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系统文献综述 - 布里斯托大学研究门户
虽然最近人们对数字孪生的兴趣日益浓厚，但业界和学术界对数字孪生的定义仍不尽相同。需要整合研究成果，以保持对该主题的共同理解，并确保未来的研究工作建立在坚实的基础之上。通过系统文献综述和对过去十年 92 篇数字孪生出版物的主题分析，本文对数字孪生进行了描述，确定了知识差距以及未来需要研究的领域。在描述数字孪生时，需要识别、讨论和整合概念的状态、关键术语和相关过程，以产生 13 个特征（物理实体/孪生；虚拟实体/孪生；物理环境；虚拟环境；状态；实现；计量；孪生；孪生率；物理到虚拟连接/孪生；虚拟到物理连接/孪生；物理过程；虚拟过程）以及数字孪生及其运行过程的完整框架。在描述数字孪生之后，需要确定七个知识空白和未来研究重点：感知收益；产品生命周期中的数字孪生；用例；技术实施；保真度级别；数据所有权；以及虚拟实体之间的集成；每个特征都是实现数字孪生所必需的。
截至 2024 年 6 月 30 日的中期报告 - 投资者关系
经济增长（%） 1 2024 年 6 月 30 日 2023 年 12 月 31 日 4 主要驱动力 全球经济 2 3.2 3.1 2024 年上半年全球经济表现强劲，但各地区的增长动力各不相同。全球贸易量回升，通胀继续走软。然而，由于进展缓慢，通胀仍高于各国央行设定的目标值。地缘政治发展继续给全球经济增长带来不确定性 其中：发达国家 1.5 1.5 在发达国家，尽管货币政策持续紧缩，但美国经济尤其表现强劲。欧元区经济在停滞阶段后开始恢复增长，对外贸易是最重要的驱动力。通胀率尽管呈下降趋势，但仍高于央行的目标 新兴市场 4.3 4.2 增长势头改善，主要得益于低于预期的通胀和大幅降息。工业生产和贸易疲软触底反弹，一定程度上帮助了与欧洲和美国接轨的地区 欧元区 经济 3 0.5 0.5 欧元区经济缓慢回升，主要受外贸推动。工资增长和消费者价格通胀放缓为私人消费提供了顺风，但各地区势头不尽相同。6月份，欧洲央行谨慎降息 其中：德国 经济
数字孪生的特征：系统文献综述
虽然最近人们对数字孪生的兴趣日益浓厚，但业界和学术界对此的定义仍不尽相同。有必要整合研究成果，以保持对该主题的共同理解，并确保未来的研究工作建立在坚实的基础之上。通过系统的文献综述和对过去十年 92 篇数字孪生出版物的主题分析，本文对数字孪生进行了描述，确定了知识差距，并指出了未来需要研究的领域。在描述数字孪生时，需要确定、讨论和整合概念的状态、关键术语和相关过程，以产生 13 个特征（物理实体/孪生；虚拟实体/孪生；物理环境；虚拟环境；状态；实现；计量；孪生；孪生率；物理到虚拟连接/孪生；虚拟到物理连接/孪生；物理过程；虚拟过程）以及数字孪生及其操作过程的完整框架。在进行这种描述之后，确定了七个知识空白和未来研究重点主题：感知效益；产品生命周期中的数字孪生；用例；技术实施；保真度级别；数据所有权；虚拟实体之间的集成；这些都是实现数字孪生所必需的。© 2020 布里斯托大学。这是 CC BY 许可下的开放获取文章（ http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ）。
数字孪生的特征：系统的文献综述
