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推动绿色和数字孪生转型
向清洁、循环和气候中性经济的过渡需要整合不同的社区、知识和市场。为了使循环经济成为常态并实现零排放目标，我们需要企业、研究人员和民间社会合作，加速绿色创新并开拓绿色市场的商业机会。集群可以引领这一进程。集群还可以加速我们经济的数字化，增加使用物联网、云计算、大数据分析、人工智能、网络安全和 5G 的公司份额。集群适合在从知识型制造转向数据驱动型制造和数字技能时弥补差距。集群可以应对短期中断并防止欧盟价值链的长期脆弱性，从而加强欧盟的战略自主权。
无定形的心动双胞胎：病例报告
胎儿无定形的acardius是一种罕见的胎儿畸形，缺乏功能性心脏，与人类胚胎不相似。这是陷阱的表现（双反向动脉灌注综合征）。在这种情况下，胎盘中有多种吻合术，动脉动脉，静脉吻合。来自正常（泵）双胞胎的脱氧血液将通过动脉动脉吻合式泵送到伴动双胞胎。Acardiac Twin取决于泵双胞胎的灌注，脱氧血液的供应导致上身发育不良。泵双胞胎遭受心脏衰竭的风险，因此使两者都处于死亡的危险中。Acardiac双胞胎分为四类：（i）Acardius Acephalus 62％：最常见的品种不呈现头部，但可能存在基本的头骨；与下肢相比，上肢几乎总是不存在。不存在隔膜，胸腔和上部器官。由于缺氧引起的皮下坏死使胎儿皮肤增厚。（ii）Acardius无定形的25％：最不发达的怪物，无法识别为人类形态。它可能具有“斑点”或没有头发的皮肤球，没有可识别的四肢。可以找到骨骼，软骨，脂肪，纤维和肌肉组织和血管。（iii）Acardius Anceps 8％：最发达的形式，部分是用颅骨和脑组织残留的。通常存在身体和四肢。索引案例展示了Acardius Acephalus的特征。（iv）Acardius Acormus 5％：最稀有的带躯干头部的形式，头部存在但未发育。在回顾性审查中，可能存在基本的头骨。上肢不存在。质量表现出胎儿器官的非特异性建筑超声图。在10 +6周扫描中，注意到皮下水肿。患者在KKH中接受了Acardiac Twin的RFA，并在学期交付了一个健康男婴。
AI驱动的城市运输数字双胞胎
我们介绍了有关数字双胞胎（DT）在城市交通管理的方法和应用的调查文件。虽然大多数关于DT的研究都集中在其“眼睛”上，即诸如对象检测和跟踪之类的新兴感知和感知，但真正区分DT与传统模拟器的真正区别在于其“大脑”，这是其“大脑”，预测和决策能力，可以从发现和概括的事物中提取模式并做出知识的决策。为了在城市运输管理中增加价值，DT需要由人工智能提供动力，并以低延迟的高宽带感应和网络技术补充。我们将首先审查利用网络物理系统的DT管道，并提出我们在纽约市现实世界中部署的DT架构。本调查文件可以是帮助研究人员和从业人员确定DTS开发的挑战和机会的指针；跨学科进行对话的桥梁；以及为各种城市运输应用程序利用DTS的潜力的路线图。
HumanDrive - 数字孪生案例研究
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数字孪生：定义与价值 - AIAA
周期时间缩短 10-75% [8] 可提高最终制造产品的质量，并加快迭代速度以响应客户反馈。支持产品版本评估，以确定哪些功能可提供最佳解决方案。数据分析有助于及时分析生成的大量数据，从而深入了解潜在的新产品和收入来源。通过尽早发现下游利益相关者的冲突（例如，减少不合格零件的维护审查委员会、单一来源（专业）供应商成本以及材料可用性/成本）来减少迭代 [9]。
飞机部件的数字孪生概念
