Цифровой двойникФизическая модель давления крови не прошла строгий стресс-тестBioengineer.org · 3 днЦифровой двойникПрогноз рынка систем цифровых двойников для эксплуатации дата-центровopenPR.com · 3 днЦифровой двойникAVEVA покажет промышленный ИИ и цифровые двойники на ADIPEC 2026Gulf Daily News (Bahrain) · 4 днЦифровой двойникSchneider Electric and partners test AI factory digital twin in SinesData Centre Solutions · 4 днЦифровой двойникMIRAGE: A GPU-Accelerated IQ-Level Channel Emulator for Real-Time Wireless Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днМоделированиеОт языка к действию: как устроены агентные ИИ‑системыХабр · 4 днЦифровой двойникAI-Driven Digital Twin Framework for Warehouse Logistics Automation OptimizationarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днПрогнозированиеPhase-Coordinated Model Predictive Control for AI Training Power SmoothingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 4 днПрогнозированиеA model predictive control framework with robust stability guarantees under unbounded disturbancesarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 4 днЦифровой двойникSchneider Electric тестирует цифровой двойник дата-центра в ПортугалииInvesting.com · 5 днЦифровой двойникDigital Twin-Guided Wireless Localization via Probabilistic Inverse LearningarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 днЦифровой двойникAn Incremental Knowledge-Graph Learner Digital Twin for Evidence-Grounded Early WarningarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 дн
Отчёт ФАО и ВПП: 13 очагов острого продовольственного риска
Африка ·
Система раннего предупреждения на горизонте июнь–ноябрь 2026 года выделяет 13 стран и территорий с угрозой углубления острого голода; в нескольких случаях речь о риске голода в тяжелейшей фазе.
Почему это важно
Работающая система раннего предупреждения по стране и региону: прогноз, рассчитанный на действие, а не на отчёт.
Публикуется прогноз рынка систем цифровых двойников для эксплуатации и обслуживания дата-центров на 2026-2032 годы с оценкой роста 26% в год. Содержательных данных о самих моделях в тексте нет.
Предложен метод DF-NPE: обученные сводки временных рядов и два условных нормализующих потока — для генерации синтетических обучающих пар и для оценки апостериорного распределения. Подход дополняет прямые симуляции синтетикой и поддерживает объединённую и упорядоченную стратегии обучения. На двух конфигурациях модели ценообразования активов Брока—Хоммса прямых симуляций стало на 90% меньше при меньшем расхождении апостериорных оценок и меньшем времени работы.
Агентные модели в экономике и социальных науках описывают неоднородное поведение и взаимодействия через симуляции, а их функция правдоподобия часто недоступна для оценки параметров. Работа рассматривает нейросетевой вывод без правдоподобия, в частности оценку апостериорного распределения нормализующими потоками, дающую амортизированный байесовский вывод. Отмечается, что предобученный оценщик может терять точность при смене целевой задачи, и обсуждается адаптация таких оценщиков.
