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项目名称：用于管理瓣膜心脏病的心血管数字双胞胎
瓣膜心脏病是一种威胁生命的疾病，会影响老年人口的份额增加。在过去十年中，临床界内的新事态发展意味着现在可以用最少的侵入性进行病患心脏瓣膜的修复或更换。另一方面，接受这些手术的200K+患者中，多达50％的心脏功能没有改善。恢复过程中涉及的过程是复杂且多因素的，呈现心血管血流动力学和心肌力学。该项目旨在使用患者心血管系统的数字双（DT）来预测对介入阀程序的反应。我们将建立一个新的DT框架，结合深度学习，多尺度生物物理建模和图像分析技术。将此模型应用于多模式患者数据集，我们将优化预测准确性并在看不见的数据集上进行测试。项目描述
项目标题：用于护理设置中自适应机器人的数字双胞胎驱动的认知体系结构
该项目从一个患有运动神经元疾病的人安东尼·沃尔什（Anthony Walsh）的家中进行的服务机器人的试验中汲取灵感。在审判期间，安东尼传达了这种疾病如何极大地影响了他的身体和情感健康，并分享：“这是非常非常难以应付的，尤其是因为这意味着我失去了行动能力。我必须取决于他人，这不是我的人。我非常非常独立。”安东尼还提出了一个愿景，即辅助机器人如何以有限的流动性为像他这样的人提供支持，他说：“诸如拿起纸巾，打开冰箱并从架子上取回物品之类的事情。它使您有所帮助。它将为他人准备时间，这样他们就不必总是在您的贝克上打电话，让他们有自己的时间返回。”这强调了辅助机器人可以提供的至关重要的独立性，尤其是在照顾有局限性的人辅助机器人对社会抱有巨大的希望，提供了潜在的好处，例如扩大社会护理服务，促进独立性和减少孤独感。仍然存在一个批判性的挑战：当今的机器人仍然很难理解，预测和适应其人类伴侣的细微行为。人类的行为是丰富，多样化的，而且通常是不可预测的。虽然操纵等任务受益于广泛的Internet规模数据集，但人类机器人相互作用却没有等效。然而，最新运动合成的发展提出了令人兴奋的解决方案。收集有关人类机器人相互作用的数据是昂贵，复杂的，并带来了道德和隐私挑战，尤其是在诸如个人护理之类的敏感环境中。基于变压器或扩散技术的模型表明它们可以使用最小输入（例如文本命令或用户定义的轨迹）生成现实的人类行为。这些进步开放的机会以数字方式模拟人类行为，从而创建了人类和机器人的“数字双胞胎”。这样的仿真可以为机器人提供多种多样的受控培训环境，从而使它们能够在现实世界中部署之前发展自适应行为。
项目标题：用于预测MRI脑扫描脑膜瘤增长的数字双轨迹的机器学习工具
该项目的目的是开发一种机器学习工具，该工具生成数字双轨迹，以用于脑MRI扫描中的脑膜瘤增长。通过利用深度学习，该工具将创建特定于患者的模型（数字双胞胎），以根据历史MRI数据来预测脑膜瘤的未来增长。该工具将支持临床医生预测肿瘤大小和形状的变化，从而实现脑膜瘤患者的主动，个性化的管理。特别是该模型可以为临床医生提供一种预测工具，可增强决策，从而及时进行干预和优化的监视。此外，这种方法可以为数字双胞胎应用奠定基础，以跟踪其他类型的肿瘤，从而扩大其在肿瘤学诊断中的影响。项目描述脑膜瘤是最常见的原发性脑肿瘤，起源于脑膜，脑周围的保护层和脊髓。尽管通常是良性的，但脑膜瘤表现出不同的增长率和行为。有些人多年来保持懒惰，而另一些人则迅速发展，可能导致严重的神经系统缺陷，例如癫痫发作，视力丧失和认知障碍，这是由于对周围脑结构的质量影响而导致的。因此，了解和预测其增长轨迹对于及时干预和有效管理至关重要。目前，监测脑膜瘤在很大程度上依赖于常规的MRI扫描，以评估大小和形态的变化。因此，仅靠基于间隔的成像的依赖可能会延迟关键干预措施，从而强调需要更先进的预测工具。但是，这种常规方法是有限的，因为它仅提供了肿瘤进展的回顾性观点，从而限制了主动的临床决策。MRI扫描可能会揭示肿瘤的当前状态，但它们缺乏预测未来生长模式或生长突然加速的预测能力，可能会影响患者的预后。为了解决这些局限性，该项目提出了针对脑膜瘤增长预测而定制的基于机器学习的数字双胞胎模型的开发。数字双胞胎是一个动态的计算模型，它不断响应实时数据，有效地反映了生物实体的不断发展的特征。对于脑膜瘤，创建数字双胞胎需要使用历史MRI数据和特定于患者的临床特征来训练一个可以模拟个性化肿瘤生长轨迹的深度学习模型。
