使热处理可控的一种可能的方法是收集有关产品当前状态的实时信息。通常，感觉设备无法轻松或根本捕获所有相关信息。数字双胞胎在实时模拟中使用虚拟探针缩小了这一差距，并与该过程同步。本文提出了一个基于物理的，数据驱动的数字双框架，用于自动食品处理。我们建议使用设备级别可执行的精益数字双胞胎概念，需要最小的计算负载，数据存储和传感器数据要求。这项研究重点是用于热过程的非侵入性降低模型（ROM）的简约实验设计。在训练数据中表面温度的高标准偏差与ROM测试中的均方根误差之间的高标准偏差之间的相关性（$ r = -0.76 $）可以有效地选择训练数据。最佳ROM的平均均方根误差小于代表性测试集的1 kelvin（0.2％平均平均百分比误差）。 SP $ \ $ 1.8E4的仿真速度允许进行设备模型预测控制。拟议的数字双框架旨在适用于行业。通常，一旦在未提供对求解器的根级访问（例如商业仿真软件）中执行该过程的建模，就需要一旦在软件中执行该过程的建模，就需要进行非侵入式降级建模。仅使用一个数据集就可以实现降顺序模型的数据驱动训练，因为使用相关性来预测训练成功。

这项工作介绍了基于数字双胞胎方法的自主烹饪过程的概念。它提出了一种基于物理的完整订单模拟的混合方法，然后是数据驱动的系统识别过程，错误错误。它可以在设备级别上可行的数字双胞胎的时间更快，而无需云或高性能计算。该概念普遍适用于各种物理过程。

Machine learning-based modeling of physical systems has experienced increased interest in recent years. Despite some impressive progress, there is still a lack of benchmarks for Scientific ML that are easy to use but still challenging and representative of a wide range of problems. We introduce PDEBench, a benchmark suite of time-dependent simulation tasks based on Partial Differential Equations (PDEs). PDEBench comprises both code and data to benchmark the performance of novel machine learning models against both classical numerical simulations and machine learning baselines. Our proposed set of benchmark problems contribute the following unique features: (1) A much wider range of PDEs compared to existing benchmarks, ranging from relatively common examples to more realistic and difficult problems; (2) much larger ready-to-use datasets compared to prior work, comprising multiple simulation runs across a larger number of initial and boundary conditions and PDE parameters; (3) more extensible source codes with user-friendly APIs for data generation and baseline results with popular machine learning models (FNO, U-Net, PINN, Gradient-Based Inverse Method). PDEBench allows researchers to extend the benchmark freely for their own purposes using a standardized API and to compare the performance of new models to existing baseline methods. We also propose new evaluation metrics with the aim to provide a more holistic understanding of learning methods in the context of Scientific ML. With those metrics we identify tasks which are challenging for recent ML methods and propose these tasks as future challenges for the community. The code is available at https://github.com/pdebench/PDEBench.

Recent years have witnessed a growth in mathematics for deep learning--which seeks a deeper understanding of the concepts of deep learning with mathematics, and explores how to make it more robust--and deep learning for mathematics, where deep learning algorithms are used to solve problems in mathematics. The latter has popularised the field of scientific machine learning where deep learning is applied to problems in scientific computing. Specifically, more and more neural network architectures have been developed to solve specific classes of partial differential equations (PDEs). Such methods exploit properties that are inherent to PDEs and thus solve the PDEs better than classical feed-forward neural networks, recurrent neural networks, and convolutional neural networks. This has had a great impact in the area of mathematical modeling where parametric PDEs are widely used to model most natural and physical processes arising in science and engineering, In this work, we review such methods and extend them for parametric studies as well as for solving the related inverse problems. We equally proceed to show their relevance in some industrial applications.

作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。

物理信息的神经网络（PINN）是神经网络（NNS），它们作为神经网络本身的组成部分编码模型方程，例如部分微分方程（PDE）。如今，PINN是用于求解PDE，分数方程，积分分化方程和随机PDE的。这种新颖的方法已成为一个多任务学习框架，在该框架中，NN必须在减少PDE残差的同时拟合观察到的数据。本文对PINNS的文献进行了全面的综述：虽然该研究的主要目标是表征这些网络及其相关的优势和缺点。该综述还试图将出版物纳入更广泛的基于搭配的物理知识的神经网络，这些神经网络构成了香草·皮恩（Vanilla Pinn）以及许多其他变体，例如物理受限的神经网络（PCNN），各种HP-VPINN，变量HP-VPINN，VPINN，VPINN，变体。和保守的Pinn（CPINN）。该研究表明，大多数研究都集中在通过不同的激活功能，梯度优化技术，神经网络结构和损耗功能结构来定制PINN。尽管使用PINN的应用范围广泛，但通过证明其在某些情况下比有限元方法（FEM）等经典数值技术更可行的能力，但仍有可能的进步，最著名的是尚未解决的理论问题。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

