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数字孪生、模型和参数估计简介
报告介绍了建筑环境中的数字孪生概念。报告指出，数据和以这些数据为基础的模型对于构建数字孪生至关重要。根据建模方法，模型分为白盒、灰盒和黑盒模型，根据建模问题，分为正向和反向模型。报告解释了这些模型中的每一个，以阐明如何根据可用数据和要实现的目标类型选择模型。目标可以是性能预测、参数估计、控制、优化和故障检测和诊断。报告的下一部分简要介绍了参数估计模型。参数估计模型本质上是灰盒模型。它们在做出改造决策时很有用，因为它们有助于描述现有房屋的特征，并检查拟议改造方案的有效性。报告阐明了数据选择和热网络配置选择如何影响估计参数。它还进一步解释了为什么需要详细测量来验证参数估计模型。报告的最后一部分简要描述了行为模型、实施这些模型的挑战以及将它们纳入其中以缩小性能差距的重要性。该报告包括来自科学文献的几个行为模型示例，重点介绍了所使用的数据、建模方法和居住者行为研究
数字孪生的设计、建模和实施 - HAL
摘要：数字孪生 (DT) 是一组计算机生成的模型，可将物理对象映射到虚拟空间。物理元素和虚拟元素交换信息以监控、模拟、预测、诊断和控制虚拟空间内物理对象的状态和行为。DT 为系统提供信息和运行状态，提供创建新业务模型的能力。在本文中，我们重点介绍 DT 的构建。更具体地说，我们专注于确定（方法论上）如何设计、创建和连接物理对象及其虚拟对应物。我们将问题分为几个阶段进行探讨：从功能需求选择和架构规划到最终（数字）模型的集成和验证。我们还讨论了物理组件如何与 DT 交换实时信息，以及构建 DT 的实验平台（包括协议和标准）。最后我们进行了讨论并提出了挑战。
医疗保健中的数字孪生：当前方法调查
近年来，数字孪生技术在医疗保健和患者福祉中的应用日益广泛。本文概述了数字孪生在医疗保健领域的当前方法和应用。其中一种应用是精准医疗中的数字孪生，其中数字孪生用于创建患者特定模型以协助诊断和治疗计划。数字孪生还用于医院/诊所管理，帮助优化资源分配和工作流程。为了应对 COVID-19 大流行，数字孪生已用于检测疫情和预测疾病传播。此外，数字孪生已应用于生物制造和制药行业以改进制造工艺。另一个应用领域是机器学习和建模，其中数字孪生用于机器学习、数据生成和系统建模，用于医疗保健和疾病预测应用。本文还讨论了与数字孪生相关的安全和道德问题，因为隐私问题和数据保护仍然是数字孪生技术在医疗保健中的应用的重要考虑因素。最后，本文总结了该领域未来的挑战和未来工作的方向。其中包括需要开发更精确、更复杂的数字孪生模型，解决互操作性和集成问题，以及进一步探索数字孪生技术的潜力
综合论文 - 地球的数字孪生
人类世描述了我们当前的时代，地球的环境受到人类活动的影响显著。人口和财富的快速增长引发了地球系统各个部分的可持续发展挑战。与此同时，地球观测、系统模型和数字技术的进步使我们能够创建环境的“数字孪生”。数字孪生结合了地球系统数据和模型，以生成地球的高精度数字表示，帮助我们探索人类发展情景的后果并评估其对环境的影响。因此，数字孪生为决策者提供了强大的决策支持工具，以平衡人类发展、可持续资源利用和环境保护。
数字孪生能解决供应链困境吗？
由于缺乏对供应链的可视性以及无法大规模进行影响分析，企业受到的打击尤其严重。数字孪生是一种强大的工具，可帮助企业创建供应链的可视化表示，并为用户提供虚拟沙箱进行实验。可以对中断进行建模，并可以快速预测其即将发生的结果，以帮助尽可能实时地创建解决方案。数字孪生是一个协作平台，使数据团队和业务团队能够分享想法、创建解决方案并提供有效的结果。
数字孪生：个性化医疗的新前沿？
