Цифровой двойникГибридныйEdge-Cloud цифровой двойник для управления птицеводствомarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеСовместное управление DRL и MPC для транспортных сетей с разными классами ТСarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераЦифровой двойникМноговидовая система моделирования для интеграции цифровых двойников с LLM-анализом совместимостиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 18 чЦифровой двойникСтруктурированное извлечение персоны для цифровых двойников на основе LLMarXiv — Computers and Society (cs.CY) · вчераПрогнозированиеСтресс-тест LLM-агентов: влияние ленты постов на лексическое разнообразиеarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · вчераМоделированиеКак управлять поведением многоагентных системХабр · вчераЦифровой двойникЦифровой двойник для квантового канала спутника QEYSSatarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникСогласование верхних онтологий для обороны: IES, HQDM и BFOarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникПланирование передачи данных для цифровых двойников с учётом надёжностиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникИИ меняет производство стекловолокна: прогнозирование, цифровые двойники и инфраструктураGlobeNewswire · 3 днЦифровой двойникКМГ внедряет цифровые двойники на 12 месторожденияхdprom.kz — промышленность · 3 днЦифровой двойникЦифровой двойник сетей SWER для узкополосной связиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 дн
Планирование передачи данных для цифровых двойников с учётом надёжности
США и Запад ·
В системах Industrial Internet of Things цифровые двойники используют данные от распределённых устройств для мониторинга физических процессов. При ограниченных ресурсах канала связи базовая станция не может собирать наблюдения со всех устройств одновременно, поэтому необходимо выбирать, какие устройства будут передавать данные. Исследование предлагает метод планирования запросов наблюдений, чтобы цифровой двойник оставался точным, даже когда физический процесс изменяется после обучения моделей.
Почему это важно
Актуально для управления ресурсами и поддержания точности цифровых двойников в условиях ограниченной пропускной способности сети.
Разработана гибридная архитектура цифрового двойника для контроля климата на птицефабриках. Она объединяет распределенные датчики, оценку состояния на устройстве, физико-данные модели и управление с прогнозом, что позволяет учитывать биологическую изменчивость и обеспечивать соблюдение ограничений благополучия.
Предложена многовидовая рамка моделирования для интеграции и повторного использования цифровых двойников. Она рассматривает интеграцию как проблему согласованности между моделями и представлениями, а также использует LLM для анализа совместимости.
Исследуется влияние структурирования информации о персоне на точность LLM-симуляторов индивида. Показано, что не объем информации, а способ ее организации является ключевым ограничением. Сравниваются неструктурированные резюме и структурированные представления персоны.
