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实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
地理格格里德查看器可持续开发地热数字双胞胎
所有收集和地理位置的数据都在Web应用程序中可视化，尤其是通过不同的编程语言开发的地理查看器（例如php，HTML 5，CSS），在地质项目期间，允许以交互式三维图形格式的所有多参数和解释数据的整合。该软件可自定义，具有多种工具和功能，还可以在提取“绿色”能量的过程中显示储层的动态模拟，以更有效，更可持续地使用资源[4]。该软件是一种工具，旨在改善地热源的评估和可持续使用，但是由于其多功能性，它也可以通过显示动态3D物理过程的动态3D组件（水流，热量，热变量，盐分等）来用于其他地下研究目的。云技术允许多个用户同时使用该软件，而无需安装，确保兼容，可用性和更新。Geogrid查看器及其用户友好的接口适应了不同的显示器，它具有创新性，因为：1）它可以快速加载预处理的三维地理数据，并在标准或矢量格式中导出的交互式3D模型； 2）它提供了通过唯一的颜色尺度可视化特定复杂查询的多参数数据的可能性，以获得对各种数据集的解释的集成和连贯的视图。
使用数字和生物双胞胎（钴）理解人类生物学障碍
钴的目的是在生理障碍的技术平台（“生物双胞胎”）和预测算法（“ Digital Twin”）的生理障碍中，用于在复杂的病理环境中进行筛查，监测和个性化治疗，例如神经退行性疾病和自身免疫性疾病。将基于人类病理生理学两个最重要的障碍的微流体技术创建和验证硬件平台：Hecarencephalic屏障和内皮屏障。该平台将与不同发育程度的炎症病理学患者的细胞样本集成，以评估其在不同病理背景下的渗透性变化。分子和电化学数据将通过患者的临床数据完成，并用于创建障碍的预测算法（“数字双胞胎”），以回答精确药物和个性化医学的临床问题。应用将是临床（通过非侵入性检查评估，例如患者的液体活检，具有生物屏障的炎症状态和药物的预期功效）和工业研究（在不同候选分子的特定病理环境中的估计有效性）。
5+5孪生协议1st Algerian-Tunisian ...
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气候变化适应的数字双胞胎
气候变化适应（气候DT）的Destine Digital Twin通过提供创新的气候信息来支持适应活动。这是有史以来第一次尝试在几公里的分辨率下运营全球多年气候预测的生产，观察到许多气候变化的影响。它还使定制模拟可以解决有关新场景或迅速变暖的世界中极端事件的影响的“假设”问题。
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自动水下车辆的数字双辅助
自动驾驶汽车（AUV）是海洋学和军事目的的主要研究工具。这些车辆的建造资本更大，一旦部署在海洋中，它就失去了与陆地世界的所有连通性，并且很难预测AUV的工作状态和健康状况，这不仅会阻碍AUV的透明度，而且还会蚀至现实时代的数据提取能力。本文通过部署与AUV同步移动并在水下与AUV连接的自动型表面车辆（ASV）专门解决了此问题。因此，通过集成IOT Twin Maker Service（Amazon Web Services（AWS）提供的数字双技术服务）来可视化提取的健康和监视数据。此外，可以通过插入AWS提供的Edge Computing软件来实现本地处理数据并进行现场决策的能力。结果描述了AUV的数字双胞胎模型以及其实时健康状况。