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SYSMOD是基于模型的系统工程方法。 SysML建模工具MagicDraw（也称为Cameo Systems Modeler）的SYSMOD4MD插件提供SYSMOD概要文件，即SYSMOD方法所需的构造型。 此外，该项目还包含示例项目和模板。

Mote3D 更新：当前版本是，即将发布一个新版本。 描述 Mote3D是一种自适应性强，易于使用的开源软件工具箱，用于生成具有周期性边界的随机微粒微观结构模型。 Mote3D可用于生成表示各种非均质工程材料的微观结构的虚拟模型，例如颗粒增强复合材料，部分烧结的陶瓷，粉末，开Kong泡沫或混凝土骨料以及某些纳米材料，生物材料或支架的微观结构。 可以使用这些模型，例如，通过虚拟材料测试来分析微观结构与整体机械，电气或热性能之间的关系。 Mote3D工具箱通过在立方计算域中以用户定义的最小粒子间距离随机放置球形粒子来工作。 生成的微观结构模型可以以不同的格式导出，既可以作为粒子中心坐标和半径的列表导出，也可以作为输入脚本用于生成实体有限的软件Abaqus:trade_mark:或类似预处理器中的实体几何模型或常规六面体网格（体素网格）。 Mote3D报告有关生成的微观结构模型的基本统计信息，例如粒径分布和最近的邻

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jLDADMM：用于LDA和DMM主题模型的Java包 jLDADMM已发布，它为普通或短文本上的主题建模提供了替代方法。 概率主题模型，例如潜在狄利克雷分配（LDA）[1]和相关模型[2]，被广泛用于发现文档集中的潜在主题。 但是，由于数据稀疏性以及此类文本中的上下文有限，将主题模型应用于短文本（例如Tweets）更具挑战性。 一种方法是在训练LDA之前将短文本组合成长的伪文档。 另一种方法是假设每个文档只有一个主题[3]。 jLDADMM提供了LDA主题模型[1]和每个文档一个主题的Dirichlet多项式混合（DMM）模型（即，字母组合的混合）[4]的实现。 LDA和DMM的实现分别使

topModel：来自Google的Github公共数据集的一些简短主题建模

Wiley - Modeling Derivatives in C++ (2010)

AdTree实现了以下描述的树重构方法： Shenglan Du, Roderik Lindenbergh, Hugo Ledoux, Jantien Stoter, and Liangliang Nan. AdTree: Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees. Remote Sensing. 2019, 11(18), 2074. 如果您使用代码/程序（或部分代码），请考虑引用我们的论文。 从点云重建的3D树 生成并运行AdTree 预编译的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可在下载。 AdTree依赖于某些第三方库，并且大多数依赖项都包括在除外。 因此，您需要先安装Boost。 注意：AdTree使用已剥离的早期版本，该版本与最新版本不兼容。 您需

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