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心脏医疗保健数字双胞胎由基于人工智能的算法和扩展现实支持 - 系统评价
摘要：最近，为创建健康数字双胞胎（HDT），用于临床应用的数字双胞胎做出了重大努力。心脏建模是增长最快的领域之一，它有利于HDT的有效应用。HDT的临床应用将在医疗服务的未来越来越广泛，并且具有成为主流医学一部分的巨大潜力。但是，它需要开发模型和算法来分析医学数据，并且基于人工智能（AI）的算法的进步已经彻底改变了图像分割过程。精确的病变细分可能有助于有效的诊断过程和更有效的靶向疗法选择。在这次系统评价中，对心脏病学领域的HDT技术的最新成就进行了简要概述，包括介入心脏病学。HDT。特别强调自动细分问题。在这项研究中，考虑了253个文献来源。看来，除三维（3D）图片外，数据处理的改进还将集中于医学成像的自动分割，以重建可以在基于XR的设备中显示的心脏和躯干解剖结构。这将有助于有效的心脏诊断。此外，我们描述了潜在的应用，局限性和进一步的研究方向。AI，XR和基于HDT的解决方案的组合将有助于避免技术错误，并作为个性化心脏病学发展的通用方法。
连体双胞胎：人工智能与计算机科学的发明
人们普遍认为，现代计算机本身就是一台思维机器，它处在即将被冠以控制论的丰富内容之中，这一点比人们通常认为的要多得多。现代计算机的基本架构以从可寻址高速存储器中检索数字编码指令为中心，最早在约翰·冯·诺依曼的《EDVAC 报告初稿》中描述。冯·诺依曼在 1945 年初撰写这份材料时，正忙于与一个试图成立“目的论学会”的团体进行讨论，以探索生物体和机器实质上等同的激进思想。冯·诺依曼用生物学术语“神经元”描述了数字计算机逻辑的构建块，后来被称为门。这一说法受到沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨工作的启发，他们断言，真正的神经元就像二进制开关一样工作，因此在功能上等同于图灵机和形式逻辑中表达的语句。冯·诺依曼进一步利用生物学隐喻，将他计划中的计算机的组成部分称为器官，将其内部存储单元称为内存。
存储系统和RAID池的数字双胞胎
摘要。在高能物理实验中，就e ffi cient存储和管理带来了巨大的挑战。我们探讨了数字双胞胎概念在SSD RAID池中的应用，其中创建了物理系统的数字复制品，以提高HEP实验中数据存储的E FFI效率。通过开发数字双胞胎的存储系统，该研究旨在促进HEP域内各种工作量的持续监控，全面分析和战略优化。本研究的关键目标包括开发用于数据存储系统的数字双胞胎以及制定生成模型，以评估在特定配置和数据负载参数下数据存储系统性能的性能。
对...
摘要 - 近年来，已经在各种领域提出并实施了数字双胞胎，其潜在应用从原型到维护到维护。展望未来，他们将使众多有效和可持续的技术能够自动驾驶汽车。然而，尽管许多领域进行了大量研究，但学者们尚未就数字双胞胎是什么是一致 - 因此，其能力和局限性可能是什么。为了进一步了解我们的理解，我们探讨了数字双胞胎在运输领域诊断的能力。我们进行了一项系统的映射研究，包括车辆及其组件的数字双胞胎以及运输基础设施。我们发现，关于数字双胞胎的几篇论文描述了任何诊断过程。此外，大多数现有方法似乎仅限于系统监视或故障检测。这些发现表明，使用数字双胞胎，我们需要更多的研究来诊断推理。关键字 - 数字双胞胎，诊断，系统映射研究
分布式能源系统中的边缘驱动数字孪生
行业整合的主要优势之一是构建一个更高效的生态系统，利用不同（但相互依赖）行业之间的协同作用。电网边缘的设备通常也是与其他行业的连接点，通常是交通运输（电动汽车）、供暖和制冷以及智能建筑。因此，它们是行业整合的物理基础设施。边缘驱动的数字孪生可以提供更好地规划跨行业基础设施发展所需的数据（以前无法获得），也将成为开发跨行业业务用例的基础。这也最终表明需要关注不同行业之间的数据互操作性和行业数据空间的互操作性。
人工智能支持的健康数字双胞胎 -
摘要：最近，为创建健康数字双胞胎（HDT），用于临床应用的数字双胞胎做出了重大努力。心脏模拟是增长最快的领域之一，它有利于HDT的有效应用。HDTS的临床应用将在医疗服务的未来越来越广泛，并且具有成为医学主流的一部分的巨大潜力。但是，它需要开发模型和算法来分析医学数据，并且基于人工智能（AI）的算法的进步已经彻底改变了图像分割过程。精确的病变细分可能有助于有效的诊断过程和更有效的靶向疗法选择。在本文中，对心脏病学领域的HDT技术的最新成就进行了简要概述，包括介入心脏病学。HDT。特别强调自动细分问题。看来，数据处理中的启示还将集中于医学成像的自动分割，除了三维（3D）图片，以重新构建可以在基于XR的设备中显示的心脏和躯干的解剖结构。这将有助于有效的心脏诊断。AI，XR和基于HDT的解决方案的组合将有助于避免技术错误，并作为个性化心脏病学发展的通用方法。此外，我们描述了潜在的应用，局限性和进一步的研究方向。
针对2型糖尿病的数字双胞胎的框架
简介：数字双胞胎是患者疾病的虚拟表示，促进了实时监测，分析和模拟。这可以预测疾病进展，护理递送的优化以及结果的改善。方法：在这里，我们引入了一个数字双糖尿病（T2D）的数字双胞胎框架，该糖尿病（T2D）将机器学习与多层数据，知识图和机械模型集成在一起。通过分析大量的多域和临床数据集，我们构建了预测机器学习模型以预测疾病的进展。此外，还采用了知识图来阐明和情境化多瘤关系 - 疾病关系。结果和讨论：我们的发现不仅重新确定了已知的可靶向疾病成分，而且还通过这种综合方法揭示了新颖的疾病成分。本研究中提出的多功能组件可以纳入数字双胞胎系统，从而增强我们对疾病的掌握并推动精密医学的进步。