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开放水域 - DiVA 门户
数字孪生 (DT) 是物理系统的数字副本，它结合了系统环境、交互等，以实时准确地反映系统。作为复杂多变量情况下有效的决策支持系统 (DSS)，DT 可能是水管理数字化的下一步。这项研究是与瑞典环境研究所 (IVL) 的开放水域项目组合作进行的。该项目组的目的是研究在瑞典水管理中使用开放数据 (OD) 和共享设计 (SD) 实现 DT 的可能性，同时促进虚拟环境中的创新生态系统。这项研究将通过弥合项目利益相关者和水管理者之间的差距来帮助项目组。IVL 为水处理中的凝结剂自动投加而开发的 DSS 基于与 DT 相同的工业 4.0 技术，将被评估为 DT、OD 和 SD 的可能起点。与水管理代表以及 DT、OD 和 SD 专家进行了深入访谈。这是为了确定关键的机会和威胁，并了解水资源管理者对该项目的看法和意见。这得到了对瑞典水资源管理以及 DT 的国际现状的简要回顾。主要有 4 个机会和威胁。
杜克大学跑步机评分预测糖尿病患者的冠状动脉疾病严重程度。
冠状动脉疾病（CAD）是全球范围内死亡率和发病率的重要原因。杜克跑步机评分（DTS）是一种临床评估，该评估使用运动应力测试来确定冠状动脉疾病（CAD）的严重程度。目的：这项研究是为了了解DTS在糖尿病和非糖尿病患者中的CAD严重程度如何。方法：2023年3月至2023年在伊斯兰堡皮姆斯心脏病学系进行了一项前瞻性队列研究。总共450例患者分为糖尿病（225）和非糖尿病（225）组。糖尿病。经过验证的DTS分数运动持续时间，ST段偏差和心绞痛症状，以预测严重的CAD。-11或以上是高风险，-10至+4是中等风险，+5或更多是低风险。结果：对450例患者的研究为282名（62.6％）和168名（37.3％）的女性，平均年龄为58.4±13.2岁。冠状动脉血管造影，170名糖尿病患者（75.6％）和130个非糖尿病患者（57.8％）具有大量CAD。糖尿病患者的高血压为52.9％，非糖尿病患者为49.3％（p = 0.920）。糖尿病患者患有10.6％的血脂异常，非糖尿病患者为9.3％（p = 0.058）。结论：DTS可能预测糖尿病患者和非糖尿病患者的CAD严重程度。糖尿病是CAD的关键危险因素，DTS可能有助于估算风险。dts和CAD风险评估可能会受到患者特征，运动能力和跑步机技术的影响。
二氧化碳和基于木质素的可持续聚合物，
摘要：舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察，包括颜色，形状，质地和水分，这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征，在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展，尤其是在人工智能领域，在获取，处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统，以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征，并在五种颜色空间模型（RGB，YCBCR，HSV，LAB和YIQ）的不同光条件下。使用六个机器学习算法（即幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Neareart Neight（KNN），DICKERT（NB），决策树（DTS），森林（DTS），森林（dts），森林（dts），fortive（dts fornes forter（dts forter）（dts），训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。 基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。 因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。
动态镜像：在实验室医学中揭示数字双胞胎，人工智能和个性化医学的合成数据的作用
摘要：近年来，技术进步和数字化与医疗保健的整合导致了医疗服务和患者管理方面的显着转变。在这些进步中，数字双胞胎（DTS）的概念最近引起了人们的关注，作为在不同的临床环境中具有巨大变革潜力的工具。dts是物理实体（例如患者或器官）或系统（例如，医院病房，包括实验室）的虚拟表示，不断更新实时数据，以反映其现实世界中的对应物。DT可以通过基于可穿戴设备，医疗设备，诊断测试和电子健康记录的信息来模拟个人的健康状况来监测和自定义医疗保健。此外，DTS可用于定义个性化的治疗计划。在这项研究中，当与生成AI获得的AI和合成数据一起使用时，我们专注于DTS在实验室医学中的一些可能应用。考虑了人口衍生的实验室参数以及昼夜节律或超级变化的人口衍生的BV数据，讨论了如何针对个人量身定制的生物变异（BV）应用。另一种应用可能是在晚期癌症治疗和治疗中增强对肿瘤标记的解释。此外，DTS应用程序可能会得出个性化的参考间隔，也可以考虑BV数据，或者可以用于改善测试结果解释。dt在医疗保健中的广泛采用并不是迫在眉睫，但这并不遥不可及。这项技术可能会产生创新和定义