在过去的十年中，数字双胞胎的概念在受欢迎程度上爆发了，但围绕其多个定义，其新颖性作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在，尽管进行了许多评论，调查和新闻稿，但其实际适用性仍然存在。探索了数字双胞胎一词的历史，以及其在产品生命周期管理，资产维护和设备车队管理，运营和计划领域的初始背景。还基于七个基本要素提供了一个最小可行的框架来利用数字双胞胎的定义。还概述了采用DT方法的DT应用程序和行业的简短旅行。预测维护领域突出了数字双胞胎框架的应用，并使用基于机器学习和基于物理的建模的扩展。采用机器学习和基于物理的建模的组合形成混合数字双胞胎框架，可以协同减轻隔离使用时每种方法的缺点。还讨论了实践实施数字双胞胎模型的关键挑战。随着数字双技术的快速增长及其成熟，预计将实现实质性增强工具和解决方案的巨大希望，以实现智能设备的智能维护。

在这项工作中，我们介绍，证明并展示了纠正源期限方法（Costa） - 一种新的混合分析和建模（火腿）的新方法。 HAM的目标是将基于物理的建模（PBM）和数据驱动的建模（DDM）组合，以创建概括，值得信赖，准确，计算高效和自我不断发展的模型。 Costa通过使用深神经网络产生的纠正源期限增强PBM模型的控制方程来实现这一目标。在一系列关于一维热扩散的数值实验中，发现CostA在精度方面优于相当的DDM和PBM模型 - 通常通过几个数量级降低预测误差 - 同时也比纯DDM更好地概括。由于其灵活而稳定的理论基础，Costa提供了一种模块化框架，用于利用PBM和DDM中的新颖开发。其理论基础还确保了哥斯达队可以用来模拟由（确定性）部分微分方程所控制的任何系统。此外，Costa有助于在PBM的背景下解释DNN生成的源术语，这导致DNN的解释性改善。这些因素使哥斯达成为数据驱动技术的潜在门开启者，以进入先前为纯PBM保留的高赌注应用。

随着数据的不断增加，将现代机器学习方法应用于建模和控制等领域的兴趣爆炸。但是，尽管这种黑盒模型具有灵活性和令人惊讶的准确性，但仍然很难信任它们。结合两种方法的最新努力旨在开发灵活的模型，这些模型仍然可以很好地推广。我们称为混合分析和建模（HAM）的范式。在这项工作中，我们调查了使用数据驱动模型纠正基于错误的物理模型的纠正源术语方法（COSTA）。这使我们能够开发出可以进行准确预测的模型，即使问题的基本物理学尚未得到充分理解。我们将Costa应用于铝电解电池中的Hall-H \'Eroult工艺。我们证明该方法提高了准确性和预测稳定性，从而产生了总体可信赖的模型。

评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法，从而提高计算要求。此外，随着复杂性，同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求，需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述，我们希望缩小三个学科之间的差距（1）电力供应安全性评估，（2）人工智能和（3）实验设计。为此，我们对所选应用领域进行大规模的定量审查，并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外，我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素，并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和（非）可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道，以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。

传统上，基于标度律维模型已被用于参数对流换热岩类地行星像地球，火星，水星和金星的内部，以解决二维或三维高保真前插的计算瓶颈。然而，这些在物理它们可以建模（例如深度取决于材料特性），并预测只平均量的量的限制，例如平均温度地幔。我们最近发现，前馈神经网络（FNN），使用了大量的二维模拟可以克服这个限制和可靠地预测整个1D横向平均温度分布的演变，及时为复杂的模型训练。我们现在扩展该方法以预测的完整2D温度字段，它包含在对流结构如热羽状和冷downwellings的形式的信息。使用的地幔热演化的10,525二维模拟数据集火星般的星球，我们表明，深度学习技术能够产生可靠的参数代理人（即代理人即预测仅基于参数状态变量，如温度）底层偏微分方程。我们首先使用卷积自动编码由142倍以压缩温度场，然后使用FNN和长短期存储器网络（LSTM）来预测所述压缩字段。平均起来，FNN预测是99.30％，并且LSTM预测是准确相对于看不见模拟99.22％。在LSTM和FNN预测显示，尽管较低的绝对平均相对精度，LSTMs捕捉血流动力学优于FNNS适当的正交分解（POD）。当求和，从FNN预测和从LSTM预测量至96.51％，相对97.66％到原始模拟的系数，分别与POD系数。

在概述中，引入了通用数学对象（映射），并解释了其与模型物理参数化的关系。引入了可用于模拟和/或近似映射的机器学习（ML）工具。ML的应用在模拟现有参数化，开发新的参数化，确保物理约束和控制开发应用程序的准确性。讨论了一些允许开发人员超越标准参数化范式的ML方法。