虽然最近人们对数字孪生的兴趣日益浓厚，但业界和学术界对数字孪生的定义仍不尽相同。有必要整合研究成果，以保持对该主题的共同理解，并确保未来的研究工作建立在坚实的基础之上。通过系统的文献综述和对过去十年 92 篇数字孪生出版物的主题分析，本文对数字孪生进行了描述，确定了知识差距以及未来需要研究的领域。在描述数字孪生时，需要识别、讨论和整合概念的状态、关键术语和相关过程，以产生 13 个特征（物理实体/孪生；虚拟实体/孪生；物理环境；虚拟环境；状态；实现；计量；孪生；孪生率；物理到虚拟连接/孪生；虚拟到物理连接/孪生；物理过程；虚拟过程）和数字孪生及其运行过程的完整框架。在描述数字孪生之后，需要确定七个知识空白和未来研究重点：感知效益；产品生命周期中的数字孪生；用例；技术实施；保真度级别；数据所有权；虚拟实体之间的集成；每个特征都是实现数字孪生所必需的。© 2020 布里斯托大学。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
纺织品增材制造：概述 - e-space
1. 简介 增材制造是一种数字化工艺，通过分层方式能够快速生产三维部件，目前正迅速广泛应用于众多科学领域。最初，媒体使用“3D 打印”作为所有增材制造工艺的同义词，但是，许多单独的工艺在分层制造的方法上各不相同。每个单独的工艺都不尽相同，根据所用材料和机器技术的不同，生成的打印件将显示各向同性的强度和结合（例如，立体光刻）或各向异性（例如，熔丝制造），这将极大地影响生成的增材制造结构及其应用。增材制造由于其优于传统制造的固有优势而持续增长，这些优势包括：1）消除设计限制（例如，无需模板/丝网或模具）；2）设计灵活，无需昂贵的工具要求；3）尺寸精确；4）可用材料范围广泛；5）能够制造高价值的替换和维修零件； 6) 制造足迹小，设备成本不断缩减；7) 绿色制造，据报道，增材制造比减材制造更能减少浪费；8) 按需制造，现场减少部件运输并减少二氧化碳足迹；最后，9) 能够增材制造具有传统制造方法无法制造的复杂几何形状的部件。潜在的限制如下：可以增材制造的材料范围和多样性有限，缺乏最终用途吸收和法规的数据，最后，仅限于相对较小的部件/小批量制造。事实上，随着该领域
以鞘内注射培美曲塞为基础的多重联合疗法治疗难治性软脑膜转移性非小细胞肺癌患者
脑膜炎会损伤大脑半球、脑神经、脊髓及相关神经根，导致患者整体状况逐渐恶化，如不及时治疗，将迅速导致死亡。即使采用最大限度的治疗，脑膜炎确诊后的中位生存期也仅从 1-3 个月增加至 3-11 个月（1、2、4），其中分子靶向治疗是主要因素。靶向治疗是靶向突变脑膜炎患者的首选，而化疗是野生型患者的首选（3）。脑膜炎化疗方案的标准治疗和贝伐单抗和培美曲塞等新药的作用尚未确定（5）。此外，全脑放疗 (WBRT) 的生存获益仍存在争议（6、7）。在适当的治疗下，鞘内化疗 (ITC) 可提供令人满意的反应率和生存获益，一项汇总研究报告的中位生存期为 7.5 个月（8）。然而，非靶向突变的化疗后患者进展和带有可操作突变的靶向治疗后患者进展可能迅速恶化。对于表皮生长因子受体（EGFR）突变的难治性 LM（rLM）患者，高剂量厄洛替尼（9）的中位总生存期（mOS）为 6.2 个月，标准剂量奥希替尼为 7.2 个月，高剂量奥希替尼为 11.0 个月（10,11）。目前关于 rLM 的文献主要集中在 EGFR 突变患者，定义为经典或常规剂量靶向治疗后的进展，主要在第一代或第二代靶向药物治疗后出现。但随着三代靶向药物的批准和广泛使用，对 rLM 定义的差异导致试验中患者特征不尽相同，从而产生不同的生存结果。目前，rLM 缺乏标准定义，亦无标准的治疗指南。
COVID-19 疫苗接种策略部署概述...
