Цифровой двойникChameleon: Recovering Cyber-Physical Systems from Memory Corruption Attacks via ML SurrogatesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераРынок и продуктыPalantir объявила о новых альянсах с NVIDIA и Fujitsu для ИИ и кибербезопасностиTechora.ru · вчераПрогнозированиеFiring Rate Neural Network Implementations of Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникModel-Free Control for Residential Heating: Deployment and Simulation of Nonlinear Data-Enabled Predictive ControlarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днЦифровой двойникForceTwin: Physics-informed Digital Twins for Robotic Manipulation from Instrumented Human InteractionarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днЦифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · 4 днРынок и продуктыДмитриев оценил новый имидж главы PalantirТАСС · 4 днРынок и продуктыPalantir и Rocket Lab: +30 и +34 позиции в рейтинге Roundtable 100Techora.ru · 4 днРынок и продуктыChipotle наняла связанную с ЦРУ Palantir для оценки рисковTechora.ru · 4 днМоделирование«Группа Астра» вывела на рынок AMAIA — агентный ИИ-слой платформы «Астра Мониторинг»CNews · 5 днМоделированиеModelling sexual partnership dynamics and population heterogeneities in agent-based dynamic network modelsarXiv — Physics and Society (physics.soc-ph) · 5 днПрогнозированиеComposite-Gradient Learning for Shared Control Authority Between Deep Reinforcement Learning and Model Predictive ControlarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 5 дн
Советы руководителей по созданию цифровых двойников
Международное ·
В статье AFR руководители делятся практическими советами по внедрению цифровых двойников, подчеркивая важность четких целей, интеграции данных и вовлечения команды.
Почему это важно
Практические аспекты внедрения цифровых двойников важны для понимания требований к данным и процессам, что созвучно продуктам ЦД.
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.