统信息COPY 数据拷贝COPYBOX 拷贝网格块数据CRITPERM 垂向平衡单元合并的渗透性标准DEBUG 调试控制DIFFMMF 基质-裂缝扩散系数乘子DIFFMR 径向扩散系数乘子DIFFMR- 负径向扩散系数乘子DIFFMTH- 圆周负方向扩散系数乘子DIFFMTHT 圆周方向扩散系数乘子DIFFMX X方向扩散系数乘子DIFFMX- X负方向扩散系数乘子DIFFMY Y方向扩散系数乘子DIFFMY- Y负方向扩散系数乘子DIFFMZ Z方向扩散系数乘子DIFFMZ- Z负方向扩散系数乘子DOMAINS 修改并行域的大小DPGRID 裂缝单元使用基质单元的网格数据DPNUM 指明双孔隙度区域的范围DR 径向网格尺寸DRV 径向网格尺寸（矢量）DTHETA 圆周方向网格尺寸DTHETAV 圆周方向网格尺寸（矢量）DX X方向网格尺寸DXV X方向网格尺寸（矢量）DY Y方向网格尺寸DYV Y方向网格尺寸（矢量）DZ Z方向网格尺寸DZMATRIX 基质高度对重力驱的影响DZMTRX 基质纵向维数DZMTRXV 基质纵向维数（矢量）DZNET 指定单元的净DZ值ECHO 输出显示开关END 输入文件结尾ENDBOX 复位当前输入体包含的全部网格ENDFIN 终止局部网格加密ENDINC 包含文件结束EQLZCORN 重新定义部分角点深度EQUALREG 给流动水区设常量数组EQUALS 为当前区块设置常数组EXTFIN 指定外部局部网格加密EXTHOST 外围局部网格加密时指定LGR单元的父单元EXTRAPMS 表格外推发出警告信息EXTREPGL 为外围局部网格加密指明被替换的单元FAULTDIM 断层数据的维数FAULTS 说明后面编辑的断层FLUXNUM 确定每个流动区域范围FLUXREG 确定哪个流动区是活跃的FLUXTYPE 指定流动边界条件类型FOAMFEED 设定打印文件走纸特征GDFILE 导入表格文件GETDATA 从重启或初始文件中读取命名序列数据GRIDFILE 控制网格几何形状文件的输出GRIDUNIT 定义网格单位HALFTRAN 指定块间传导系数HMAQUNUM 计算数字水区梯度HMFAULTS 定义断层梯度HMMLAQUM 数字水区性质乘子HMMMREGT 区内传导系数累积修正HMMULRGT 计算区内传导系数乘子的梯度HMMULTFT 修改有名断层的传导系数HMMULTSG 双孔隙度SIGMA因子修正系数HMMULTXX 梯度参数累计乘子HRFIN 径向网格DRV因子HXFIN X方向局部网格尺度因子HYFIN Y方向局部网格尺度因子HZFIN Z方向局部网格尺度因子IHOST LGR组集于同一进程IMPORT 从GRID导入网格文件数据INCLUDE 包含另一个指定文件的内容INIT 要求输出INIT文件INRAD 径向几何模型或径向网格加密内径ISOLNUM 指明每个独立油藏的范围JFUNC 激活LEVERETT函数选项LINKPERM 将网格渗透率用到每个单元面LTOSIGMA 对LX，LY，LZ求和LX 对粘性驱替选项X方向基质尺寸LY 对粘性驱替选项Y方向基质尺寸LZ 对粘性驱替选项Z方向基质尺寸MAPAXES 输入预处理图原点MAPUNITS 指定MAPAXES数据使用单位MAXVALUE 当前区块数组的最大限制MESSAGES 复位对信息的打印和停止限制MINPORV 设置一个活动单元最小孔隙体积MINPV 设置一个活动单元最小孔隙体积MINPVV 设置活动单元最小孔隙体积MINVALUE 当前区块数组的最小限制MPFANUM 确定使用多点流动离散化区域MPFNNC 显式输入多点流动非邻连接MULTFLT 修改有名断层传导系数MULTIPLY 用常数乘当前区域的数组MULTIREG 用常数乘当前流动区域的数组MULTNUM 为应用区内传导系数乘子定义区域MULTPV 孔隙体积乘子MULTR 径向传导系数乘子MULTR- 负径向传导系数乘子MULTREGD 流动区或MULTNUM区乘扩散系数MULTREGH 流动区或MULTNUM区乘岩石导热系数MULTREGP 