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AI驱动的城市运输数字双胞胎
我们介绍了有关数字双胞胎（DT）在城市交通管理的方法和应用的调查文件。虽然大多数关于DT的研究都集中在其“眼睛”上，即诸如对象检测和跟踪之类的新兴感知和感知，但真正区分DT与传统模拟器的真正区别在于其“大脑”，这是其“大脑”，预测和决策能力，可以从发现和概括的事物中提取模式并做出知识的决策。为了在城市运输管理中增加价值，DT需要由人工智能提供动力，并以低延迟的高宽带感应和网络技术补充。我们将首先审查利用网络物理系统的DT管道，并提出我们在纽约市现实世界中部署的DT架构。本调查文件可以是帮助研究人员和从业人员确定DTS开发的挑战和机会的指针；跨学科进行对话的桥梁；以及为各种城市运输应用程序利用DTS的潜力的路线图。
智能农业的数字双胞胎的概念建模
在不断变化的物理实体，过程和应用技术解决方案的对象中的抽象复杂性是智能农业快速发展的关键障碍。作为表示形式，数字双胞胎具有许多目的：自动化过程，改善特定过程的决策以及促进各种情况的模拟。从利益相关者的角度来看，确定的方法降低了复杂性，并将重点放在基本主题，对象和过程上。本文的作者提出了一个面向观点的主题 - 对象元模型（Viposom），该模型可以为智能农业提供数字双胞胎解决方案开发的初始要求。主要思想是确定生命周期内特征和关系中具有特征和关系的主要对象。这种方法的新颖性在于确定对象/实体的感应要求。该方法针对农业物理实体，随着时间的流逝改变了其结构和行为。是“物理实体”，作者是指农作物和蔬菜等文物。本文还描述了所提出的方法在小型实验领域中使用马铃薯植物的活实验室的现实应用。与制造或土木工程中的数字双胞胎不同，农业对象在物理实体的内部变化（对象）方面面临重大不确定性，该物体的内部变化定义了使用时间尺度和开发阶段作为数字对象中物理实体的主要特征的方法的必要性。
航空和航空航天中的数字双胞胎入门...
摘要：自1960年代NASA的Apollo计划成立以来，数字双胞胎（DT）技术已经显着发展，在航空航天行业及其他地区至关重要。本文探讨了DTS的历史发展，从早期的“物理双胞胎”过渡到由物联网（IoT），机器学习和数据分析的进步驱动的复杂虚拟模型。在航空航天中，DTS通过实现实时监控，预测性维护和对飞机和航天器系统的高保真模拟来改善产品生命周期管理，运营效率和成本效益。该研究概述了DTS物理现实，虚拟表示及其相互联系的核心组成部分，并提出了现实世界的应用，例如优化重型燃料飞机发动机和潮汐涡轮机。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集成，传感器可靠性和实时处理之类的挑战。尽管如此，DT技术的持续发展有望提高多个行业的绩效，安全性和创新。本文通过强调数字双胞胎在技术和工业实践的未来中的变革性作用来结束。
数字双胞胎创建网络的基础模型 -
基础模型经过大量数据培训，以学习通用模式。因此，这些模型可以用于各种目的。自然地，研究这种模型在数字双胞胎中用于网络物理系统（CPSS）的使用是一个相关的研究领域。为此，我们在为CPS开发数字双胞胎的背景下提供了有关各个方面的观点，在该背景下，可以使用基础模型来提高创建数字双胞胎的效率，提高其提供的能力的有效性，并用作专业的微型基础模型，以充当数字双胞胎本身。我们还讨论了在更通用的环境中使用基础模型的挑战。我们以自主驾驶系统的情况为代表性CP来举例说明。最后，我们提供了讨论和开放研究方向，我们认为这对于数字双胞胎社区很有价值。
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。
