МоделированиеEnhanced Imitation Learning of Model Predictive Control through Importance WeightingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днМоделированиеСлабый обмен знаниями между биологическими подобластями в агентном моделированииarXiv — Physics and Society (physics.soc-ph) · 2 днЦифровой двойникПроверка соответствий онтологий для национального цифрового двойникаarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникЦифровой двойник ускоряет обучение роботов в лабораторииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникДатасет для выбора между сбором данных и действием при авариях в АСУ ТПarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 3 днЦифровой двойникРазреженные стохастические двойники могут превосходить точные моделиarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 3 днМоделированиеПлюрализм конкурирующих моделей в сетевых моделях наукиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 3 днПрогнозированиеОценивание и MPC для баланса колёсно-ногого робота при неизвестных возмущенияхarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 3 днЦифровой двойникСвод разрозненных данных сетевой компании в цифровой двойник распредсетиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днЦифровой двойникИнтеграция машинного обучения и оценки неопределённости для решений в реальном времени в цифровых двойникахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днЦифровой двойникСмещения в сквозных цифровых двойниках из цепочки моделейarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днЦифровой двойникРаспределённые бандиты для свежести данных в цифровых двойниках на периферииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 дн
Цифровые двойники студентов для персонализированного образования
США и Запад ·
В статье предлагается парадигма «точного образования» (Precision Education), использующая цифровые двойники студентов, предиктивные модели и аналитику обучения для перехода от реактивного реагирования на неуспеваемость к профилактике и поддержке. Подход опирается на аналогию с медициной, где предиктивные модели помогли сместить фокус на профилактику.
Почему это важно
Это расширяет применение цифровых двойников на человекоцентричные системы и показывает, как предиктивное моделирование может управлять сложными социальными процессами.
From Precision Medicine to Precision Education: A Vision for AI-Powered Student Digital Twins, Preventive Student Success, and Career-Aligned Academic Pathways
Работа задаёт формальный критерий корректности связей между онтологиями цифрового двойника — согласованность и консервативность объединённой онтологии. Подход проверен на стандарте обмена информацией IES и тринадцати онтологиях, опирающихся на BOT, Brick и SAREF4BLDG, с этапами сопоставления, ручной проверки, сертификации и логического вывода в HermiT.
Представлен TwinBridge — подход, использующий цифровой двойник, построенный на 3D-гауссовом сплаттинге и физической симуляции, для начальной настройки политики и плотных визуальных наград при онлайн-обучении реального лабораторного робота. События и геометрический прогресс в симуляторе дают награды для предобучения, которые затем дистиллируются в модель визуальных наград и дополняются историей исполнения при дообучении с участием человека.
Авторы представили TE-GvA — датасет контрфактических решений для реагирования на отказы в переработанном процессе Теннесси-Истмена: 9 908 точек принятия решений из 1 990 смоделированных инцидентов, по 4–35 вариантов действий с метками из ветвящихся прогонов. При метках по истинной скрытой причине сбор доказательств оказывается лучшим выбором лишь в 1,1–1,3% решений.
