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迈向增材制造中的数字孪生框架
激光定向能量沉积 (DED) 在增材制造 (AM) 中具有显著优势，可用于生产复杂的几何形状并促进材料功能分级。然而，材料属性不一致和零件多变等固有挑战仍然存在，这主要是由于其分层制造方法。对这些挑战至关重要的是 DED 过程中的热量积累，这会影响最终材料的微观结构和性能。尽管用于管理热量积累和温度调节的闭环控制方法在 DED 文献中很普遍，但很少有方法将实时监控、基于物理的建模和控制同时集成在一个有凝聚力的框架中。为了解决这个问题，我们提出了一个数字孪生 (DT) 框架，用于实时模型预测控制 DED 的工艺参数，以实现特定的工艺设计目标。为了实现该目标，我们详细介绍了利用基于长短期记忆 (LSTM) 的机器学习的替代模型的开发，该模型使用贝叶斯推理来预测 DED 构建部件各个空间位置的温度。该模型提供未来温度状态的实时预测。此外，我们引入了用于时间序列过程优化 (BOTSPO) 的贝叶斯优化 (BO) 方法。它的基本原理与传统 BO 一致，其新颖之处在于我们独特的时间序列过程配置文件生成器，具有降低维度的表示。BOTSPO 用于动态过程优化，我们在其中部署 BOTSPO 来确定最佳激光功率配置文件，旨在实现 DED 构建中的所需机械性能。识别的配置文件建立了一个过程轨迹，在线过程优化旨在匹配或超越该轨迹的性能。本文阐述了数字孪生框架的组成部分，主张将其整合为 AM 的综合数字孪生系统。
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。
农业中的数字孪生技术
由 I. Apeinans、L. Litavniece 及其团队进行的系统评价题为“通过数字孪生范式实现智能水果种植：系统评价和技术差距分析” [2]，对数字孪生技术在水果种植领域的现状和未来潜力进行了全面分析。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
药理学和毒理学年度评论生命科学和医疗保健创新中的健康数字孪生
随着医学进入人工智能 (AI) 和数字健康时代，数据分析在医疗保健领域变得越来越重要。每位患者都有丰富的健康数据，包括来自电子健康记录 (EHR) (1)、个人可穿戴设备和远程监控以及基因组测序和成像等大数据分析的信息 (2)。计算能力也在不断发展，以满足这些新数据流的需求，包括更快、更强大的计算机和分析算法。人工智能和深度学习等新技术使我们能够利用这些新数据来改进医疗创新、个性化医疗和医疗保健服务。物联网 (IoT) 可穿戴设备，如智能手表、戒指和臂章，以及捕捉情绪、卡路里消耗和身体活动数据的自我跟踪工具，为实时更新数字孪生提供了连续的数据流 (3)。在此背景下，健康数字孪生 (HDT) 是一种分析多因素患者数据以改善患者结果和人口健康的新模型。
表面ECG的心脏电生理模型的数字孪生：一种测量反向传播方法
Eikonal方程已成为准确有效地对心脏电活激活进行建模的必不可少的工具。原则上，通过匹配临床记录和核心心电图（ECG）的匹配，可以纯粹的非侵入性方式构建患者特异性心脏生理学模型。尽管如此，拟合程序仍然是一项具有挑战性的任务。本研究介绍了一种新的方法，即测量BP，以解决逆向敌军问题。Geodesic-BP非常适合GPU加速机器学习框架 - 使我们能够优化Eikonal方程的参数以重现给定的ECG。我们表明，即使在存在建模不准确的情况下，Geodesic-BP也可以在合成测试案例中以高精度重建模拟的心脏激活。fur-hoverore，我们将算法应用于双心脑兔模型的公开数据集，并具有令人鼓舞的结果。鉴于未来向个性化医学的转变，Geodesic-BP具有帮助未来功能的心脏模型的功能 - 符合临床时间段落的同时保持最先进的心脏模型的生理准确性。
先天性心脏病的心脏电生理学数字孪生
摘要近年来，将机械知识与机器学习融合对数字医疗保健产生了重大影响。在这项工作中，我们引入了一条计算管道，以在先天性心脏病的儿科患者中构建心脏电生理学的数字复制品。我们通过半自动分割和网格划分工具来构建患者特定的几何形状。我们生成了一个涵盖细胞到器官级模型参数的电生理模拟数据集，并利用基于微分方程的严格数学模型。我们先前提出的分支潜在神经图（BLNM）是一种准确有效的手段，用于概括神经网络中的复杂物理过程。在这里，我们采用BLNM来编码硅12铅电图（ECGS）中的参数性时间动力学。BLNM充当了心脏功能的几何特异性替代模型，可快速，健壮的参数估计，以匹配小儿患者的临床ECG。通过灵敏度分析和不确定性量化评估校准模型参数的可靠性和可信赖性。
数字孪生有助于改善海上作业
图 4. 英特尔数字孪生边缘控制器 海运港口运营商可以通过实施智能港口技术来应对日益增加的可靠性、安全性、效率和成本挑战。英特尔及其生态系统合作伙伴提供使用英特尔® SceneScape 控制器、摄像头和传感器（带有英特尔组件）、CPU、高性能集成显卡和现场可编程门阵列 (FPGA) 技术进行图像采集和处理的解决方案。英特尔® OpenVINO 工具包™ 分发版等可部署的软件包也有助于加速 AI 推理和决策。这些解决方案结合了传感器硬件和软件、边缘到云处理技术和人工智能，有助于为海运组织提供更好的洞察。更好的洞察有助于做出更好的运营和安全业务决策，从而实现更可靠、更准时的运营。
人工智能数字孪生：彻底改变药物发现和临床开发，创造下一代突破性药物
因果人工智能数字孪生建立在 Aitia 专有的因果人工智能平台 REFS 之上；REFS 超越了统计相关性，实现了因果模拟（计算机模拟实验），可以识别人类疾病的真正驱动因素和潜在的生物学机制