Цифровой двойникData Center Arc-Flash Risk Digital Twin Software Market to ReachopenPR.com · вчераМоделированиеEnhanced Sampled-Data Model Predictive Control via Nonlinear LiftingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеBeyond Ellipsoids: Semi-Algebraic Tightening for Chance Constraints Under Actuator SaturationarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникDigital Twins for Small Towns and Rural Regions: Data Integration, Simulation and Visualisation Across Three Use Cases in Lower AustriaarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераПрогнозированиеDeep Behaviour Cloning of Model Predictive Control for Real-Time Operation of a Hydrogen-Diesel Dual-Fuel EnginearXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеIntegrated Thermal and Power Management for Wave-Powered Subsea Data Centers via Nonlinear Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераПрогнозированиеConstrained finite-time stabilization by model predictive control: an infinite control horizon frameworkarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникВсе лифты в России получат датчики и цифровые двойникиTAdviser · 2 днМоделированиеWhen a Few Misfits Trigger Digital Adoption Cascades: Network Reach, Threshold Heterogeneity, and Performance-Conditioned Complex Contagion in an Agent-Based Model of FirmsarXiv — General Economics (econ.GN) · 2 днЦифровой двойникGRACIDIT: Graph-Circuit Digital Twin for Configuration-Induced Routing Delay Prediction in Zynq UltraScale+ FPGAsarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникSensitivity-driven Personalization of a Glucoregulatory Model for Digital Twin Therapeutics in Type 1 DiabetesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днПрогнозированиеCertificate-Carrying Distributed Model Predictive Control on Product Manifolds with $\mathrm{SO}(3)$arXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 дн
Глубокое обучение для быстрой оценки климатических рисков урожая
США и Запад ·
Представлен фреймворк SECSF на основе глубокого обучения, который эмулирует процессную модель ECroPS для кукурузы и ячменя, используя только ежедневные температуры и осадки. Модель обучена на данных ERA5 и воспроизводит динамику роста и сроки сбора урожая, снижая вычислительные затраты в ~10^4 раз. Это позволяет проводить вероятностные оценки рисков для больших ансамблей сезонных прогнозов и климатических сценариев.
Почему это важно
Новость важна для масштабируемого прогнозирования в агросекторе, где ключевы быстрые и точные оценки климатических рисков.
The National University of Singapore (NUS) and the Society of Algorithmic Intelligence (SoAI) is hosting IntelligenceX 2026: Global Quantum × AI Frontier, from 24 to 26 September 2026 at NUS University Town, focused on advances at the intersection of quantum computing and artificial intelligence…
В предрегистрированном исследовании на 317 участниках сравнили интервью с ИИ-модерацией, человеком-модератором и статический опрос. ИИ-модерация сопоставима по глубине с человеческой, охватывает больше тем и при фиксированном бюджете выявляет больше потребностей; на основе интервью построены цифровые двойники потребителей и проверены на отложенных реакциях на маркетинговые стимулы.
Разработана гибридная игра формирования мнений H-COG, объединяющая cost-минимизирующих агентов Фридкина-Джонсена и языковых агентов Phi-4 в сети с динамической перестройкой связей. На 50 агентах, инициализированных мнениями из 5199 комментариев Reddit, исследуются сходимость и коллективная эффективность.
