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人工智能的应用、前景和挑战... - TechRxiv
摘要。为了跟上新技术的现代化，为投资者和利益相关者带来利润，更重要的是为国家带来利润，并确保健康和安全，采矿业需要在其领域批准新时代的自主技术和智能系统。人工智能、机器学习、物联网 (IoT) 和自动化的集成是采矿业第四次革命的关键。本文概述了人工智能增强技术和采矿作业及采矿相关领域的可能性的最新研究。还简要介绍了采矿业最近的自主技术和设备。详细介绍了人工智能在采矿作业安全和事故分析中的实施和可能性。计算机视觉和空间图像分析也被讨论为深度学习和模式识别的最新进展。其他与采矿相关的智能系统实施包括矿石碎片分析、智能通风、现场矿物加工简化、数字孪生、矿产勘探、矿产价格预测、采矿设备选择、采矿后土地复垦和调度。本文还指出了在采矿业实施智能系统的详细障碍。关键词：人工智能、深度学习、采矿物联网、机器学习、采矿自动化、采矿业
开发电动汽车电池系统的数字双平台
电动汽车中的电池系统需要适当的监控和控制，以确保可靠，高效和安全的操作。网络物理技术的最新进步带来了新兴的数字双胞胎概念。这个概念为电池系统的实时状况监测和故障诊断开辟了新的可能性。听起来很有希望，但概念实施仍然面临许多挑战。挑战之一是可以开发数字双胞胎的平台，该平台涉及数据管道和建模工具。数据管道将包括具有较高速度，音量，价值，多样性和真实性数据的采集，存储和提取转换载荷（ETL），称为大数据。建模工具必须提供应用程序来构建高保真模型，这是数字双胞胎所需的元素之一。基于这些迫切性，本文提出了一个平台，以促进电动汽车中电池系统的数字化对齐。该平台建立在开源框架CDAP上，配备了数据管道和建模工具。它已经运行了几个具有不同计算资源配置和工作负载的性能测试。加倍处理能力可以减少计算时间的12％，同时将记忆大小增加四倍，只会减少计算时间的10％。结果表明，处理能力比内存大小更影响性能数字双胞胎平台。
第1页，共23页变形机制过渡...
抽象的微结构依赖性变形和断裂行为是针对使用激光指导能量沉积（L-DED）方法打印的添加成分成分分级合金（CGA）的，以探索核能系统中不同金属关节的替代方法。从扫描电子显微镜（SEM）中的电子后散射衍射（EBSD）映射显示出明显的微观结构过渡，并降低了奥氏体形成元件（Ni和Mn），从奥斯丁岩（）主导结构，包括一个复杂的复合结构，包括一个复杂的复合结构，并完全含有铁矿（ferrite），然后又有一位（），martensente and martense and themente and and and and and and and and and，以及ferente ant and and o and' 结构。EBSD数据，并使用Kikuchi衍射模式分析分析了变形机制和微观结构的演变。还使用扫描透射电子显微镜（STEM）进行了互补分析。富含Ni/Mn的奥斯丁岩含量的微观结构显示出两步性马塞塞利志转换的复杂变形机制（→→'），而保留在铁矿和/或mar虫基质中的次要奥氏体相位显示了单个变换途径（'）。普通的错位滑行和通过部分脱位滑动的孪生在奥氏体变形中也很常见。同时，铁氧体和马氏体晶粒主要由普通位错滑和明显的晶格（晶粒）旋转变形。静态拉伸骨折也高度依赖于局部组成和相成分。
铁路车辆轻量化材料选择的多准则决策方法
摘要：本文使用四种不同的多标准决策方法 (MCDM) 并比较材料的排序，从三种不同的钢和三种铝基材料中选出最适合铁路货车的材料。我们分析了：双相 600 钢、相变诱导塑性 (TRIP) 700 钢、孪生诱导塑性 (TWIP) 钢、铝 (Al) 合金、Al 6005-T6 和 Al 6082-T6 以及具有闭孔的多孔铝结构。使用了四种不同的 MCDM 方法：VIKOR、TOPSIS、PROMETTHEE 和加权聚合和乘积评估法 (WASPAS)。MCDM 分析中使用的关键材料特性包括：密度、屈服强度 (YS)、抗拉强度 (TS)、YS/TS 比、杨氏模量 (YM)、成本和耐腐蚀性 (CR)。研究结果表明，根据设置标准，铝及其合金被证明是最合适的材料。先进钢材也获得了良好的排名，使其成为有效的选择，仅次于轻质铝合金。根据所使用的 MDCM 方法，多孔铝表现不佳，主要是因为多孔结构通常表现出明显较低的强度。
