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基于数字孪生的能源互联网多目标能源管理策略
能源管理问题（EMP）一直是能源互联网（EI）优化运行中广泛研究的课题。然而，能源网络规模的快速增长和分布式可再生能源发电（DRG）的渗透给能源管理带来了新的挑战。因此，针对由We-能源（WE）组成的大规模EI，提出了一种基于数字孪生（DT）的并行能源管理策略。首先，提出了一个并行能源管理框架。通过建立这种三重并行结构，可以实时观察能源网络的状态，从而能够灵活响应DRG的波动和能源的即插即用。优化模型考虑了废弃的可再生能源，促进了可再生能源的利用。然后，提出了一种多时间尺度优化策略来处理多能源网络的不同时间尺度。此外，为了更好地获取和处理信息并避免维数灾难，提出了一种基于DT的深度Q学习算法（DQN）。最后，与传统的基于利益共识的策略相比，仿真验证了基于DT的并行能源管理策略的有效性。
使用数字孪生患者队列和 GenerativeAI 对新药临床试验结果进行预测建模
BioAlg Corp. 摘要 存在临床试验失败的问题，因为每种新药的疗效都应该超过现有治疗方案的疗效，而这随着时间的推移变得越来越具有挑战性。另一个重要问题是治疗对当前疗法产生耐药性的患者。本质上，使用药物组合或标外用药（指征与诊断不符）类似于实验，因为没有足够的数据来确定使用哪种药物或组合。这项工作提出了一种利用基因表达和临床数据对患者进行计算机建模的方法。深度学习和生成对抗网络被用作建模工具。算法的训练数据来自公开可用的数据库，例如 TCGA 和 Drugbank。建模基于患者之间的相似性、药物之间的相似性以及个体器官和患者组织与细胞系之间的相似性的假设，相似性是通过数学计算的。结果，创建了一个患者模型，其中输入由药物及其组合组成，输出提供生存概率值。这些模型数据可以使用生成对抗网络 (GAN) 技术生成任意数量的所需数量，以创建观察组和对照组。因此，可以模拟临床试验、预测其结果，最重要的是，优化试验参数以最大程度地提高成功的可能性。简介许多研究都集中于确定患者是否会超过定义的 OS 或 PFI 的阈值，从而产生分类任务。研究人员试图分类患者对给定疗法的反应是积极还是消极 [1]。一些方法可以预测对特定治疗药物的反应，但仅限于少数化疗药物，通常少于 10 种。其他药物的模型尚未训练 [2]。现有的预测临床试验有效性或临床结果的方法基于不同的方法。然而，结合转录组分析数据的研究有限（1900 项中不到 45 项）。
通过延时记录的早期自发孪生
单卵双胞胎（MZT）的艺术频率是自然概念的2.5倍。许多与艺术相关的机制可能与MZT相关。回顾性地分析导致MZT的延时记录（TL）记录表明，内部细胞质量的某些形态运动性状和滋养剂可以是MZT的预测指标，但结果是有争议的。我们介绍了在分裂时刻分为两个细胞的MZT一例的完整TL记录，其中一个细胞通过Zona Pellucida（ZP）的一个孔出来。两者都会正常形成胚胎，并被玻璃化。建议ZP中的孔可以促进<第4天胚胎的某些细胞的挤出，并且这种细胞发育不会受到ZP内部的限制。尽管缺乏ZP本身的抑制或其他胚胎细胞的影响，但整整一个细胞仍能从一开始就能正确发展。此外，ZP内部的胚胎显然弥补了该单元的损失，这显然没有问题。我们的发现是在以前的文献中讨论的，并解决了道德问题。
用于个性化偏头痛护理的智能数字孪生
摘要：智能数字孪生与现实生活中的孪生非常相似。在健康和医疗保健领域，它们可以实时监控患者，从而可以收集大量数据以产生可操作的信息。这些强大的工具是借助人工智能、机器学习和深度学习、物联网和云计算构建的，用于收集各种数字数据（例如，来自数字患者日志、可穿戴传感器和数字化监控设备或流程），这些数据可以提供有关其物理孪生的健康状况和治疗反应的信息。智能数字孪生可以实现数据驱动的临床决策并促进个性化护理的实现。偏头痛是一种非常普遍且复杂的神经系统疾病，影响所有年龄、性别和地理位置的人。它是导致残疾最多的疾病之一，对个人和社会产生了重大的负面影响，但目前的治疗策略并不理想。已经有人提出对偏头痛进行个性化护理以优化其治疗。从理论上讲，在偏头痛护理中实施智能数字孪生有利于支持以患者为中心的护理管理。此外，预计实施智能数字孪生还将从长远来看降低成本并提高治疗效果。本研究简要回顾了数字孪生的概念以及有关神经系统疾病等健康障碍的数字孪生的现有文献。在此基础上，我们将介绍用于偏头痛的数字孪生的潜在构造和效用。本文还讨论了在未来偏头痛管理中实施智能数字孪生的潜力和挑战。
