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数字孪生是一个虚拟模型，用于准确地反映物理对象。 所研究的对象（例如风力涡轮）会配备各种与重要功能领域相关的传感器。 这些传感器产生与物理对象不同方面的性能相关的数据，如能量输出、温度、天气条件等等。 然后，这些数据将转发到处理系统并应用于数字副本。
From Optimizable to Interactable: Mixed Digital Twin-Empowered Testing of Vehicle-Infrastructure Cooperation Systems
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Wireless Digital Twin Calibration: Refining DFT-Domain Channel Information
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Scientific Machine Learning-assisted Model Discovery from Telemetry Data
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Federated Learning-Assisted Optimization of Mobile Transmission with Digital Twins
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Multi-Agent DRL for Multi-Objective Twin Migration Routing with Workload Prediction in 6G-enabled IoV
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Digital Twin-Based Cooling System Optimization for Data Center
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SyncTwin: Fast Digital Twin Construction and Synchronization for Safe Robotic Manipulation
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When Digital Twins Meet Large Language Models: Realistic, Interactive, and Editable Simulation for Autonomous Driving
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TwinRL-VLA: Digital Twin-Driven Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation
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Personalized Prediction of Perceived Message Effectiveness Using Large Language Model Based Digital Twins
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参考链接
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