Scholar Hub/Chủ đề/#mô hình hóa/
Mô hình hóa là quá trình tạo ra một biểu diễn hoặc mô phỏng của một hệ thống, một quá trình hoặc một sự kiện để hiểu công nghệ hoặc xác định các mối liên hệ giữ...
Mô hình hóa là quá trình tạo ra một biểu diễn hoặc mô phỏng của một hệ thống, một quá trình hoặc một sự kiện để hiểu công nghệ hoặc xác định các mối liên hệ giữa các phần tử trong hệ thống và tìm hiểu cách chúng hoạt động. Mô hình hóa có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học máy tính, kỹ thuật, kinh doanh và quản lý dự án. Việc tạo ra mô hình giúp người dùng nắm bắt và phân tích thông tin một cách dễ dàng hơn, giảm thiểu rủi ro và tăng tính hiệu quả trong việc đưa ra quyết định.
Mô hình hóa là quá trình tạo ra một biểu diễn trừu tượng của một thực thể hoặc hiện tượng để hiểu và đánh giá các khía cạnh quan trọng của nó. Mô hình có thể là một bản vẽ, một biểu đồ, một công thức toán học hoặc một phần mềm mô phỏng. Mục tiêu chính của mô hình hóa là hình dung và cung cấp cái nhìn tổng quan về cấu trúc, hành vi và quan hệ giữa các thành phần của hệ thống.
Một số phương pháp mô hình hóa phổ biến bao gồm:
1. Mô hình hóa hình ảnh: Sử dụng các biểu đồ, sơ đồ hoặc bản vẽ để mô tả cấu trúc và quan hệ giữa các thành phần của hệ thống. Ví dụ: biểu đồ luồng dữ liệu, biểu đồ chức năng, biểu đồ lớp,...
2. Mô hình hóa toán học: Sử dụng các phương trình và biểu thức toán học để mô tả quan hệ và luồng dữ liệu giữa các thành phần. Điều này bao gồm việc xác định các biến, hàm số và quy tắc để mô phỏng và phân tích hệ thống. Ví dụ: mô hình toán học của một quá trình hóa học, mô hình xác suất và thống kê,...
3. Mô hình mô phỏng: Sử dụng phần mềm hoặc công cụ đặc biệt để tạo ra một phiên bản ảo của hệ thống, cho phép người dùng thực hiện thí nghiệm và kiểm tra các kịch bản khác nhau. Ví dụ: mô phỏng giao thông, mô phỏng máy bay,...
Mô hình hóa là một phương pháp cực kỳ hữu ích để hiểu và phân tích các hệ thống phức tạp. Nó giúp chúng ta xem xét và đánh giá các yếu tố quan trọng để đưa ra những quyết định tốt hơn liên quan đến thiết kế, tối ưu hóa và tích hợp các hệ thống. Nó cũng giúp trong việc giao tiếp, truyền đạt ý tưởng và tiếp cận các vấn đề một cách rõ ràng và dễ hiểu.
MrBayes 3: Suy luận phát sinh loài Bayesian dưới các mô hình hỗn hợp Dịch bởi AI Bioinformatics - Tập 19 Số 12 - Trang 1572-1574 - 2003
Tóm tắt
Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá...... hiện toàn bộ #phân tích phát sinh loài Bayesian #mô hình hỗn hợp #dữ liệu không đồng nhất #song song hóa #phát sinh loài
Dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác cao bằng AlphaFold Dịch bởi AI Nature - Tập 596 Số 7873 - Trang 583-589 - 2021
Tóm tắtProtein là yếu tố thiết yếu của sự sống, và việc hiểu cấu trúc của chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu cơ chế hoạt động của chúng. Thông qua một nỗ lực thử nghiệm khổng lồ1–4, cấu trúc của khoảng 100.000 protein độc nhất đã được xác định5, nhưng điều này chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong hàng tỷ chuỗ...... hiện toàn bộ #dự đoán cấu trúc protein #AlphaFold #học máy #mô hình mạng neuron #sắp xếp nhiều chuỗi #bộ đồ chuẩn hóa #chính xác nguyên tử #tin học cấu trúc #vấn đề gấp nếp protein #CASP14
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn...... hiện toàn bộ #Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
Mô hình Khảm Lỏng về Cấu Trúc của Màng Tế Bào Dịch bởi AI American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 175 Số 4023 - Trang 720-731 - 1972
Một mô hình khảm lỏng được trình bày về tổ chức và cấu trúc thô của các protein và lipid trong màng sinh học. Mô hình này phù hợp với các giới hạn áp đặt bởi nhiệt động lực học. Trong mô hình này, các protein có vai trò quan trọng trong màng là một tập hợp không đồng nhất các phân tử hình cầu, mỗi phân tử được sắp xếp theo cấu trúc
amphipathic... hiện toàn bộ #Màng tế bào #mô hình khảm lỏng #protein màng #phospholipid #tương tác màng-ligand #nhiệt động lực học #chuyển hóa ác tính #miễn dịch bạch cầu #concanavalin A #SV40 #ẩm bào #miễn dịch bề mặt #kháng thể.
