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World File Search System双胞胎
项目标题：心脏数字双胞胎中的公平性
数字双胞胎的患者心脏有可能实现个性化治疗并改善患者预后。只有可以从患者数据（例如图像）中有效地创建数字双胞胎的方法，才能充分实现这种潜力。已经在使用最先进的人工智能（AI）技术实现这一目标的努力。但是，最近的工作表明，在接受人口统计学不平衡数据集训练时，用于图像分析的AI工具可能会遭受隐藏的偏见，即他们可能是“不公平的”。例如，根据模型的训练数据中这些受保护组的分布，AI心脏图像分割模型可以表现出不同性别和种族的不同水平的性能。尚未研究基于数字双胞胎的基于AI的偏见，这依赖于这种技术。该项目将进行第一次此类调查，并将重点放在心脏病学领域。项目描述
项目标题：开发数字双胞胎，以帮助接下来 -
项目描述当前的商业上可用机器人支气管镜系统需要由一支高技能运营商的团队（包括顾问，注册服务商和受过训练的护理人员）操作。这是因为系统需要实时临床医生控制，以引导支气管镜通过肺部到达所需的位置。此外，这些系统昂贵，笨重，需要同时进行成像以优化诊断产量。这些因素的组合导致迄今为止技术的采用有限。同时，对这种技术以改善肺癌诊断的需求迅速增加。肺癌是英国癌症死亡的最常见原因：每年有43,000多人被诊断出患有该疾病，其中大多数在III期或IV期。当前的5年生存率分别为在第三阶段或IV阶段诊断的患者为15％和5％。如果可以较早诊断出肺癌，则可以大大降低死亡率；最早的疾病的5年生存率高达92％。但是，要活检并有可能治疗这些早期结节，需要下一代技术来可靠地到达结节位点并成功进行活检。最近的技术发展为完全自动化的支气管镜工具提供了机会，并保证了系统稳定性，精确定位到当前难以到达的区域，并可靠地从小结节中获取活检样品。此工具将利用新型的软机器人技术，包括连续机器人，以及它们独特的灵活结构，可以穿越天然
利用启用AI的数字双胞胎进行智能广告...
广告要素与消费者的回应之间的关系，以确定特定的AD方法或组合元素的条件（例如，布局，吸引力，文本（复制），格式，颜色，符号，口号，图像，对比度，统一，美学，演示者）将利用广告效果（Dagalp and Sodergen，2023; Derda，2024）。尽管经验丰富和理论工作，广告设计仍然是一个主观和直观的过程。管理人员在很大程度上基于过去的广告系列，创造性见解和直觉而不是在声音研究和数据上做出设计决策（Burke等，1990; Kitchen 2023; Dagalp and Sodergreb，2023smith and Zook and Zook，2024）。但是，近年来，广告设计和测试过程正在发展为全面的数字时代。广告中最近的数字化转换是
人类数字双胞胎针对个性化的老年人2型糖尿病管理
摘要：管理老年2型糖尿病（E-T2D）由于老年疾病（例如，共同发病率，多种药物摄入等）而具有挑战性。），个性化成为精确医学的至关重要。本文提出了一个人类的数字双胞胎（HDT）框架来管理E-T2D，该框架利用了各种患者特定的数据，并建立了一套模型，利用数据进行预测和管理，以个性化E-T2D患者的糖尿病治疗。这些模型包括捕获不同患者方面的数学和深度学习模型。因此，HDT使用模仿患者的HDT从不同的角度从不同的角度虚拟化患者，并具有从测量值同时更新虚拟模型的接口。使用这些模型，HDT获得了有关患者的更深入的见解。此外，提出了融合此信息和基于学习的模型预测控制（LB-MPC）算法的自适应患者模型。在求解LB-MPC以个性化E-T2D管理的胰岛素输注时，将老年病情作为模型参数和约束捕获。使用临床试验和模拟，将HDT部署并用15名患者进行了说明。我们的结果表明，HDT有助于将范围从3–75％提高到86-97％，并将胰岛素输注降低14-29％。
数字双胞胎旅程：使用Dell Technologies Solutions＆Nvidia Omniverse
●数字双胞胎是特定实际资产的虚拟，真实的复制品。●数字双胞胎通过使用同步虚拟化模型及时，优化，现实的结果。●一旦相关元素可用，可以将数字双胞胎范式应用于大多数实际情况。●在数字双胞胎方面，没有“一个尺寸适合所有尺寸”的方法。●数字双胞胎的绿地实现很少见，几乎总是集成到现有解决方案（过程，工作流，软件，基础架构）中。●实施和集成挑战在很大程度上取决于双胞胎现实世界中的上下文和领域。●对于新的Digital Twin计划，最佳实践是小型启动，对于数字双子工作流的每个步骤，都采用基本方法。
Barlowrl：Barlow双胞胎用于数据有效增强学习
合成图生成器（SGG）的主题最近由于生成建模的最新突破而引起了很多关注。但是，许多与图形尺寸相比，许多最先进的SGG并不能很好地扩展。的确，在生成过程中，通常必须考虑固定数量的节点的所有可能边，其中缩放在O（n 2）中，n是图中的节点的数量。因此，许多最新的SGG不适用于大图。在本文中，我们提出了Sangea，这是一个较大的合成图生成框架，可扩展任何SGG对大图的适用性。首先将大图拆分为社区，Sangea每个社区训练一个SGG，然后将社区图形链接在一起以创建合成的大图。我们的实验表明，就拓扑和节点特征分布而言，Sangea生成的图与原始图具有很高的相似性。此外，这些生成的图在下游任务（例如链接预测）上实现了高实用性。最后，我们对生成的图表进行了隐私评估，以表明即使它们具有出色的实用程序，它们也达到了合理的隐私分数。关键字：图生成学习； gnns，属性生成；可伸缩性；隐私