人工神经网络今天具有广泛的应用程序，因为它们的高度灵活性和从数据中建模非线性功能的能力。但是，由于其黑盒性质，从小型数据集概括的能力差以及在培训期间的不一致的融合，神经网络的可信度受到限制。铝电解是一个复杂的非线性过程，具有许多相互关联的子处理。人工神经网络可能非常适合对铝电解过程进行建模，但是此过程的安全性最关键的性质需要值得信赖的模型。在这项工作中，稀疏的神经网络经过训练，以建模铝电解模拟器的系统动力学。与相应的密集神经网络相比，稀疏模型结构的模型复杂性显着降低。我们认为这使模型更容易解释。此外，实证研究表明，稀疏模型比密集的神经网络从小型训练集中概括得更好。此外，训练具有不同参数初始化的稀疏神经网络的合奏表明，模型会收敛到具有相似学习的输入特征的相似模型结构。

在2015年和2019年之间，地平线的成员2020年资助的创新培训网络名为“Amva4newphysics”，研究了高能量物理问题的先进多变量分析方法和统计学习工具的定制和应用，并开发了完全新的。其中许多方法已成功地用于提高Cern大型Hadron撞机的地图集和CMS实验所执行的数据分析的敏感性;其他几个人，仍然在测试阶段，承诺进一步提高基本物理参数测量的精确度以及新现象的搜索范围。在本文中，在研究和开发的那些中，最相关的新工具以及对其性能的评估。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

在飞机系统绩效评估的背景下，深度学习技术可以快速从实验测量中推断模型，其详细的系统知识比基于物理的建模通常所需的详细知识。但是，这种廉价的模型开发也带来了有关模型可信度的新挑战。这项工作提出了一种新颖的方法，即物理学引导的对抗机学习（ML），从而提高了对模型物理一致性的信心。首先，该方法执行了物理引导的对抗测试阶段，以搜索测试输入，以显示行为系统不一致，同时仍落在可预见的操作条件范围内。然后，它进行了物理知识的对抗训练，以通过迭代降低先前未经证实的反描述的不需要的输出偏差来教授与系统相关的物理领域的模型。对两个飞机系统绩效模型的经验评估显示了我们对抗性ML方法在暴露两种模型的身体不一致方面的有效性，并提高其与物理领域知识一致的倾向。

Energy consumption in buildings, both residential and commercial, accounts for approximately 40% of all energy usage in the U.S., and similar numbers are being reported from countries around the world. This significant amount of energy is used to maintain a comfortable, secure, and productive environment for the occupants. So, it is crucial that the energy consumption in buildings must be optimized, all the while maintaining satisfactory levels of occupant comfort, health, and safety. Recently, Machine Learning has been proven to be an invaluable tool in deriving important insights from data and optimizing various systems. In this work, we review the ways in which machine learning has been leveraged to make buildings smart and energy-efficient. For the convenience of readers, we provide a brief introduction of several machine learning paradigms and the components and functioning of each smart building system we cover. Finally, we discuss challenges faced while implementing machine learning algorithms in smart buildings and provide future avenues for research at the intersection of smart buildings and machine learning.

随着Terahertz（THZ）信号产生和辐射方法的最新进展，关节通信和传感应用正在塑造无线系统的未来。为此，预计将在用户设备设备上携带THZ光谱，以识别感兴趣的材料和气态组件。 THZ特异性的信号处理技术应补充这种对THZ感应的重新兴趣，以有效利用THZ频带。在本文中，我们介绍了这些技术的概述，重点是信号预处理（标准的正常差异归一化，最小值 - 最大归一化和Savitzky-Golay滤波），功能提取（主成分分析，部分最小二乘，t，T，T部分，t部分，t部分正方形，T - 分布的随机邻居嵌入和非负矩阵分解）和分类技术（支持向量机器，k-nearest邻居，判别分析和天真的贝叶斯）。我们还通过探索他们在THZ频段的有希望的传感能力来解决深度学习技术的有效性。最后，我们研究了在联合通信和传感的背景下，研究方法的性能和复杂性权衡；我们激励相应的用例，并在该领域提供未来的研究方向。

A digital twin is defined as a virtual representation of a physical asset enabled through data and simulators for real-time prediction, optimization, monitoring, controlling, and improved decision-making. Unfortunately, the term remains vague and says little about its capability. Recently, the concept of capability level has been introduced to address this issue. Based on its capability, the concept states that a digital twin can be categorized on a scale from zero to five, referred to as standalone, descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive, and autonomous, respectively. The current work introduces the concept in the context of the built environment. It demonstrates the concept by using a modern house as a use case. The house is equipped with an array of sensors that collect timeseries data regarding the internal state of the house. Together with physics-based and data-driven models, these data are used to develop digital twins at different capability levels demonstrated in virtual reality. The work, in addition to presenting a blueprint for developing digital twins, also provided future research directions to enhance the technology.