摘要：数字孪生是物理对象或系统的虚拟复制品。这项新技术越来越多地被行业采用，以提高产品和组织的监控和效率。在医疗保健领域，数字人孪生 (DHT) 代表患者的虚拟副本，包括组织、器官和生理过程。它们的应用有可能将患者护理转变为日益个性化的数据驱动医疗。DHT 的使用可以与医疗机构的数字孪生相结合，以改善组织管理流程和资源分配。通过对遗传和环境因素之间复杂的多组学相互作用进行建模，DHT 有助于监测疾病进展并优化治疗计划。通过数字模拟，DHT 模型能够选择最合适的分子疗法和准确的 3D 表示，以进行精确的手术规划，并结合增强现实工具。此外，它们还允许开发量身定制的早期诊断方案和新的靶向药物。此外，数字孪生可以促进医学培训和教育。通过创建虚拟解剖和生理模型，医学生可以练习程序、提高技能并加深对人体的理解。总体而言，数字孪生具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗保健，改善患者护理和治疗效果，降低成本，并加强医学研究和教育。然而，在医疗保健领域广泛采用数字孪生之前，必须解决数据安全、数据质量和数据互操作性等挑战。我们旨在就这一热门话题提出叙述性评论，概述数字孪生在改善治疗和诊断方面的潜在应用，以及与其开发和广泛传播相关的挑战。
下一代蜂窝网络的数字双胞胎
数字双胞胎是行业4.0的流行概念[1]。他们在制造系统中建模实际过程，对于例如预测性维护和连续优化特别有用。最近，它们开始用于网络[2]。的确，现代网络体系结构利用软件定义的网络（SDN）范式[3]，其中一组控制器协调网络。数字双胞胎似乎是使网络自适应的正确工具，例如，通过选择不同流量的最佳路径来平衡负载[4]。
物联网驱动能源系统的数字孪生：一项调查
摘要 随着能源系统变得越来越复杂，对管理和优化其性能的创新技术的需求至关重要。将数字孪生 (DT) 技术集成到基于物联网 (IoT) 的能源系统中，为改善资源管理、可持续性和运营效率提供了一种新方法。虽然现有研究已经探讨了能源系统中 DT 的各个方面，但本文重点关注新兴智能能源系统中 DT 和物联网基础设施的具体融合，强调它们在优化能源效率、生产、消费和存储方面的作用。通过全面回顾最近的文献，我们分析了 DT 在实时能源监控、预测性维护和增强电网管理等领域的独特应用。此外，本文还通过研究当前的研究趋势、关键技术进步以及在物联网驱动的能源生态系统中部署 DT 所面临的独特挑战而脱颖而出。我们的评论提供了对 DT 技术如何改变智能能源系统的透彻理解，并为未来的研究方向提供了见解。
用于个性化偏头痛护理的智能数字孪生
摘要：智能数字孪生与现实生活中的孪生非常相似。在健康和医疗保健领域，它们可以实时监控患者，从而可以收集大量数据以产生可操作的信息。这些强大的工具是借助人工智能、机器学习和深度学习、物联网和云计算构建的，用于收集各种数字数据（例如，来自数字患者日志、可穿戴传感器和数字化监控设备或流程），这些数据可以提供有关其物理孪生的健康状况和治疗反应的信息。智能数字孪生可以实现数据驱动的临床决策并促进个性化护理的实现。偏头痛是一种非常普遍且复杂的神经系统疾病，影响所有年龄、性别和地理位置的人。它是导致残疾最多的疾病之一，对个人和社会产生了重大的负面影响，但目前的治疗策略并不理想。已经有人提出对偏头痛进行个性化护理以优化其治疗。从理论上讲，在偏头痛护理中实施智能数字孪生有利于支持以患者为中心的护理管理。此外，预计实施智能数字孪生还将从长远来看降低成本并提高治疗效果。本研究简要回顾了数字孪生的概念以及有关神经系统疾病等健康障碍的数字孪生的现有文献。在此基础上，我们将介绍用于偏头痛的数字孪生的潜在构造和效用。本文还讨论了在未来偏头痛管理中实施智能数字孪生的潜力和挑战。
