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主题演讲者 Michael Grieves 佛罗里达研究所...
摘要：机器学习和人工智能算法现在被用于自动从测量数据中发现控制物理方程和坐标系。然而，从数据中提出一个普遍的物理定律具有挑战性：（i）还必须提倡一个合适的坐标系，（ii）同时提出一个伴随的差异模型来解释理论和测量之间不可避免的不匹配。结合深度学习和稀疏回归，特别是稀疏非线性动力学识别 (SINDy) 算法，我们展示了如何构建一个强大的数学基础设施来同时学习物理模型及其坐标系。这可以用有限的数据和传感器来完成。我们通过大量示例演示了这些方法，展示了如何最大限度地利用数据进行科学和工程应用。
主题演讲者 Michael Grieves 佛罗里达研究所...
摘要：机器学习和人工智能算法现在被用于自动从测量数据中发现控制物理方程和坐标系。然而，从数据中提出一个普遍的物理定律具有挑战性：（i）还必须提倡一个合适的坐标系，（ii）同时提出一个伴随的差异模型来解释理论和测量之间不可避免的不匹配。通过结合深度学习和稀疏回归，特别是稀疏非线性动力学识别 (SINDy) 算法，我们展示了如何构建一个强大的数学基础设施来同时学习物理模型及其坐标系。这可以用有限的数据和传感器来实现。我们在大量例子中展示了这些方法，展示了如何最大限度地利用数据进行科学和工程应用。
数字孪生 - 奥雅纳
数字孪生正成为一个广为人知的概念。2003 年，Michael Grieves 在产品生命周期管理研究中创造了“数字孪生”一词。1 在第 24 页，Grieves 博士阐述了数字孪生在建筑环境中的演变。通用电气、西门子和劳斯莱斯早在该术语诞生几十年前就借助模拟技术设计了转子、涡轮机和发动机。同样，石油和天然气行业自 1980 年代以来一直在研究燃料库的模拟。在 Grieves 创造该术语之前，行业使用的术语多种多样，例如“数字阴影”、“数字化身”和“数字模型”。回顾数字孪生的历史，我们必须在数字模型、模拟和数字孪生之间做出重要区分。数字孪生不是静态模型，而是连接物理系统和数字系统之间的响应系统。在以下段落中，我们提供了行业如何思考和采用数字孪生的示例。
数字孪生及其在未来电力系统中的应用 [版本 2
数字孪生这一术语最早由 Grieves 于 2002 年 5 月提出，是产品生命周期管理中的一个新概念。尽管它最初在 2003 年被称为镜像空间模型 6 ，但后来在 2005 年演变为信息镜像模型 7 ，并最终在 2011 年演变为数字孪生 8 。2012 年，美国国家航空航天局 (NASA) 重新审视数字孪生的概念。他们将数字孪生定义为一种多物理场、多尺度、概率、超保真模拟，它可以根据历史数据、实时传感器数据和物理模型 9 及时反映相应孪生的状态。2016 年，Grieves 10 将数字孪生定义为一组虚拟信息构造，它从微观原子层面到宏观几何层面全面描述潜在或实际的物理制造产品，并且在最佳情况下，从检查物理制造产品中获得的任何信息都可以从其数字孪生中获得。
沉浸式数字孪生的可行性：| AMRC
就本文讨论的制造业数字孪生而言，这一概念直到 2005 年才出现在文献中 1 。本文甚至提到了物联网领域，将其称为“增强物理对象网络”。Grieves 在 2016 年讨论了数字孪生的起源 2 。作者声称，他们对“PLM 的概念理想”的表述本质上是原始的数字孪生概念，只是没有名称。他将其称为“镜像空间模型”，直到 2011 年才将其称为“数字孪生”。但是，其他类似术语也可以使用“不同名称”的说法。（例如，信息物理系统）。
数字孪生技术与高等教育
数字孪生是物理世界中物体、系统或环境的虚拟复制品，例如人类心脏、汽车或拥挤的大学校园。它通常可以通过传感器的实时数据进行更新，无论物理对应物如何变化，它都会随之变化。这让观察者可以即时详细地监控其变化。数字孪生技术还可以运行模拟，预测物体或系统在未来各个时间点的变化，例如心脏可能衰竭、汽车可能撞车或校园基础设施可能崩溃的时刻，并预测哪些干预措施可以改变其进程。“我们可以在虚拟世界中复制物理世界，并预测将会发生什么，”信息技术科学家迈克尔·格里夫斯 (Michael Grieves) 说，他在一年多前的一次会议上介绍了数字孪生概念。
数字孪生开发架构和部署技术：摩洛哥用例
革命和信息通信技术的出现加强了先进技术解决方案的开发，这些解决方案涉及数据科学、人工智能和网络物理系统，许多长期存在的研究概念已经在制造工厂中得到深入应用。因此，目前人们的兴趣越来越多地转向能够结合虚拟世界及其在计算机科学和处理方面不断增强的能力以及物理世界及其复杂的系统和不断变化的需求的技术和方法。在此背景下，一个相关的概念是数字孪生的概念。数字孪生的创始人 Michael Grieves 博士将其定义为物理系统的虚拟复制品，它在虚拟环境中发展，以反映其真实对应物的生命周期和在物理环境中的发展，以应用于众多领域。本文的目的是介绍数字孪生概念的文献综述、其不同的开发和部署架构以及其在摩洛哥工业生态系统中的应用潜力。
丧亲支持服务的审查
大多数信息资源都借鉴了悲伤理论的五个阶段（Kübler-Ross，1969），并非常着重于发泄情感并致力于接受。kübler-ross开创性的方法在支持和咨询个人创伤和与死亡和垂死相关的悲伤方面进行了咨询。她的五个悲伤模型涉及拒绝，愤怒，谈判，沮丧和接受。当前的研究质疑将阶段模型用作规范指南的使用，并指出接受是可变结果。此外，对当前研究的评论不支持抑制悲伤和延迟悲伤的概念（Stroebe＆Schut，2004，p。356）。现在可以接受，每个人都以自己的方式悲伤，即使对观察者来说并不明显。持续寻找意义和持续纽带的概念应纳入对解决悲伤的努力的任何描述。爱尔兰临终关怀基金会传单是理论上最新信息来源的一个很好的例子。
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
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。
规划申请 24/00095/FULM 的评论
申请摘要 申请编号：24/00095/FULM 地址：Templeton Farm Templeton Birkhill 以西 200 米处的土地 提案：建立高达 49.9MW 的电池储能系统及相关工程 案件负责人：Stephanie Porter 客户详情 姓名：Susan Lumsden 女士 地址：Grieves Cottage Loch of Liff Road, Liff Dundee DD25NE 评论详情 评论者类型：公众成员 立场：客户反对规划申请 评论理由： 评论：请不要允许在靠近住宅物业的土地上建造这个电池存储设施。没有必要把它建得离房子这么近。这不安全，而且它通常是外国对冲基金投资者的盈利项目，对苏格兰人民没有任何好处。太多优质的农业和住宅用地被这种不必要的电池存储和太阳能发电场破坏了。一旦消失，就没了，所以要仔细考虑，把人放在第一位，而不是利润