• 截至 2022 年 1 月 23 日，欧盟/欧洲经济区已接种超过 8.27 亿剂疫苗，3.17 亿人完成了基础疫苗接种过程，超过 1.98 亿人已在基础疫苗接种过程之外接种了一剂疫苗（所有 30 个国家均报告）。 • 自 2020 年 12 月开始部署 COVID-19 疫苗以来，欧盟/欧洲经济区总人口的累计疫苗接种率已达到 70%（范围：28.7-83.5%）（完成基础疫苗接种过程）和 42.6%（范围：7.4-62.9%）（额外剂量），而在成年人（18 岁及以上）中，累计疫苗接种率已达到 81.4%（范围：34.3-94.5%）（完成基础疫苗接种过程）和 51.8%（范围：9.1-79.6%）（30 个报告国家的汇总数据）。然而，各国进展情况不尽相同，三个国家仍报告称，完成初级疫苗接种课程的总人口比例不足 50%（保加利亚、罗马尼亚和斯洛伐克）。• 随着疫苗接种活动扩大到年轻年龄组，并迅速为符合条件的个人提供额外剂量，60 岁及以上老年人完成初级疫苗接种课程的中位接种率已达到稳定水平，略高于 90%。然而，年轻成人的接种率仍在缓慢上升（60 岁以上人群为 90.8%；18-24 岁人群为 73.3%；25-49 岁人群为 78%；50-59 岁人群为 85.1%；28 个国家报告），符合条件的青少年和儿童的接种率也正在缓慢上升（18 岁以下人群为 18.6%，29 个国家报告；15-17 岁人群为 70.2%，10-14 岁人群为 34.8%，17 个国家报告）。在 60 岁及以上的老年人中，额外剂量的中位接种率已经达到 78.4%（范围：11.8-96.1%；28 个国家报告）。
土木工程中的人工智能
1 硕士技术学者，土木工程系，PMCE，索尼帕特 摘要 人工智能已被融入到建筑项目中，这与传统方法有很大不同。本文的主题涉及人工智能解决土木工程中常见的复杂问题的能力，例如预测性维护、智能城市规划和监测结构健康。机器学习算法、神经网络和计算机视觉技术的应用可以提高土木工程任务的准确性、效率和可持续性。本研究概述了人工智能在土木工程中当前应用的各个领域，并使用标记为展示的案例研究，从中可以得出通过这些人工智能系统增强项目成果的明确结论。观察发现，人工智能不仅优化了传统的工程技术，而且还为新颖的城市规划和基础设施管理开辟了途径。本文最后讨论了土木工程人工智能的影响、可能采用它的障碍以及未来的哪些研究可能会进一步加强其在该领域的重要性。简介 土木工程学科通常以物理学、数学和材料科学为基础，而现在正面临着人工智能 (AI) 带来的一场前所未有的革命。城市化、气候变化和基础设施老化等日益严重的全球问题对更智能、更高效和可持续的工程解决方案提出了比以往任何时候都更高的要求。人工智能具有处理大量信息和进行预测分析的能力，可以提供解决这些问题的解决方案。近年来，人工智能技术不可避免地开始进入土木工程的不同领域——机器学习包括人工神经网络和计算机视觉等。从优化施工管理到加强对结构健康状况的监测，甚至创建智慧城市——这项技术预计将对设计、施工和维护策略产生巨大的影响。例如，由人工智能驱动的预测性维护模型可以在基础设施故障发生之前预测到它们，从而节省时间，提高安全性并降低成本。此外，使用人工智能驱动的模拟可以帮助优化材料利用率，从而实现环保的建筑方法。赋能国家；人工智能的本地化可能会在土木工程领域带来诸多优势，但很多时候，研究人员似乎尚未为其应用做出切实贡献。模型可靠性、在公共基础设施中部署人工智能需要跨学科合作，而道德规范是一些尚未解决的挑战。此外，土木工程的采用在很大程度上取决于不同地区采用这项技术的程度，速度也不尽相同。本文旨在深入探讨土木工程与人工智能之间目前正在进行的关系，概述现有应用，同时研究这一新兴领域的未来发展轨迹。为了实现这一目标，将考虑案例研究分析和最新趋势，以便展示人工智能如何改进传统的工程实践形式，并为紧迫的世界问题提供解决方案。我们还将讨论阻碍人工智能在土木工程中广泛使用的障碍以及应对这些挑战的可能方法。文献综述土木工程和人工智能 (AI) 这两个领域的交集并不十分明显，但在过去几年中却取得了普遍性。在预测性维护、结构健康监测、施工管理和智能城市发展方面，本文