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数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一，它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康（Pires 等人，2019 年；Bagaria 等人，2020 年；Juarez 等人，2021 年；Phanden 等人，2021 年）。DT 作为一个虚拟系统，用于复制、监控、预测和改进物理系统（物理孪生 (PT)）的流程和特性，与其 DT 实时连接（Grieves 和 Vickers，2017 年；Kaur 等人，2020 年；Mourtzis 等人，2021 年；Volkov 等人，2021 年）。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步，提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法，以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
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