Hiểu Biết về Việc Sử Dụng Công Nghệ Thông Tin: Một Cuộc Thi Kiểm Tra Các Mô Hình Cạnh Tranh Dịch bởi AI Information Systems Research - Tập 6 Số 2 - Trang 144-176 - 1995
Mô hình Chấp Nhận Công Nghệ và hai biến thể của Lý Thuyết Hành Vi Kế Hoạch đã được so sánh để đánh giá mô hình nào giúp hiểu biết tốt hơn về việc sử dụng công nghệ thông tin. Các mô hình đã được so sánh sử dụng dữ liệu sinh viên thu thập từ 786 người dùng tiềm năng của trung tâm tài nguyên máy tính. Dữ liệu hành vi dựa trên việc giám sát 3.780 lượt truy cập vào trung tâm tài nguyên trong ...... hiện toàn bộ #Công nghệ thông tin #mô hình chấp nhận công nghệ #lý thuyết hành vi kế hoạch #hành vi người dùng #ý định hành vi
Mô hình mới dự đoán độ dẫn nước của môi trường rỗng chưa bão hòa Dịch bởi AI Water Resources Research - Tập 12 Số 3 - Trang 513-522 - 1976
Một mô hình phân tích đơn giản được đề xuất để dự đoán các đường cong độ dẫn nước chưa bão hòa bằng cách sử dụng đường cong độ ẩm - đầu mao dẫn và giá trị đo được của độ dẫn nước ở trạng thái bão hòa. Mô hình này tương tự như mô hình của Childs và Collis-George (1950) nhưng sử dụng một giả định được điều chỉnh liên quan đến độ dẫn nước của chuỗi lỗ để tính đến tác động của phần lỗ lớn hơn....... hiện toàn bộ PHƯƠNG PHÁP LATTICE BOLTZMANN ĐỂ MÔ HÌNH HÓA DÒNG CHẢY CHẤT LỎNG Dịch bởi AI Annual Review of Fluid Mechanics - Tập 30 Số 1 - Trang 329-364 - 1998
▪ Tóm tắt Chúng tôi trình bày một cái nhìn tổng quan về phương pháp lattice Boltzmann (LBM), một thuật toán song song và hiệu quả cho việc mô phỏng dòng chảy chất lỏng đơn pha và đa pha, cũng như để tích hợp các phức tạp vật lý bổ sung. Phương pháp LBM đặc biệt hữu ích cho việc mô hình hóa các điều kiện biên phức tạp và các giao diện đa pha. Những mở rộng gần đây của phương pháp này được...... hiện toàn bộ Mô hình nhận thức về các yếu tố trước và hậu của quyết định thỏa mãn Dịch bởi AI Journal of Marketing Research - Tập 17 Số 4 - Trang 460-469 - 1980
Một mô hình được đề xuất nhằm biểu diễn sự thỏa mãn của người tiêu dùng như một hàm của kỳ vọng và sự không xác nhận kỳ vọng. Sự thỏa mãn, đến lượt nó, được cho là ảnh hưởng đến sự thay đổi thái độ và ý định mua hàng. Kết quả từ một nghiên cứu thực địa hai giai đoạn ủng hộ mô hình này đối với cả người tiêu dùng và không người tiêu dùng vắc-xin cúm.