指定流动区或MULTNUM区乘孔隙体积MULTREGT 流动区或MULTNUM区乘传导系数MULTTHT 圆周方向传导系数乘子MULTTHT- 圆周负方向传导系数乘子MULTX X方向传导系数乘子MULTX- X负方向传导系数乘子MULTY Y方向传导系数乘子MULTY- Y负方向传导系数乘子MULTZ Z方向传导系数乘子MULTZ- Z负方向传导系数乘子NEWTRAN 说明块角点传导系数NMATOPTS 离散基质双孔隙度模型选项NNC 显式设置不相邻连接值NODPPM 非双孔渗乘子NOECHO 不显示输入文件NOGGF 不输出网格几何文件NOWARN 禁止ECLIPSE警告信息NTG 厚度净毛比NXFIN 在LGR的每个全局单元中的局部单元数NYFIN 在LGR的每个全局单元中的局部单元数NZFIN 在LGR的每个全局单元中的局部单元数OLDTRAN 指明块中心传导系数OLDTRANR 指明替代的块中心传导系数PARAOPTS 影响域分解选项（用于并行计算）PERMAVE 根据传导系数求渗透率平均值PERMR 指明径向透过率值PERMTHT 指明极角方向透过率值PERMX 指明X方向透过率值PERMY 指明Y方向透过率值PERMZ 指明Z方向透过率值PINCH 形成尖灭层PINCHNUM 指明尖灭区PINCHOUT 形成尖灭层PINCHREG 在区域内形成尖灭层PINCHXY 形成水平尖灭连接处PORO 指明网格块孔隙度值PSEUDOS 容许拟打包数据输出QMOBIL 在LGR中控制流动端点的校正RADFIN 指定1栏径向局部网格加密RADFIN4 指定4栏径向局部网格加密REFINE 为有名局部网格进行数据输入RESVNUM 为给定油藏开始坐标数据输入RPTGRID GRID段输出控制RPTGRIDL GRID段局部加密网格数据输出RPTISOL 产生一个独立油藏数的网格数组SIGMA 双孔隙度基质-裂缝耦合SIGMAGD 油-气体重力驱的基质-裂缝耦合SIGMAGDV 油-气体重力驱的基质-裂缝耦合SIGMAV 双孔隙度基质-裂缝耦合SMULTX,SMULTY,SMULTZ选择自动加密传导系数乘子SOLVCONC 初始煤气溶解度SOLVDIMS 为PEBI网格的嵌套因数分解法设定维数SOLVDIRS 不考虑求解的主要方向SOLVFRAC 在气相中初始溶剂含量SOLVNUM 对PEBI网格设置从用户到求解顺序的映射SPECGRID 说明网格特征THCONR 岩石热传导率THPRESFT 设置裂缝门限压力TOPS 每个网格块顶面深度TRANGL 指定全局-局部连接处的传导系数USEFLUX 使用流量文件USENOFLO 不用流量文件执行USEFLUXVE 使用垂向平衡模型VEDEBUG 控制VE调试和压缩VE选项VEFIN 控制垂向平衡模型WARN 允许ECLIPSE发出警告信息ZCORN 网格块角点深度EDIT段使用的关键字ADD 在当前网格块中增加一定数量的网格BOUNDARY 定义打印网格区域BOX 重新定义当前输入单元COLLUMNS 给输出数据文件定义左右边框COPY 数据拷贝DEBUG 调试控制DEPTH 网格块中心深度DIFFR 径向扩散系数DIFFTHT 圆周方向扩散系数DIFFX X方向扩散系数DIFFY Y方向扩散系数DIFFZ Z方向扩散系数ECHO 输出显示开关EDITNNC 改变不相邻连接部分END 输入文件结尾ENDBOX 复位当前输入体包含的全部网格ENDFIN 终止局部网格加密ENDINC 包含文件结束EQUALS 为当前区块设置常数组EXTRAPMS 表格外推发出警告信息FOAMFEED 设定打印文件走纸特征GETDATA 从重启或初始文件中读取命名序列数据HMMULTFT 修改有名断层的传导系数HMMULTSG 双孔隙度SIGMA因子修正系数IMPORT 从GRID导入网格文件数据INCLUDE 包含另一个指定文件的内容MAXVALUE 当前区块数组的最大限制MESSAGES 复位对信息的打印和停止限制MINVALUE 