数字孪生是开发未来智能系统的一种方式。航空业带来了非常特殊的情况，因为大多数组件在整个生命周期内都不会留在第一架飞机 (A/C) 中，而且由于属于其他系统而不断变化。由于这些资产的价值很高，其中许多资产需要经过维护过程，然后安装到另一架飞机上。在本文中，为这些组件开发了一个数字孪生概念。为此，从不同领域得出需求并将其合并到新概念中。首先，考虑航空维护生态系统的利益相关者。然后解释数字孪生或数字孪生网络的概念。为了能够识别数字孪生中的数据集，必须在讨论航空组件及其流程的细节之前引入唯一标识符。最后描述了新概念。讨论了各种标识符、分布式系统以及生态系统中利益相关者的角色。
数字孪生与人工智能相结合……
代理模型为科学和工程领域的计算带来了一场革命。在人工智能的支持下，代理模型可以提供高度准确的结果，并且与实际模型的计算机模拟相比，计算时间大大减少。代理模型技术已应用于众多科学和工程领域，能源系统建模就是其中之一。由于混合和可持续能源系统的理念在现代世界迅速传播，成为智能能源转变的典范，研究人员正在探索基于人工智能的代理模型在分析和优化混合能源系统中的未来应用。评估能源系统适用性的有前途的技术之一是数字孪生，它可以利用代理模型。这项工作提出了一个关于人工智能驱动的代理模型及其应用的全面框架/评论，重点关注数字孪生框架和能源系统。阐述了机器学习和人工智能在构建有效替代模型中的作用。之后，介绍了针对不同可持续能源开发的不同替代模型。最后，描述了数字孪生替代模型及其相关的不确定性。
数字孪生技术的演变 - Nemetschek
预测性诊断。尽管经过几个世纪的研究，医学专家如今对人体有了全面的了解，但监测内部功能仍然是一项重大挑战。此外，很难准确预测人体对药物的反应，或者疾病会如何随着时间的推移对身体产生影响。为了解决这个问题，医疗保健领域的领先开发商正在开发内脏器官的数字孪生。其中包括西门子开发的人体心脏的数字孪生，用于预测心力衰竭患者康复的结果。此外，数字孪生的使用正在牙科和正畸领域得到广泛研究，作为一种模拟个人牙齿健康状况的方法，并预测在手术过程中施加的压力量，而不会造成进一步的损害。
设施中数字孪生实现的评估...
摘要。近年来，人们对数字孪生的兴趣日益浓厚，2018-2020 年发表的文章数量也呈上升趋势。借助数字孪生，可以实现对设施管理的高效、响应迅速的规划和控制。JTH 已为走廊中的部分房间实施了数字孪生，并进行了结构化文献研究以弥合知识差距，目的是回顾有关设施管理中数字孪生的科学文献，并评估设施管理中数字孪生的不同概念。所用的方法是混合定性定量系统评价，遵循系统评价的首选报告项目 (PRISMA)。系统评价定义了设施管理中的数字孪生，并确定了设施管理中的数字孪生类别和应用，以及如何使用数字孪生来评估建筑性能和房间体验。
工业数字孪生框架的开发...
航空航天部件（包括发动机部件或机体结构）的严格要求需要可靠的制造工艺。因此，对设备性能、产品开发和制造的持续监测、控制和优化至关重要。机械加工是航空航天部件制造中的重要制造工艺，包含不同的物理现象，如断裂、变形、散热、摩擦学和振动[1]。在机械加工工艺中，钻孔主要用于飞机结构（如机身、机翼等）的最终生产阶段，使用机械臂进行精确且经济高效的钻孔作业[2]。随着制造业通过数字化转型迅速发展，数字孪生是一项新技术，它有潜力提高机械加工效率并减少与机器人钻孔相关的缺陷。数字孪生是工业 4.0 中的一个概念，它通过从物理世界收集的数据流提供制造元素的数字化表示。这些数据用于更新数字实体，控制命令被发送回制造元素进行操作。因此，物理和数字孪生之间可以进行无缝、连续的信息交换，从而可以预测和优化制造过程 [ 3 ]。在制造环境中，数字孪生的实现方式多种多样，具体取决于所需的对象