Цифровой двойникВыявление киберфизических атак по временным несоответствиям в цифровом двойникеarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 23 чПрогнозированиеАрхитектура управления для быстрого регулирования частоты при высокой доле инверторных источниковarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникPRISM: предиктивное зондирование для когнитивных цифровых двойников в сетях 6GarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 22 чМоделированиеНейросетевая оценка параметров агентной модели рынка трудаarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · вчераПрогнозированиеПричинный краткосрочный прогноз выбросов на свалках для упреждающей защиты здоровьяarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераЦифровой двойникЦифровой двойник на базе Palantir может изменить инвестиционную привлекательность Mercury Systemssimplywall.st · 2 днЦифровой двойникМультимасштабный цифровой двойник на основе физики для точной медицины при болезни АльцгеймераarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникФизиологически обоснованный цифровой двойник для моделирования прогрессирования заболеваний печениarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникСтресс-тестирование цифрового двойника умного здания с учётом дрейфа датчиков и пропусков данныхarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникTwin: обучение неизвестной игре с помощью цифрового двойника в тестовое времяarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днМоделированиеLamacon и «Фокус Групп» объединяют экспертизу в оптимизационном и имитационном моделированииCNews · 4 днЦифровой двойникЭффективная калибровка электромагнитных параметров для каналов цифровых двойников 6G с помощью суррогатной моделиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 дн
Физиологически обоснованный цифровой двойник для моделирования прогрессирования заболеваний печени
США и Запад ·
Разработан цифровой двойник печени HEPATWIN, который интегрирует метаболические процессы и индивидуальные данные пациентов для моделирования долгосрочной динамики биомаркеров и ранних стадий заболеваний. Он использует механистические модели, а не только статистические подходы.
Почему это важно
Это пример применения физиологически обоснованных моделей для персонального прогнозирования состояния здоровья, что может быть полезно в управлении медицинскими системами.
Предложен метод обнаружения киберфизических атак, основанный на расхождении между физической системой и её цифровым двойником. Предиктор обучается на нормальном поведении системы, а отклонения от предсказаний преобразуются во временные признаки, отражающие величину и динамику ошибок.
Предложена двухуровневая архитектура управления для регулирования частоты в энергосистемах с высокой долей инверторной генерации. Верхний уровень использует оптимизированные droop-характеристики и виртуальную синхронную машину, второй уровень — модель предиктивного управления (MPC), интегрированную в существующие структуры управления и учитывающую ограничения. Для оценки состояния применяется редуцированный наблюдатель Калмана-Бьюси.
Предложен модуль PRISM, который превращает цифровой двойник из пассивного оптимизатора одной задачи в постоянную систему рассуждений о всей сети. Он управляет зондированием на основе предвидимых потребностей решений, а не по фиксированному расписанию, что позволяет накапливать знания в нескольких областях.
