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不局限于大数据数据对于连接虚拟空间和物理空间至关重要,然而,目前的研究更多地关注大数据,在一定程度上忽视了小数据的价值。大数据和小数据的区别在于数据的规模、复杂程度和处理方法。大数据通常需要使用分布式计算和人工智能技术进行处理和分析,而小数据可以使用传统的统计分析和数据挖掘方法进行处理和分析。在某些情况下,小数据可以比大数据有用。高质量的小数据集对于特定的工业服务比来源不明的大型观测数据更有意义。此外,大数据在评估不确定性方面的表现相对较差。北京创新数字孪生费用是多少?重庆数字孪生模型供应商家
数字孪生
随着近年来信息技术的不断发展(如网络通信技术、传感器技术、智能嵌入式技术等),虚拟空间与物理空间的联系比以往任何时候都更加紧密。在这种背景下,数字孪生变得越来越受关注。数字孪生可以通过虚拟空间和物理空间之间的无缝连接和融合来进行扩展和进化,这种一致性和同步性可以为众多服务带来许多好处,包括实时监控,动态优化和准确预测。数字孪生的价值已经得到了各个领域的研究人员,企业和其他利益相关者的认可,包括医疗保健,农业,城市科学,航空航天工程,海洋工程甚至地球系统。本地数字孪生建模平台河南数字孪生建模多少钱。
另一个重要的考虑因素是全面性,这是指在互动过程中考虑了多少元素和联系。 当前的应用通常集中在物理和虚拟空间之间的交互,或者人与机器之间的交互。然而,我们认为,还应考虑其他互动。 在虚拟空间和物理空间中存在着许多子元素,这些子元素之间也需要进行交互,包括虚拟元素(如模型、数据和服务)之间的交互和物理元素(如人、机、物料、方法和环境)之间的交互,这需要用户和研究人员更多的关注。通过***的交互,可以提高模型的准确性、数据的价值和服务质量。
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数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径,在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展,数字孪生技术已经应用于各个领域,特别是工业领域。然而,仍有一些差距有待填补,一些限制因素有待解决。在这里,本文简要概述了数字孪生在工业中的进展,并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战,以提高数字孪生的成熟度,并促进未来的大规模工业应用。
目录
1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 重庆数字孪生模型成交价。河南一站式数字孪生市场报价
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潜在的道德和隐私问题数字孪生的引入不可避免地引起了用户的隐私和道德问题,因为数字孪生将包含整个制造系统的多个数据和模型,包括个人的私人数据。此外,还可能出现一些新的网络犯罪活动。***,由于数据的不完整或算法的选择,可能会出现一些偏差,这将进一步导致片面的结论和不合理的决策。为解决上述问题,需要制定相关的技术、政策、法律和法规。
尽管近年来在工业应用方面取得了相当大的进展,但由于认识不足、模型不准确、数据不完整、交互不足、商业软件不成熟以及标准体系不完整,数字孪生的整体成熟度仍然相对较低。此外,数字孪生在工业中的发展面临着持续的技术挑战,需要克服这些挑战才能推动进一步的发展。 重庆数字孪生模型供应商家
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