数字孪生 - ePrints@IISc
数字孪生 (DT) 技术远未全面成熟，导致其在实践中的实施非常零散，其中一些功能由 DT 自动化，而其他功能仍由人类执行。这种零散的 DT 实施常常使从业者想知道在工作系统中应该为 DT 分配什么角色（或功能），以及它将如何影响人类。缺乏对人类和 DT 在工作系统中所扮演的角色的了解可能会导致巨大的成本、资源分配不当、对 DT 的不切实际的期望以及战略错位。为了缓解这一挑战，本文回答了研究问题：当人类与 DT 一起工作时，DT 可以扮演哪些类型的角色，这些角色可以在多大程度上实现自动化？具体来说，我们提出了一个二维概念框架，即数字孪生级别 (LoDT)。该框架整合了 DT 可以扮演的角色类型，大致分为 (1) 观察者、(2) 分析师、(3) 决策者和 (4) 行动执行者，以及每个角色的自动化程度，分为五个不同的级别，从完全手动到完全自动化。特定的 DT 可以在不同级别扮演任意数量的角色。该框架可以帮助从业者系统地规划 DT 部署，清晰地传达目标和可交付成果，并制定战略愿景。案例研究说明了该框架的实用性。
推动因素和障碍的系统文献综述
自 2002 年引入“数字孪生”（DT）概念以来，不同工业领域的实际应用数量迅速增长。尽管这项技术被大肆宣传，但由于该概念的新颖性，企业在决定在其组织中实施 DT 时面临重大挑战。此外，对过程工业的 DT 研究很少，这可能是因为准确表示和建模生产过程背后的物理过程非常复杂。为了整合关于过程工业中 DT 实施的促成因素和挑战的零散文献，本研究整理了现有的 DT 研究，重点关注障碍和推动因素。在此基础上，本研究通过组织 DT 文献并提出描述 DT 实施的推动因素和障碍及其相互关系的概念模型，为现有的 DT 知识体系做出了贡献。© 2021 作者。由 Elsevier B.V. CC_BY_4.0 出版
单位移动文档，第 II 部分，附录 O - USTransCom
1.每个装运单位（包括海运集装箱装运）都由唯一的 TCN 控制，如第 II 部分附录 L 中所述。按照表 O-1 中概述的方式构建 TCN。对于单元移动货物，TCN 可以根据服务程序重复用于同一件序列化货物的多次 DTS 移动（例如，使用特定保险杠/注册号构建的 TCN）或标准化货物内容配置（例如，分配给某种类型的发动机支架或泛光灯/轻型推车的 TCN - 463L 托盘或混合内容移动容器等合并负载不符合标准）。这是对每次 DTS 移动的 TCN 必须唯一的要求的一个例外。TTN 提供唯一性以区分多个 DTS 移动，以支持部署/重新部署要求。
单位移动文档，第 II 部分，附录 O - USTransCom
1.每个装运单位（包括海运集装箱装运）都由唯一的 TCN 控制，如第 II 部分附录 L 中所述。按照表 O-1 中概述的方式构建 TCN。对于单元移动货物，TCN 可以根据服务程序重复用于同一件序列化货物的多次 DTS 移动（例如，使用特定保险杠/注册号构建的 TCN）或标准化货物内容配置（例如，分配给某种类型的发动机支架或泛光灯/轻型推车的 TCN - 463L 托盘或混合内容移动容器等合并负载不符合标准）。这是对每次 DTS 移动的 TCN 必须唯一的要求的一个例外。TTN 提供唯一性以区分多个 DTS 移动，以支持部署/重新部署要求。
动态镜像：在实验室医学中揭示数字双胞胎，人工智能和个性化医学的合成数据的作用
摘要：近年来，技术进步和数字化与医疗保健的整合导致了医疗服务和患者管理方面的显着转变。在这些进步中，数字双胞胎（DTS）的概念最近引起了人们的关注，作为在不同的临床环境中具有巨大变革潜力的工具。dts是物理实体（例如患者或器官）或系统（例如，医院病房，包括实验室）的虚拟表示，不断更新实时数据，以反映其现实世界中的对应物。DT可以通过基于可穿戴设备，医疗设备，诊断测试和电子健康记录的信息来模拟个人的健康状况来监测和自定义医疗保健。此外，DTS可用于定义个性化的治疗计划。在这项研究中，当与生成AI获得的AI和合成数据一起使用时，我们专注于DTS在实验室医学中的一些可能应用。考虑了人口衍生的实验室参数以及昼夜节律或超级变化的人口衍生的BV数据，讨论了如何针对个人量身定制的生物变异（BV）应用。另一种应用可能是在晚期癌症治疗和治疗中增强对肿瘤标记的解释。此外，DTS应用程序可能会得出个性化的参考间隔，也可以考虑BV数据，或者可以用于改善测试结果解释。dt在医疗保健中的广泛采用并不是迫在眉睫，但这并不遥不可及。这项技术可能会产生创新和定义