Horizon Europe研究与创新框架计划 LSB简介 - Euroxess 欧洲地平线的支柱2 选择过程中的信息1227.1101 ... 1在Horizon内的博士候选人的位置 - MSCA - 2023 - DN“ Strim：Canc 中翻译后修改检测的科学培训
基金会是马耳他创新者和研究人员的所在地，拥有一群人员，专门致力于创新和研究，充当其成功的工具和马耳他R＆I指数。当前的研究，技术和传播活动与可再生能源，电动移动性，视觉技术和技术转移有关，并在全国及其他地区建立了经验丰富的专家和活跃的公共和私人实体网络。fir.mt是第13届地中海发电，传输，分销和能源转换会议（MEDPower2022.org）的组织者，该会议是英国工程技术机构（IET）的吉祥物，以及电力和能源工程师 - 电力和能源社会（IEEE EEEEE EEE-PES）的技术赞助商和我们的电力和能源工程师。FiR.mt is the coordinator of two successful Horizon Europe projects as coordinator HORIZON-CL5-2021-D3-02-02: Sustainability and educational aspects for renewable energy and renewable fuel technologies with the PROJECT TRANSIT - TRANSITion to a sustainable future through training and education and HORIZON- WIDERA-2021-ACCESS-03-01 TWINNING with PROJECT PROMISE - Photovoltaics Reliability能源联盟的运营和维护创新解决方案和合作伙伴在一个名为Beepoll的MCST太空基金下的一个国家资助项目中。其他资助的项目：巨人（Horizon Europe），Roofpevs和VirtualKes1.0（MCST）和MAP-PV（Erasmus+）。这些活动可确保按最高标准实现该项目的平稳实施。链接到较短的国家概况，以防国家扩大fir.mt拥有一家既定的研究管理和行政部门，支持前/后的后期，并正在建立一所研究生学院，用于由国际合作伙伴和欧盟支持的研究密集型硕士和博士学位课程。此外，Fir.mt在研究项目的协调和传播方面具有专业知识，以及一群易于参与并致力于创新和研究的才华横溢的人员。fir.mt是2025年10月20日至23日在2025年10月20日至23日与IEEE Power and Energy Society和Malta的IEEE部分一起组织的IEEE ISGT欧洲2025年的技术赞助商。
2022/23 年度第一年度报告 - 爱丁堡市议会
4.3 市长推动了乌克兰事业，并支持该市为难民提供住所和食物的行动。2022 年 6 月 17 日，市长主持了“苏格兰为乌克兰”慈善晚会，这是举行的几项特别活动中的首场。筹集了大量资金。4.4 2022 年 8 月 6 日，乌克兰自由管弦乐团在第 75 届爱丁堡国际艺术节 (EIF) 上进行了一场历史性的演出。此前，市长谈到了该市与基辅的友好关系以及向市长和总统颁发的“城市自由”奖。乌克兰文化部也感谢允许音乐家参加这次活动。4.5 副市长成功竞标了“女王绿色树冠”（用于应对气候变化）的树木，其中一棵专门献给爱丁堡的乌克兰社区。 2022 年 12 月 20 日，在卡尔顿山的 Holodomor 石上种植了一棵花楸树。这是对向难民以及留在祖国保卫祖国的人们提供的巨大帮助的认可。4.6 新任命的爱丁堡公爵和公爵夫人于 2023 年 3 月 10 日在市政厅举行了他们的第一次活动，与乌克兰难民和乌克兰项目监督小组的支持人员举行了招待会。这次活动标志着乌克兰战争一周年。参与危机处理的议会官员陪同皇家访客直接听取了受影响人群的意见。
神经科学中的数字孪生：从理论到定制治疗