智能数字双胞胎的基于图像的深度学习
摘要 - 越来越多地使用数字双胞胎（SDT S）来通过连续数据同化来实际上复制和预测复杂物理系统的行为，从而通过控制系统的作用来优化这些系统的性能。最近，深度学习（DL）模型显着增强了SDT S的功能，特别是对于诸如预测性维护，异常检测和优化等任务。在包括医学，工程和教育在内的许多领域中，SDT的使用图像数据（基于图像的SDT S）来观察和学习系统行为并控制其行为。本文通过不断地模拟物理系统的图像数据来开发基于图像的SDT S的各种方法和相关挑战。本文还讨论了为SDT S设计和实施DL模型所涉及的挑战，包括数据采集，处理和解释。此外，还提供了开发新的基于图像的DL方法来开发可靠SDT S的新方向和机会的见解。这包括使用生成模型进行数据增强，开发多模式DL模型以及探索DL与其他技术（包括5G，Edge Computing和IoT）集成的潜力。在本文中，我们描述了基于图像的SDT，该SDT能够在广泛的领域中更广泛地采用数字双DT范式，以及开发新方法以提高SDT S在复制，预测和优化复杂系统行为方面的能力。
供应链管理信息系统项目使用数字双胞胎⋆
摘要本文着重于该项目，以使用数字双胞胎为海上运输链开发供应链管理信息系统。数字双胞胎在虚拟环境中反映了真实的对象和过程，从而实现供应链操作的分析，建模和优化。作者描述了项目的主要阶段，包括需求定义，系统体系结构开发，实现和测试。特别关注在供应链管理中使用数字双胞胎的好处，例如提高效率，降低风险和改善预测。该研究的结果表明，数字双胞胎优化供应链管理并提高公司竞争力的潜力。本文介绍了一种基于供应链形成的各个阶段的数字技术的新型交互模型和系统优化的新模型，从而确保为海上运输链创建数字双胞胎。为了改善供应链，已经提出了一个数字双胞胎，这为物流流程管理和供应链参与者之间的信息交换打开了巨大的前景。本文介绍了能够覆盖整个运输链的整体数字供应链（DSCT）的框架。根据使用DSCT的使用，提出的信息系统在整个供应链中提供了许多改进，以及对供应链的不同场景进行建模和评估的能力。这创造了降低组织和协调运输成本，提高运输和物流服务质量的机会，并通过在早期发现潜在的问题来使其更可靠。本文分析了促进DSCT用作有用可靠的工具的主要信息技术。
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
DFT-集成网络管理数字双胞胎
其次，有限数量的直接比较案例研究确定了与此概念相关的好处。如果确实存在示例，这些倾向于专注于实施和一般价值报表，而不是量化的收益。因此，我们在很大程度上依赖一些关键案例研究，例如TFL坐着运行表面运输数字双胞胎。这也强调了数字双胞胎及其基础构建块的准确监控和评估福利的准确监控和评估的重要性（例如数据交换平台）。
目的地地球的数字双胞胎和数字双引擎
在目标地球（Destine）之后，在2024年6月中旬过渡到了其第二阶段，这是迄今为止，这是迄今为止的关键成就的好时机，也是欧盟资助的这项雄心勃勃的倡议的下一步。Destine旨在建立我们星球的数字副本，以增强我们对响应和适应极端事件和气候变化所带来的环境挑战的能力。通过ECMWF，欧洲航天局（ESA）和欧洲欧洲的欧洲剥削组织（Eumetsat）与欧洲的许多合作伙伴一起实施了两年的强烈发展，欧洲航天局（ESA）和欧洲剥削组织的欧洲组织将逐渐建立了对用户的登机口。其创新元素现在将不断发展并逐渐向操作过渡。在这里，我们将主要关注ECMWF与其在欧洲的90个合作伙伴一起提供的Destine系统的关键要素：数字双引擎和前两个高优先数字双胞胎，这是Destine系统的核心。本文反映了在ECMWF和我们整个欧洲的合作伙伴组织工作的所有团队的贡献。