当前区块数组的最小限制MULTFLT 修改有名断层传导系数MULTIPLY 用常数乘当前区域的数组MULTPV 孔隙体积乘子MULTR- 负径向传导系数乘子MULTREGP 指定流动区或MULTNUM区乘孔隙体积MULTTHT- 圆周负方向传导系数乘子MULTX- X负方向传导系数乘子MULTY- Y负方向传导系数乘子MULTZ- Z负方向传导系数乘子NOECHO 不显示输入文件NOWARN 禁止ECLIPSE警告信息PORV 指明网格块孔隙体积REFINE 为有名局部网格进行数据输入TRANR 径向传导系数TRANTHT 圆周方向传导系数TRANX X方向传导系数TRANY Y方向传导系数TRANZ Z方向传导系数WARN 允许ECLIPSE发出警告信息PROPS段使用的关键字ACTDIMS 定义关键字ACTION的维数ADD 在当前网格块中增加一定数量的网格APIGROUP 使用API示踪选项允许油PVT表格组数AQUTAB CARTER-TRACY水区影响表格BDENSITY 盐水地面密度BGGI 饱和气FVF随着压力和GI的变化BOGI 饱和油FVF随着压力和GI的变化BOX 重新定义当前输入单元COALADS 气体/溶剂相对吸附量COALPP 气体/溶剂吸附对应的压力数据COLLUMNS 给输出数据文件定义左右边框COPY 数据拷贝COPYBOX 拷贝网格块数据DEBUG 调试控制DENSITY 地面条件下流体密度DIFFC 每个PVT区域的分子扩散数据DIFFCOAL 油的扩散系数DIFFDP 运行双孔隙度模型时限制分子扩散DNGL 凝析油部分密度DPKRMOD 修改双孔隙度模型中基质油的相对渗透率ECHO 输出显示开关EHYSTR 滞后参数和模型选择EHYSTRR 区域的滞后参数END 输入文件结尾ENDBOX 复位当前输入体包含的全部网格ENDFIN 终止局部网格加密ENDINC 包含文件结束ENKRVD 相对渗透率端点与深度关系表格ENPCVD 最大毛细管力与深度关系表格ENPTVD 饱和度端点与深度关系表格ENSPCVD PC曲线标定饱和度与深度关系表格EPSDEBUG 控制端点标示选项的调试EQUALS 为当前区块设置常数组EXTRAPMS 表格外推发出警告信息FILLEPS 所有网格块的饱和度端点写入INIT文件FOAMADS 泡沫吸附函数FOAMDCYO 泡沫衰减数是油的饱和度函数FOAMDCYW 泡沫衰减数是水的饱和度函数FOAMFEED 设定打印文件走纸特征FOAMMOB 气体流动度FOAMMOBP 泡沫流动度与压力关系FOAMMOBS 泡沫流动度与剪切力关系FOAMROCK 定义泡沫-岩石的属性GETDATA 从重启或初始文件中读取命名序列数据GIALL 饱和度性质随着压力和GI的变化GINODE GI节点值GRAVITY 地面条件下的流体重度HMMROCK 指定岩石压缩系数的累积修正HMMROCKT 指定岩石压缩参数累积修正HMPROPS 段标题端点标尺修正HMROCK 计算岩石压缩系数斜率HMROCKT 为岩石压缩性表格计算梯度HMRREF 做岩石表格修正的参考压力HYMOBGDR 在运行滞后的溶解气模型中改变计算第二排驱曲线的方法HYSTCHCK 有滞后选项时检查吸入和排驱端点的一致性IKRG,IKRGR,IKRW,IKRWR,IKRO,IKRORG, IKRORW 吸入相对渗透率端点IMBNUM 吸入饱和度函数区个数IMKRVD 吸入相对渗透率端点与深度关系表格IMPCVD 吸入最大毛细管力与深度关系表格IMPORT 从GRID导入网格文件数据IMPTVD 吸入端点与深度关系表格IMSPCVD PC曲线的吸入饱和度与深度关系表格INCLUDE 包含另一个指定文件的内容INTPC 在双孔隙度模型中调用综合PC曲线ISGL,ISGLPC,ISGCR,ISGU,ISWL,ISWLPC,ISWCR, ISWU,ISOGCR,ISOWCR 吸入表端点KRG,KRGR,IKRG,IKRGR 标定气相相对渗透率端点KRO,KRORW,KRORG,IKRO,IKRORW,IKRORG 