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无细胞的DNA筛选在双妊娠中21
背景：分析单胎怀孕中三体术的母体血液中的无细胞DNA有效筛选。双胞胎妊娠中无细胞DNA筛选的数据尽管有限。在先前的双胞胎研究中，无细胞的DNA筛查主要是在妊娠中期进行的，许多研究没有报告绒毛膜。目的：本研究旨在评估在大型，多样的队列中双胞胎妊娠中三体疾病的无细胞DNA的筛查性能。次要的目的是评估三段和三体术的筛查性能。研究设计：这是一项回顾性队列研究，对17个中心的双胞胎术前研究，该中心使用大量平行的测序技术，从2011年12月至2020年2月，从2011年12月至2020年2月进行了无细胞的DNA筛选。对所有新生儿和有关出生结局的数据进行了医学记录审查，任何先天性异常，出生时表型外观以及在产后或产后期间进行的肉体体测试。可能存在胎儿染色体异常的病例，没有遗传测试结果鉴定母亲属性药物委员会。案件消失了双胞胎和不足的后续信息。至少需要35例三体性案例21，以捕获至少90％的敏感性，而患病率至少为1.9％，而功率为80％。测试特征。结果：总共发送了1764个样品以进行双细胞DNA筛选。，排除了78例消失的双胞胎和239例随访案件，总共有1447例
基于数字双胞胎
摘要随着储能技术的快速开发，显着地评估了锂离子电池的运行状态，以确保其安全的操作并减少事故的可能性。对于现有模型的长期模拟时间和较低精度的问题，本文提出了一种基于数字双胞胎的热电耦合模型的锂离子电池的施工方法。首先，提出了锂离子电池的数字双结构系统。第二，考虑到热力学模型和等效电路模型的耦合效应，热电耦合模型是基于数字双平台ANSYS TWINBUILDER构建的。按顺序减少热力学模型，并将模拟时间缩短为SEC-OND级别，从而提高了模拟效率并满足数字双胞胎的实时仿真要求。此外，考虑到锂离子电池的操作插入物是可变的，因此，基于可变的遗忘因子递归最小二乘最小二乘算法的在线识别等效电路模型的参数。它更新模型的参数并提高了仿真精度。最后，通过模拟分析验证了模型的效率和准确性。
可再生能源-水资源-环境 (REWE) 关系的挑战与机遇：加利福尼亚州案例研究
摘要：在我们的建筑环境中，社会对能源和清洁水的生产与它们所来源的自然资源密不可分。承认和考虑能源、水和环境的耦合（能源-水-环境关系）对于可持续的未来至关重要。当我们从历史能源（例如煤炭、石油、天然气）过渡到广泛采用可再生能源（例如太阳能、风能、地热能、水能、生物能）作为减少温室气体排放并进而减缓全球气候变化的策略时，这一点尤其正确。这种转变在县、州、国家和国际层面都充满了挑战和机遇，因为要满足未来社会对能源、水和环境的需求，就需要认识到它们的相互依存关系，并开发新技术和社会实践。在本研究中，重点关注可再生能源-水-环境（REWE）关系。在加利福尼亚州，REWE 关系对于实现 2045 年前从符合条件的可再生能源和零碳资源中 100% 实现清洁电力以及应对气候变化和人口与经济增长的重要性日益增加。在此背景下，全面讨论了加利福尼亚州的可再生能源部署和可再生电力生产、其可再生能源立法信息、REWE 关系以及加利福尼亚州相互交织的 REWE 关系挑战和机遇（例如行政法律、技术开发、数字化和报废可再生能源废物），以确定此关系中的知识差距和解决方案。
基于数字孪生的能源互联网多目标能源管理策略
能源管理问题（EMP）一直是能源互联网（EI）优化运行中广泛研究的课题。然而，能源网络规模的快速增长和分布式可再生能源发电（DRG）的渗透给能源管理带来了新的挑战。因此，针对由We-能源（WE）组成的大规模EI，提出了一种基于数字孪生（DT）的并行能源管理策略。首先，提出了一个并行能源管理框架。通过建立这种三重并行结构，可以实时观察能源网络的状态，从而能够灵活响应DRG的波动和能源的即插即用。优化模型考虑了废弃的可再生能源，促进了可再生能源的利用。然后，提出了一种多时间尺度优化策略来处理多能源网络的不同时间尺度。此外，为了更好地获取和处理信息并避免维数灾难，提出了一种基于DT的深度Q学习算法（DQN）。最后，与传统的基于利益共识的策略相比，仿真验证了基于DT的并行能源管理策略的有效性。
数字双胞胎大脑：生物智能与人工智能之间的桥梁hui xiong 1，Tengying Chu 1，Lingzhong粉丝12，Ming Song