白皮书 - 数字双胞胎：明天的生产
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利用移动 AIGC 实现人类数字孪生
移动人工智能生成内容 (AIGC) 是指采用部署在移动边缘网络的生成人工智能 (GAI) 算法来自动化信息创建过程，同时满足最终用户的需求。移动 AIGC 近来引起了极大的关注，并且可以成为新兴应用人体数字孪生 (HDT) 的关键支持技术。由移动 AIGC 赋能的 HDT 有望通过生成罕见疾病数据、建模高保真数字孪生、构建多功能测试平台以及提供全天候定制医疗服务来彻底改变个性化医疗。为了促进这种新范式的发展，在本文中，我们提出了一种移动 AIGC 驱动的 HDT 的系统架构，并强调了相应的设计要求和挑战。此外，我们还说明了两个用例，即移动 AIGC 驱动的 HDT 在定制手术计划和个性化药物中的应用。此外，我们进行了一项实验研究，以证明所提出的移动 AIGC 驱动的 HDT 解决方案的有效性，该解决方案在虚拟物理治疗教学平台中具有特殊应用。最后，我们通过简要讨论几个未解决的问题和未来方向来总结本文。
带有数字孪生的电池护照
7KRPDV .XKQ 7R DFKLHYH WKLV LW LV LPSRU WDQW WR GHğQH D VWDQGDUG DV D XQLIRUP 技术基础。作为自动化领域的社区，工业 4.0 平台、工业数字孪生协会 (WLRQ、'7$ DQG)UDXQKRIHU、(6( DPRQJ) 等已经开发了数字孪生的资产管理外壳。这确保了标准化接口，从而保证了数据是机器可读的，并且可以跨公司边界交换。
使用生成AI和Chatgpt的认知数字双胞胎设计和实施
数字双胞胎（DT）是工业4.x的基本技术之一，而5个工业自动化的现代解决方案和物联网的大多数现代解决方案都包括数字双胞胎概念的不同实现。在过去的几年中，来自不同行业的研究人员和工程师对这种情况进行了处理，如何使用原始系统收集的信息使数字双胞胎有可能改善自身。数字双胞胎自己学习，可以预测未来并按照做出的预测行事，也称为认知数字双胞胎（CDT）。人工智能，尤其是生成的AI和Chatgpt，为创建认知数字双胞胎带来了新的机会。本研究的重点是基于CHATGPT，云计算（Microsoft Azure），Power Virtual Agents和Azure Digital Twins服务来创建CDT概念和参考体系结构。本研究还提出了认知数字双胞胎框架中使用的本体论/数据模型。本文包括有关节省成本和减少时间在不同行业实施CDT时的指标，重点是建筑行业。关键字：构建，Chatgpt，AI，生成AI，自动化，业务流程，电源平台，虚拟代理，副代理，副代理，物联网，数字双胞胎，Microsoft Azure，Microsoft Azure，云计算，开放式AI，认知数字双胞胎认可：对我的家人提供的支持和Microsoft的特殊感谢和Microsoft，这使这项研究成为可能。
通过双晶结构和纳米孪生实现超强且高柔韧性的 TiAl 金属间化合物
TiAl金属间化合物可通过形变诱导相变显著提高材料性能，但对TiAl金属间化合物塑性变形机制尚缺乏足够的认识。本文以双晶结构TiAl合金中的γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al为对象，在纳米尺度上研究了TiAl金属间化合物的位错滑移和孪生变形机制。利用应用扫描电子显微镜(SEM)和电子背散射衍射对变形内部组织进行表征和分析，采用Schmidt因子µ分析技术计算滑移能垒，研究了临界剪应力下γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的孪生变形机制以及γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的位错滑移动力学。两种双晶结构 γ − TiAl 和 α 2 − Ti 3 Al 的 TiAl 金属间化合物所需的临界剪应力分别为 92 和 108 MPa，孪生萌生时锥形 < a > 和基底 < a > 滑移所需的临界剪应力次之。孪生萌生时锥形 < c + a > 滑移所需的临界剪应力最高，且两者在数值上相等