XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字孪生
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
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）。