Digital twin brain: a bridge between biological intelligence and artificial intelligence Hui Xiong 1 , Congying Chu 1 , Lingzhong Fan 12 , Ming Song 1 , Jiaqi Zhang 12 , Yawei Ma 12 , Ruonan Zheng 3 , Junyang Zhang 3 , Zhengyi Yang 1 , Tianzi Jiang 123* 1 Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 100190, Beijing, China 2 School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, 100049, Beijing, China 3 Research Center for Augmented Intelligence, Zhejiang Lab, 311100, Hangzhou, China * Corresponding author: jiangtz@nlpr.ia.ac.cn Abstract In recent years, advances in neuroscience and artificial intelligence have paved the way for通过计算系统理解大脑复杂性及其仿真的空前机会。神经科学研究中的最先进的进步揭示了大脑结构与功能之间的复杂关系，而人工神经网络的成功突出了网络体系结构的重要性。现在是时候将它们聚集在一起，以更好地解开智力如何从大脑的多尺度存储库中出现。在这篇综述中，我们提出了数字双胞胎大脑（DTB）作为一个变革性平台，它弥合了生物学和人工智能之间的差距。它由三个核心元素组成：大脑结构，这是孪生过程至关重要的，底层模型以生成大脑功能以及其广泛的应用。至关重要的是，大脑图书馆提供了一个重要的限制，可以保留DTB中大脑的网络组织。此外，我们强调了开放的问题，这些问题引发了跨学科领域的共同努力，并强调了DTB的深远影响。DTB可以为智力和神经系统疾病的出现提供前所未有的见解，这在推进我们对生物学和人工智能的理解方面具有巨大的希望，并最终推动人工通用智力的发展和促进精神上的精神保健。1引言揭开解释人类智能行为的原则，例如认识面孔和做出决定，一直在吸引大量的跨学科努力，并且也是人工智能繁荣的推动力。我们越接近智力的内在性，我们可以掌握智力的出现的可能性就越高。
在工业规模上启用电池数字双胞胎
数字双胞胎是网络物理系统，可将实时传感器数据与模型融合在一起，以做出准确的资产特定预测和最佳决策。对于电池，该概念已在从材料到系统的长度尺度上应用。但是，需要使用强大的概念和数学框架的整体方法才能在工业规模上发挥其全部潜力。在利益相关者之间为尊重机密性的利益相关者之间的数据共享开发一种标准化和透明的方法至关重要。工业电池数字双胞胎还需要有原则的方法来量化和传播传感器和模型到预测的不确定性。确保对身体理解的保留对于识别“僵硬”参数很重要，这需要仔细测量。结合了不确定性分析，可以解锁最佳数据驱动的传感器选择和放置以及改进的根本原因分析。但是，需要更好的物理建模和电池制造和热失控的传感方法。此外，数据的不变性对于工业吸收也是必需的，数字分类帐技术提供了新的研究途径。我们认为，数字双胞胎可能对当前的锂离子电池技术具有变革性，也可以作为新兴新电池技术的推动力，通过特定于资产的控制来优化寿命和价值。
数字孪生助力城市管理的多元化
数字孪生在改善城市管理方面具有巨大潜力。然而，数字孪生的形成方式似乎因城市管理的目标而异。例如，当城市管理者想要展示技术实力时，数字孪生会变得复杂和创新；如果发生社会工程，它们有助于制定有用的干预策略；如果城市管理者想要了解人们的态度，它们会强调探索性和协作性机制；当社会改革是主要目标时，它们往往侧重于公民参与和社会改善机制。然而，那些构建数字孪生的人很少声明他们的世界观或说明他们这样做的原因，这导致了两个问题。首先，评估和比较不同的数字孪生变得困难。其次，由于城市管理项目通常有几个相互矛盾的目标，许多研究人员构建了看似多元化的数字孪生，而这些数字孪生实际上严重地存在不一致，并且在需要包括和解决哪些问题方面没有衡量好优先级。为了澄清这一情况，本文全面分析了研究文献，以概念化实现数字孪生的不同方法。然后，它评估了三种替代的理论范式，多元数字孪生可能以此为基础并对其进行评估，并得出结论，“批判现实主义”，而不是“p
确定最适合道路数字孪生的机器学习方法
道路基础设施系统一直受到无效维护策略的困扰，预算限制更是雪上加霜。通过有效的状况评估、故障检测和未来状况预测，基于数据做出决策，可以显著改善道路资产管理方法，从而显著改善维护计划，延长资产寿命。数字孪生等最新技术创新具有巨大潜力，可以实现道路状况预测和主动资产管理所需的方法。为此，机器学习技术在解决工程问题方面也表现出了令人信服的能力。然而，它们都没有在数字孪生环境中得到专门考虑。因此，有必要审查和确定将机器学习技术与道路数字孪生结合使用的适当方法。本文对用于道路状况预测的机器学习算法进行了系统的文献综述，并讨论了道路数字孪生框架内的发现。结果表明，现有的机器学习方法适合且成熟，可以成功开发道路数字孪生。此外，该评论在发现文献中的差距的同时，指出了道路数字孪生过程中需要考虑的几点事项和建议，并根据对机器学习能力的评论总结提出了多个未来的研究方向。
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。