标定油相相对渗透率端点KRW,KRWR,IKRW,IKRWR 标定水相相对渗透率端点LANGMUIR 煤层气浓度表LANGSOLV 煤层溶解气浓度表MAXVALUE 当前区块数组的最大限制MESSAGES 重置信息输出和停止限制MINVALUE 当前区块数组的最小限制MISC 混相函数表格MLANG 最大地面气体浓度MLANGSLV 最大地面溶剂浓度MSFN 混相饱和度函数MULTIPLY 用常数乘当前区域的数组NOECHO 不显示输入文件NOWARN 禁止ECLIPSE警告信息NOWARNEP 禁止与饱和度表端点一致性相关的警告信息OILVISCT 油的粘度对应温度数值OVERBURD 岩石破裂压力表PCG,IPCG 标定最大的气相毛管力PCRIT 临界压力PCRITDET 各组分的临界压力PCRITS 地面EOS的临界压力。
model用法
"model" 是一个英文单词，其用法和意义取决于上下文。
以下是一些常见的"model" 的用法和解释：
模型：在科学、工程或艺术中，一个模型可以是一个简化的表示或模拟，用于研究、设计或展示一个系统、物体或概念。
例如：建筑师可能会使用建筑模型来展示一个建筑物的设计。
时装模特：在时装和娱乐业中，"model" 通常指的是一个为设计师、摄影师或广告商展示服装、配饰或产品的人。
例如：她是一名国际知名的时装模特。
数学模型：在统计学、数学或计算机科学中，模型可以是一个数学公式、算法或计算程序，用于描述或预测系统的行为。
例如：我们使用线性回归模型来预测销售数据。
榜样：在日常用语中，"model" 也可以指一个人的行为或态度是其他人应该模仿的榜样。
例如：他一直是我们的行为模范。
型号：在产品设计中，"model" 可以指一个产品的特定版本或变种。
例如：这款手机有两个型号，一个带有更大的内存。
建模：作为一个动词，"model" 也可以表示创建或设计一个模型的过程。
例如：他们正在为新产品建模，以预测其市场反应。
这只是一些常见的"model" 的用法，实际上它在不同的领域和上下文中可能有更多的含义和用法。
考虑量子效应的MOS器件表面势模型的研究进展
考虑量子效应的MOS器件表面势模型的研究进展摘要：介绍了目前基于表面势的MOSFET集约模型研究的最新进展和考虑量子效应时对表面势进行修正的一般方法。
这种方法从三角势阱近似出发考虑量子效应, 得到了一个新的表面势解析模型, 并与经典理论和数值模拟结果进行了比较。
模型简单、准确, 且物理意义清晰, 适合于植入到基于表面势的集约模型中。
关键词：MOSFET；表面势；量子效应；集约模型1 引言集约模型(Compaet models) 被广泛应用于电路仿真工具中, 它们是CMOS工艺技术和集成电路功能实现之间的桥梁。
随着CMOS器件尺寸的不断缩小, 集成电路的规模不断增加,日趋提高的电路复杂度使得电路设计者必须依赖于电路仿真工具来预测和优化电路的性能。
各种电路仿真工具( 如SPICE)极大地依赖于器件模型的精确度, 同时模型又必须尽量简单以节省仿真时间, 这是MOSFET集约模型的两个矛盾的要求, 模型开发者需要运用各种不同的方法找到同时满足这两个要求的最佳折衷[1]。
MOSFET集约模型经历了几代的发展, 从最早的分段模型(MOS1和MOS2) 及经验模型(MOS3),发展到基于阈值电压(Vth) 的模型(BSIM3、4 系列和MM9), 最新开发的集约模型包括基于反型层电荷(Q)的模型(又叫基于电荷的模型或电荷i的模型(HiSIM和PSP等)。
控制模型,如EKV、ACM 和BSIM 5), 以及基于表面势s各种不同的建模途径反映了它们在速度和精度之间的权衡。
2 研究现状基于阈值电压的模型实质上是一种分段(或区域化)模型 ,即器件在不同的工作区域内采用不同的近似, 导致每个工作区域内都有一套不同的公式。
模型必须借助于数学手段将不同区域的公式平滑地连接起来, 由此引入了一些没有物理意义的纯拟合参数。
随着CMOS工艺进入到深亚微米领域以后, 非均匀掺杂技术以及各种新的物理效应, 如量子效应、短沟道效应等, 对器件性能的影响越来越大。