数字孪生助力城市管理的多元化
数字孪生在改善城市管理方面具有巨大潜力。然而，数字孪生的形成方式似乎因城市管理的目标而异。例如，当城市管理者想要展示技术实力时，数字孪生会变得复杂和创新；如果发生社会工程，它们有助于制定有用的干预策略；如果城市管理者想要了解人们的态度，它们会强调探索性和协作性机制；当社会改革是主要目标时，它们往往侧重于公民参与和社会改善机制。然而，那些构建数字孪生的人很少声明他们的世界观或说明他们这样做的原因，这导致了两个问题。首先，评估和比较不同的数字孪生变得困难。其次，由于城市管理项目通常有几个相互矛盾的目标，许多研究人员构建了看似多元化的数字孪生，而这些数字孪生实际上严重地存在不一致，并且在需要包括和解决哪些问题方面没有衡量好优先级。为了澄清这一情况，本文全面分析了研究文献，以概念化实现数字孪生的不同方法。然后，它评估了三种替代的理论范式，多元数字孪生可能以此为基础并对其进行评估，并得出结论，“批判现实主义”，而不是“p
数字孪生在船舶仿真中的应用研究...
1.引言随着科技的不断发展，打赢现代综合战争需要从各个方面提升军队的作战效能。维修保障作为必不可少的环节，也需要随着技术的不断发展而及时更新。大数据的快速发展为工业4.0的实现提供了基础，如何实现物理世界与信息世界的交互与融合是国内外研究的主要问题之一[1]。数字孪生技术为现实物理实体与虚拟空间信息的交互融合提供了一种新技术，在航空航天、汽车制造、能源等行业逐渐得到应用[2]。因此，本文尝试从数字孪生新技术入手，利用大数据技术对装备维修保障仿真进行全方位的方案论证，以达到装备维修保障快速故障定位、智能判断、决策分析的目的。
确定最适合道路数字孪生的机器学习方法
道路基础设施系统一直受到无效维护策略的困扰，预算限制更是雪上加霜。通过有效的状况评估、故障检测和未来状况预测，基于数据做出决策，可以显著改善道路资产管理方法，从而显著改善维护计划，延长资产寿命。数字孪生等最新技术创新具有巨大潜力，可以实现道路状况预测和主动资产管理所需的方法。为此，机器学习技术在解决工程问题方面也表现出了令人信服的能力。然而，它们都没有在数字孪生环境中得到专门考虑。因此，有必要审查和确定将机器学习技术与道路数字孪生结合使用的适当方法。本文对用于道路状况预测的机器学习算法进行了系统的文献综述，并讨论了道路数字孪生框架内的发现。结果表明，现有的机器学习方法适合且成熟，可以成功开发道路数字孪生。此外，该评论在发现文献中的差距的同时，指出了道路数字孪生过程中需要考虑的几点事项和建议，并根据对机器学习能力的评论总结提出了多个未来的研究方向。
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
数字孪生驱动的网络物理系统的异常检测框架
近年来，数字孪生已成为现代信息物理系统 (CPS) 中活跃的研究领域之一。数字孪生与其物理对应物（称为工厂）高度交织在一起，因此它们不断交换数据以揭示有关整个系统的有用信息。这类 CPS 需要对各种类型的干扰（例如故障传感器和模型差异）具有鲁棒性，因为物理工厂的运行与数字孪生的模拟之间的相互作用可能会导致不良甚至破坏性的影响。为了解决这个问题，本文介绍了一种灵活的异常检测框架，用于监控基于数字孪生的 CPS 中的异常行为。具体而言，我们的方法集成了数字孪生和数据驱动技术，可检测和分类由于建模错误（例如不完整的模型）以及传感器和物理系统故障而导致的异常行为。该框架可以部署到任何通用 CPS，而无需完全了解数字孪生的内部模型。因此，我们的方法适用于各种类型的数字孪生实现，从而增强了传统的数据驱动异常检测机制。我们使用田纳西伊士曼过程模型展示了我们方法的性能。实验结果表明，即使在某种组合的情况下，我们的方法也能够有效地检测和分类来自物理工厂、传感器和数字孪生的异常源