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数字孪生中的人工智能 - 亚马逊 AWS
摘要 随着数字化进程的推进，大数据、人工智能、云计算、数字孪生、边缘计算等先进的计算机技术被应用于各个领域。为研究数字孪生与人工智能结合的应用现状，本文通过研究目前已发表文献的研究成果，对人工智能在数字孪生中的应用及前景进行分类，探讨数字孪生在航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶汽车、智慧城市交通四个领域的应用现状，并回顾当前的挑战和未来需要期待的课题。研究发现，数字孪生与人工智能的融合在航空航天飞行检测仿真、故障预警、飞机装配，乃至无人驾驶飞行中都有显著的效果。在汽车自动驾驶虚拟仿真测试中，可以节省80%的时间和成本，相同路况降低实际车辆动力学模型的参数规模，大大提高测试精度。在智能制造生产车间，建立虚拟车间环境，可以及时故障预警，延长设备使用寿命，保障车间整体运行安全；在智慧城市交通中，模拟现实道路环境，还原交通事故，使交通
欧盟能源转型的关键原材料
16. Zhao, X.；Andruetto，C.；Vaddadi，B.，Pernestal，A.。未来情景中 mas 影响的潜在值。城市交通杂志。第 1 卷，100005。（2021 年）。网址：https://www.sciencedirect.com/science/arti- cle/pii/S2667091721000054 IEA。关键矿物在清洁能源转型中的作用。（2022 年）。网址：https://iea.blob.core.windows.net/as-sets/ffid2a83b-8c30-4e9d-980a-52b6d9a86fdc/TheRoleofCriticalMineralsinCleanEnergyTransitions.pdf，访问日期：2022 年 6 月 14 日。
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基于机器学习的自适应流量信号系统-IJRPR
当前的交通管制技术努力与不断变化的城市交通动态保持同步。诸如事故，建筑工作和高峰时间拥塞等因素会严重破坏典型的交通模式。此外，救护车等紧急车辆经常在交通信号下延误，阻碍了他们在关键情况下及时反应的能力。交通信号系统中这些车辆缺乏优先级，这使紧急管理进一步复杂化。这些问题强调了迫切需要适应转移情况的创新解决方案，同时确保有效通过常规和紧急交通。
科学、能源和技术创造新牙买加
• 综合资源计划（2018-2037） • 更新国家能源政策 • 扩大可再生能源的所有权基础 • 太阳能 • 液化天然气和发电厂发展 • 城市交通管理系统 • 显著推进转型议程 • 石油定价制度 • 深化与发展伙伴和利益相关者的合作 • 能源效率和能源保护 • 能源管理和效率计划（EMEP） • 能源效率和节约计划（EECP） • 继续进行石油和天然气勘探
人工智能在预测性维护中的作用
摘要 城市交通基础设施包括道路、桥梁和隧道，对城市交通至关重要，但随着时间的推移，它们仍然容易磨损和损坏。传统的维护方法依赖于被动维修和定期检查，往往无法防止突然发生故障，从而导致代价高昂的中断和安全风险。本研究探讨了人工智能 (AI) 如何通过预测性维护彻底改变基础设施管理。通过部署智能传感器和利用预测分析，AI 能够持续监测结构健康状况，并在潜在问题升级为严重故障之前主动识别它们。该研究开发并测试了一种基于 AI 的预测性维护模型，该模型分析城市基础设施中嵌入式传感器的实时数据，以检测异常并预测故障模式。结果表明，预测性维护模型可以缩短响应时间，将维护成本降低 30%，并防止大约 92% 的意外故障。这些发现强调了 AI 驱动的方法在减少计划外中断、优化资源配置和延长基础设施使用寿命方面的潜力，最终创建更安全、更可持续的城市交通系统。然而，数据变化和环境干扰方面的挑战也值得关注，这表明未来还有改进的空间。这项研究为将人工智能融入城市基础设施维护提供了一个框架，凸显了人工智能在改变城市长期基础设施健康和可靠性方面所具有的潜力。