数字孪生作为物理系统的虚拟表示，可以实现模拟、综合分析和预测。它们在医疗保健领域也越来越受到关注，应用范围也越来越广，尤其关注大脑的数字孪生。我们讨论了神经科学中的数字孪生如何实现大脑功能和病理的建模，因为它们提供了一种计算机模拟方法来研究大脑并说明大脑网络动态与相关功能之间的复杂关系。为了展示神经科学中数字孪生的能力，我们展示了如何根据可塑性的哲学概念来建模脑肿瘤对大脑物理结构和功能的影响。在这个技术衍生的背景下，我们进一步探索了凯瑟琳·马拉布的哲学见解，该背景假设大脑朝着改善和修复的非线性行为可以基于 MRI 数据进行建模和预测。马拉布强调大脑具有适应性和破坏性可塑性的双重能力。我们将讨论马拉布的思想在多大程度上提供了一个更全面的理论框架，以理解数字孪生如何模拟大脑对损伤和病理的反应，包含马拉布的适应性和破坏性可塑性的概念，该概念提供了一个框架来解决神经科学中这些尚未计算的方面以及有时看似不利的神经可塑性动态，有助于弥合理论研究和临床实践之间的差距。
人工智能和数字孪生新世界中的建筑性能模拟：系统综述
建筑性能模拟是使用基于计算机的数学模型并应用基本物理原理和工程技术来复制和预测建筑性能的领域。建筑性能模拟是一个蓬勃发展的领域，得到了大量研究和开发，并且在实践中的应用也日益广泛。然而，建筑模拟并非凭空而来。更广泛的建筑领域中还有其他数字化发展也正在获得关注和关注，例如数字孪生、信息物理系统、人工智能和机器学习、物联网和数据挖掘方面的工作和进展。这些其他领域与传统的建筑性能模拟观点部分重叠，部分竞争。信息技术和数字世界的变化越来越快。作为通用发展的先行者，快速浏览埃森哲和 Gartner 等领先 IT 咨询公司的技术简介，就会发现各种相互关联的数字概念和主题正在迅速涌现，例如数字孪生、人工智能工程、自主系统等 [1,2]。这些 IT 主题通常会延迟渗透到建筑科学领域。例如，数字孪生这个术语由 Grieves 于 2003 年创造 [3] ，但直到 2017 年左右才出现在建筑性能文献中 [4] 。同样，信息物理系统的一般概念出现于 2006 年 [5] ，但直到 2015 年才过渡到建筑性能领域 [6] 。同行评审的科学出版物数量趋势
建筑信息建模与仿真的回顾...
综述 数字孪生概念下的建筑信息建模与仿真虚拟表示综述 Bunnapub Visartsakul a 和 Jirawat Damrianant b,* 泰国法政大学工程学院土木工程系 电子邮件：a bunnapub.visa@dome.tu.ac.th, b,* djirawat@engr.tu.ac.th（通讯作者） 摘要。建筑信息模型 (BIM) 是一种实现建筑行业数字化的极具前景的技术，广泛应用于现代建筑项目中以数字化方式表示设施。然而，在表示施工作业方面仍存在局限性。数字孪生概念可能会克服这些限制，并在建筑行业启动先进的数字化转型，因为它彻底改变了制造业的产品生命周期管理。本研究对数字孪生在建筑行业的应用进行了批判性回顾。总共审查了来自相关期刊和数据库的 140 篇论文。孪生的数字化方面包括 BIM 和仿真建模。这两种技术已用于创建实际建筑物和现实世界施工过程的虚拟或数字表示。但是，根据数字孪生概念集成和应用 BIM 和仿真建模仍有待充分研究。对 BIM、仿真建模和数字孪生的全面评估将为本研究提供一个明确的框架，以确定建筑行业数字孪生的方向和潜力，从而进入数字化和施工管理实践改进的下一个阶段。关键词：建筑行业数字化、施工管理、建筑信息模型 (BIM)、数字孪生、仿真。
使用数字孪生进行预测性维护 - WUR eDepot
背景：预测性维护是一种创建更可持续、更安全、更有利可图的行业的技术。创建预测性维护系统的关键挑战之一是缺乏故障数据，因为机器经常在故障前进行维修。数字孪生提供物理机器的实时表示并生成预测性维护算法可以使用的数据（例如资产退化）。自 2018 年以来，关于将数字孪生用于预测性维护的科学文献数量激增，这表明需要进行彻底的审查。目标：本研究旨在收集和综合专注于使用数字孪生进行预测性维护的研究，为进一步的研究铺平道路。方法：使用主动学习工具对已发表的使用数字孪生进行预测性维护的主要研究进行系统文献综述 (SLR)，其中分析了 42 项主要研究。结果：本 SLR 确定了使用数字孪生进行预测性维护的几个方面，包括目标、应用领域、数字孪生平台、数字孪生表示类型、方法、抽象级别、设计模式、通信协议、孪生参数以及挑战和解决方案方向。这些结果有助于在学术界和行业中使用数字孪生开发预测性维护的软件工程方法。结论：本研究是预测