认知诊断理论概述
分数报告： 属性掌握概率 学习之路
认知诊断模型： 模型选择 参数估计 统计收敛性 模型数据拟合检验
认知属性分析： 属性提取 属性层级关系界定 测验Q矩阵标识 测验题目编制
学习优势剖面图
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常见的认知诊断模型
认知诊断模型 (Cognitive Diagnostic Model, CDM)
LOGO
认知诊断理论概述
认知诊断理论概述
认知诊断理论的背景与基础
Q矩阵的重要地位与规则空间模型 常见认知诊断模型介绍
1
2 3 4 5
认知诊断评估的结果报告
认知诊断评估对我国学业评价的启示
2
1、认知诊断理论的背景与基础
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认知诊断理论的背景
教育问责制 (accountability in education)
点击添加标题
3PLM 题目参数值
匹 配 分 类 间接匹配：匹配 (θ, ζ) 对 理想反应模式 RSM (Tatsuoka, 1983, 1985)
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认知诊断模型—规则空间模型
• 规则空间模型的主要步骤
Q矩阵理论部分
1. 确定属性与题目间的关系并编制事件Q矩阵 (incidence Q matrix) 2. 界定属性间的先决关系 (prerequisite)
9
认知心理学的发展 (续)
认知诊断的定义
对被试在测验所测属性或知识点 (如通分、借位与约
分等) 上的掌握水平进行分类 (掌握还是未掌握) 通过认知诊断方法或模型确定被试的不可直接观测的 认知结构或知识状态，确定被试已经掌握哪些属性， 哪些属性未掌握需要补救
除了二分，还可 以是多分的情况
认知诊断模型nida模型nida模型简介与dina模型一样也是非补偿性模型不同于dina模型的参数建模于题目水平nida模型的参数建模于属性水平每个属性都有一个猜测和失误参数认知诊断模型nida模型nida模型项目特征函数认知诊断模型dino模型dino模型简介不同于dina模型和nida模型它属于补偿性模型dino模型的参数建模于题目水平认知诊断模型dino模型dino模型项目特征函数认知诊断模型gdina模型gdina模型简介gdina模型是dina模型的一般化通过设计矩阵和矩阵的转换gdina模型可以简化为其他一些常用的模型如dina和dino等gdina模型可以将所有潜大类分为个潜在组是正确作答题目j所需要的属性个数每个潜在组表示一种简化的属性向量每个潜在组都有相伴随的正确作答概率认知诊断模型gdina模型gdina模型简介认知诊断模型gdina模型gdina模型的项目特征函数对于identity链接方式gdina模型的正确作答概率公式可以分解为属性的主效应以及属性间的交互效应之和红框标识的系数一般为非负蓝框标识的可取任意值认知诊断模型gdina模型gdina模型的其他链接方式及特例除了identity链接方式还有log和logit链接方式identity链接方式下的全模型等价于log和logit链接下的全模型dina模型和dino模型是全模型的特例acdmrrum和llm分别是identitylog和logit链接方式下的加法模型认知诊断模型gdina模型gdina模型的其他链接方式及特例续dina可通过在gdina中设定除了和其他参数都为0得到并令和dino可通过在gdina中设定其中得到并令认知诊断模型gdina模型gdina模型的参数估计也采用mmleem算法但与dina的稍有不同dina模型中是将似然函数直接对参数求偏导令其为0解得参数值gdina模型的参数比较多直接对参数求偏导的方法计算量太大太复杂于是采用两阶段的方法计算先将似然函数对概率值p求偏导令其为0求出p的估计值再在所有掌握模式下用最小二乘法获得参数估计值认知诊断模型模型数据拟合