开发空间探索漫游车数字双胞胎损坏检测
近年来，太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的，流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是，完成任务可能具有挑战性，必须及时解决问题，以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星（Olson，Matthies，Wright，Li，＆di）的有限通信能力，必须迅速检测到异常，因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题，NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎，例如对好奇心和毅力的乐观情绪（Cook，C。，Johnson和Hautalu-Oma）（Castelluccio，）。同时，NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎，以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机（MMRTG）使用SIM-Center 3D（M.I.T.，M.I.T.，）分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机（MMRTG）引起的散热问题。同样，欧洲航天局
亚马逊森林数字双胞胎：基于培养皿和云计算的设计⋆
摘要：气候变化风险刺激系统的跨学科方法监测和分析其影响，尤其是在森林中。另一方面，同样的需求提出了收集，提供和共享数据时的敏捷性和生产力问题。温室气体（GHG）排放具有特殊的需求，管理大量数据结合物理，气象和环境数据，以基于云服务提供数据分析。数据存储库设计的方法论方法解决了跨学科方法的敏捷性，导致服务系统针对用户的异质分割。本文介绍了IT可启用服务系统的建模和设计，并构思了一种用于监视巴西亚马逊森林中温室气体排放的异步云数字双胞胎。恢复：OS Riscos dasAltera≥Oesclim clim'ticas climhaticas melhoraram uma abordagem transdedifegnar aos sistemas de Monemoniza市场por uterro lado，esta mesma exigˆencia levanta o alsiala da agilidade e produtividade na coleta，fornecimento e Compartilhamento deDados。O monitoramento de Gases que provocam o Efeito Estufa (GEE) tem uma demanda espec´ıfica para gerenciar uma grande quantidade de dados que combina dados f´ısicos, meteorol´ogicos e ambientais, ao mesmo tempo que fornece an´alise de dados e engenharia de servi¸cos.作为abordagens metodol'ogicas para o design de reposit´orios d dados abordam a agilidade de uma abordagem transdifectiparinar，levando a sistemas de servi这些服务servi时间本文介绍了基于IT的自动化服务系统的建模和设计，该系统设计为在巴西Amazonic Forest的GEE排放监控中应用的分配数字类型。
使用生物力学和生理学开发战斗机数字双胞胎的技术
数字双胞胎已成为工程系统连续监视和故障检测的宝贵工具。但是，人类数字双胞胎（HDT）的采用落后于其他类型的数字双胞胎，这在很大程度上是由于缺乏可用的工具来准确的人类数字模型。计算生物学领域具有人类解剖学，生物力学和生理学数字模型的发达生态系统，可以利用HDT系统的创建。这项工作的目的是评估现有的计算工具，以评估其在HDT系统中掺入的可行性。已经开发了一种概念证明的HDT系统，该系统结合了医学成像，模拟生物力学和生理学，可扩展的传感器集成框架以及可视化和任务计划的交互式软件应用程序的内部解剖结构。已经开发了针对物理驱动的生物力学模拟的新技术，并且在模拟的生物力学和生理学之间建立了联系，以提供人体的整体代表。尽管仍然存在技术障碍，但这种HDTS的方法显示出持续监测和伤害检测，降低风险和个性化任务计划的希望。