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公共商品的连接数字双胞胎 div>
通过信息管理和建筑信息建模（BIM）的出现，建筑环境部门开始实现这两个概念的价值：结构化信息的可用性；以及频繁的信息交换，两者都支持数据驱动的决策。与BIM相关的信息通常集中在工作本身（Capital Works项目或运营活动）上。但是，该行业表示需要捕获和交换与日常利用相关的更多动态信息，例如：天气；室内环境；用户位置；组件或系统性能；和能源使用。这是数字双胞胎可以支持建筑环境的地方。
数字转换和数字双胞胎的实现
摘要：在快速的技术进步和不断发展的工业景观时代，对未来工厂的概念（FOF）的概念对于寻求优化效率，提高生产力并保持可持续性的公司至关重要。此案例研究探讨了FOF的概念及其在推动汽车部门内能量过渡和数字转换中的作用。通过拥抱技术和创新方面的进步，这些工厂旨在建立一个聪明，可持续，包容和弹性的增长框架。向混合动力和电动汽车的转变需要对车辆组件和生产过程进行重大调整。为了实现这一目标，采用较轻的材料，并且正在采用诸如增材制造（AM）和人工智能（AI）之类的新技术，从而促进了工厂环境中提高效率和创新。该范式的一个重要方面涉及模块化，负担得起，安全的人类 - 机器人相互作用和高性能智能机器人的开发和利用。引入了这种智能机器人，旨在通过工厂地板和生产线上的协作人类与机器人环境（专门针对汽车行业量身定制的人类 - 机器人环境）提高自动化和效率。通过结合人类和机器人能力的优势，未来的工厂旨在彻底改变制造工艺，最终使汽车行业迈向更可持续和技术上的技术。这项研究探讨了自动化的实施以及从工业4.0到5.0过渡的初步大步，重点是在葡萄牙北部经营的三家公认，大型和汽车公司。
系统文献评论：数字双胞胎在增强行业安全性4.0应用程序中的作用
这项研究的推动力在于在工业4.0领域内广泛采用DT技术及其与工业互联网（IIOT）的整合。7 DT实施广泛依赖于互连的IIOT设备，例如传感器和执行器，通常受到支持传统安全措施所需的资源。进行系统文献综述（SLR）的重要性是综合地了解将DT整合到IIOT领域内巩固安全性的景观的基本步骤。本综述旨在巩固现有知识，强调成功的方法论，并确定以前有关DT和IIOT集成的研究中遇到的普遍挑战，以增强安全措施。在这种情况下，DT和资源受限的IIOT设备之间的安全通信是至关重要的方面。通信渠道在传输关键数据中起着关键作用，要求采用强大且资源有效的轻量加密方案，以确保交换信息的完整性和机密性。随着DT和IIOT的融合在关键基础架构中越来越普遍，确保其交互通道的安全至关重要。通过通过SLR探索先前的研究，可以确定有效的方法论和熟悉安全实践中的潜在差距是可行的。这种全面的理解在制定新的方法来应对安全挑战并弥合DT和IIOT集成中现有差距的方法至关重要。这项研究努力通过通过SLR巩固和分析现有知识来做出重大贡献。通过利用从以前的研究中收集的见解，旨在为创新的解决方案铺平道路，从而增强了DT和IIOT集成在行业4.0领域中的安全性。
Winston-Strawn-Launches-Tech-power-wimht-right-a-a-
n星期三，AM Law 100公司Winston＆Strawn推出了Winston Legal Solutions，这是一种新的低成本，右手的模型，可协助其低复杂性和常规任务，是其交易，诉讼和监管法律服务的一部分。新合资企业涵盖了公司现有的电子发现，托管审查，信息治理和审判支持能力。Winston Legal Solutions将在未来所有实践中的所有客户提供。在与LegalTech News交谈时，Winston的电子发现和信息治理实践主席John Rosenthal指出，律师事务所客户近年来已成为法律服务的成熟购买者，并且在其人员和职务方面已经领先于律师事务所。客户和更广泛的法律服务部门一直在将右手供应的概念推向律师事务所空间，这在很大程度上仍然陷入了“律师助理 - 社会合伙人”模型中。“而且我认为该模型不一定适用于我们的许多客户从事某些工作，在那里他们不希望每小时700美元的合作伙伴轨道协会，”他补充说。“如果客户在律师事务所内部无法以合适的价格获得该水平的人才，那么他们自然会做
数据驱动的概率数字孪生外部演算
“政府、工业和军队正在建设的许多系统的规模和复杂性已经达到了极限，传统的分析、设计、实施和操作方法不再足够可靠。许多大型系统被恰当地描述为“系统的系统”，因为它们由许多系统组成” (Dvorak 2005)
NSF 24-561：数字孪生作为生物医学技术创新催化剂的基础（FDT-BioTech）| NSF - 美国国家科学基金会
2022 - 2026 财年战略计划。这些战略融入了计划规划和实施流程，提案审查是其中的一部分。NSF 的使命通过以下方式得到特别好的实施：
数字双胞胎零触摸网络
使用人工智能（AI）的数据驱动建模被设想为零触摸网络（ZTN）管理的关键启用技术。具体来说，AI表现出了自动化和建模复杂无线系统的威胁检测机制的巨大潜力。但是，目前以数据驱动的AI系统缺乏决策的透明度和问责制，并确保从参与实体收集的数据的可靠性和可信赖性是威胁检测和决策制定的重要障碍。为此，我们将智能合约与可解释的AI（XAI）集成在一起，以设计ZTN的强大网络安全框架。提议的框架使用区块链和智能合同的访问控制和身份验证机制来确保参与实体之间的信任。此外，使用收集的数据，我们设计了数字双胞胎（DTS），以模拟ZTN环境中的攻击检测操作。具体来说，为了提供一个用于分析和开发入侵检测系统（IDS）的平台，DTS配备了各种过程感知攻击方案。基于自我注意力的长期记忆（SALSTM）网络用于评估所提出的框架的攻击检测功能。此外，使用Shapley添加说明（SHAP）工具可以实现所提出的基于AI的ID的解释性。使用N-Baiot和自我生成的DTS数据集的实验结果证实了所提出的框架优于某些基线和最新技术。
利用数字双胞胎进行医学教育的转变
尊敬的编辑I正在接受医学教育中，将学生转变为合格的专业人员，而新的数字方法则提供了多样性和丰富性。为了确保医学教育的成功，将新颖的教学，学习和评估技术整合至关重要（1）。模拟是一种在医学教育中获得认可的创新策略。它涉及用带导的模拟替换或补充现实经验。许多系统的评论报告说，作为教育干预措施的模拟在学习和实现护理和治疗技能方面的能力方面具有比传统方法更大的影响，同时还可以确保患者的安全性（2）。但是，模拟中的忠诚度存在挑战。一个限制是，模拟可能无法完美地复制现实生活中的情况，从而强调了仔细的场景设计的需求。不切实际的场景持续时间是另一个缺点。尽管涉及高昂的成本，但可预防的患者伤害和死亡仍以惊人的速度继续发生。这表明仅预定的情景不足以满足教育目标，并提高预期的安全和护理质量（3）。关于
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他在全球排名前100位的个人研究人员中排名第1，他们在《国际生产研究杂志》（1985-2010）中发表了研究文章，这是供应链分析技术（计算机和工业工程）的主要主要作者，这是过去50年中生产和运营领域最有生产力的作者之一（INT。生产经济学杂志，2009年），在印度从事物流和供应链管理工作的许多研究人员中评分第二（印度白人的物流研究分析在德国多特蒙德大学发表于2012年多特蒙德大学）。