Рынок и продуктыKorea and Africa Chart New Course on Artificial Intelligence (AI) and Digital Infrastructure at 20th anniversary of Korea-Africa Economic Cooperation (KOAFEC)AfDB Africa Newsroom (пресс-релизная витрина) · 4 чМоделированиеPhysics-Informed Neural Network Surrogates with Polynomial Chaos-Based Uncertainty Propagation for Stochastic Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеEnergy-based Regularization for Learning Residual Dynamics in Neural MPC for Omnidirectional Aerial RobotsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеSocioVerse2: A Longitudinal Dynamic Social Simulation Framework under a Human-AI Co-evolutionary ParadigmarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераРынок и продуктыОт €30 950: Citroën вывел топовые версии Outdoor для C3, C3 Aircross и AmiGagadget · 12 чМоделированиеFinsSim: A Reality-Aligned Integrated Simulation Platform for Underwater Robot LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеAgentHomeID - Agent-based modelling of building stock transformation: A multi-scale framework for policy assessment and infrastructure planningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеStability-Aware Imitation Learning from Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Lateral Control: Exact Q-Loss and a Novel Training ProcedurearXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникChameleon: Recovering Cyber-Physical Systems from Memory Corruption Attacks via ML SurrogatesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днРынок и продуктыPalantir объявила о новых альянсах с NVIDIA и Fujitsu для ИИ и кибербезопасностиTechora.ru · 2 днПрогнозированиеFiring Rate Neural Network Implementations of Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникModel-Free Control for Residential Heating: Deployment and Simulation of Nonlinear Data-Enabled Predictive ControlarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 дн
Для цифрового двойника ускорителя частиц в AGS Booster (Брукхейвенская национальная лаборатория) выполнена калибровка с помощью байесовских методов. Введены мультипликативные параметры в передаточные функции квадрупольных магнитов для учёта трудноизмеримых эффектов. Для ускорения вычислений использован эмулятор на основе машинного обучения, обученный на ансамбле симуляций Bmad с варьируемыми параметрами.
Почему это важно
Калибровка моделей физических систем по данным измерений — ключевая задача при создании достоверных цифровых двойников.
arXiv:2607.01356v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Cyber-physical systems (CPSs) can be compromised through memory corruption vulnerabilities, which can result in safety violations.
Residential heating accounts for a large share of building energy use, and predictive control strategies can reduce it by anticipating rather than reacting to the room temperature alone.
Manipulating objects requires understanding not only their motion, but also the physical properties that determine it. For articulated objects, these include inertia, friction, and mechanisms such as springs or door closers, whose effects can vary with configuration and velocity.