• 编辑·虚拟现实智能硬件数字孪生中的虚拟现实和智能硬件Zhihan LV1*,Gustavo MARFIA2,Fabio POIESI3,Neil VAUGHAN4,Jun SHEN51. 瑞典乌普萨拉大学;2. 意大利博洛尼亚大学;3. 布鲁诺·凯斯勒基金会,意大利; 英国埃克塞特大学;5. 澳大利亚卧龙岗大学*通讯作者 ,lvzhihan@gmail.com制造业数字化转型的几种新模式和新业态出现,是因为信息技术与实体经济的快速融合,以及产业数字化、网络化、智能化的演进趋势日益明显。其中,数字孪生日益成为行业各界的研究热点,前景广阔它以数字方式映射它使虚拟和现实之间的差距消失,基于他们的闭环互动。数字孪生无疑是应对熟悉的产品、生产和服务的重要战略技术。它还可以通过收集有限的物理传感器指标的直接数据来推测一些机器学习无法直接测量的指标这可以实现对当前状态的评估、对过去问题的诊断和对未来趋势的预测,并模拟可能性以提供更全面的决策支持。在“工业4.0/5.0”的推动下将实体工业对象或系统完全数字化,并建立包括虚拟对象、虚拟过程和虚拟工厂区域的模型这些数字双胞胎可以放置在虚拟环境中,以分析、模拟、验证、测试和调整各种情况,例如产品或过程优化,优化真实对象或系统的操作,并增加其附加值。同时,“虚拟现实”的场景可视化表达和新的场景交互方式将更有利于数字世界中更好的视觉效果和交互操作。数字孪生与虚拟现实的结合,目前被广泛用作运维的指导性指令、防错预警、信息提示等,以提高操作人员的效率和准确性虚拟现实通过眼镜和头盔等智能硬件为用户带来更好的视觉和感官。不过,智能硬件的技术水平仍有提升空间。随着研发水平的不断提高,硬件配置的合理化和成本的降低将逐步实现。现在这个领域的重点应该是如何提升用户体验,丰富产品。在“在COVID-19时代整合数字孪生和深度学习用于医学图像分析”中,作者介绍了一种基于数字孪生的智能医疗系统,该系统与医疗设备集成,以收集有关设备/机器/系统的当前健康状况,配置和维护历史的信息。此外,通过使用深度学习模型分析医学图像,即X射线,以检测COVID-19的感染。所设计的系统是基于级联递归卷积神经网络(RCNN)架构。在这种架构中,检测器阶段更深,对小的和接近的误报更具顺序选择性。这种架构是RCNN模型的多级扩展,并使用一个阶段的输出来训练另一在每个阶段,II虚拟现实&智能硬件八月(2022)卷。4条第4在不同阶段的训练期间,调整框以定位最接近的假阳性的合适值。以这种方式,调整检测器的布置以增加交集而不是并集,从而克服过拟合的问题。在“Measuring 3D face deformations from RGB images of expression rehabilitation exercises”中,提出了一个完整的框架,该框架允许构建面部的3D可变形形状模型(3DMM),用于拟合目标RGB图像。该模型具有基于局部化变形分量的特点。从3D到2D执行拟合变换,并由目标图像中检测到的标志与平均3DMM上手动注释的标志之间的对应性引导。拟合还具有在两个步骤中执行的区别,以将与目标主体的身份相关的面部变形与由面部动作引起的面部变形在“Deep Inside molecules - digital twins at the nanoscale”中它们用于执行与特定用例相关的任务。三个方面进行了调查,包括模型的建立,合理的设计,和有形的模型。在这里,作者报告了几种离子通道,病毒成分和人工水通道的膜嵌入系统。作者能够改进和创建基于数字孪生的分子设计。分子应用领域提供了巨大的机会,大多数技术和工艺方面已经解决。一旦虚拟现实的入门被简化,并且该技术获得更广泛的接受,预计将得到更广泛的采用。“Balanced-partitioning treemapping method for digital hierarchical dataset” presented a treemappingmethod based on balanced partitioning that enables excellent aspect ratios in one variant, good temporalcoherence为了布局树图,节点的所有子节点被分成两组,然后进一步划分,直到到达单个元素的组。在此之后,这些组被组合以形成代表父节点的矩形。对分层数据集的每一层执行该过程。对于分区的第一个变体,对子元素进行排序,并从大元素和小元素构建大小尽可能相等的两个组(大小平衡分区)。这实现了矩形的令人满意的纵横对于第二种变体,采用子序列,并从中创建大小尽可能相等的组,而不需要排序(基于序列,纵横比和时间一致性之间的良好折衷)。对于第三个变量,孩子们被分成两组,基数相等,不管他们的大小(数量平衡,纵横比差,但时间一致性好)。“基于计算机断层扫描的新型虚拟鼻内窥镜系统”提出了一种用于模拟鼻腔内医疗检查过程的系统,用于培训和研究目的,使用患者的精确计算机断层扫描(CT)作为参考。突出显示了作为系统开发指南的病理学。此外,还概述了目前的研究,包括台式医疗人体模型,3D打印,动物,硬件,软件和使用硬件来增强用户交互的软件。最后,与类似的国家的最先进的研究进行了比较这项工作的主要成果是交互式游戏化技术,通过识别鼻腔中存在的病理,如鼻甲肥大,鼻中隔偏曲腺样体肥大,鼻息肉病和肿瘤,提出模拟沉浸式检查的体验。《云环境下基于工业物联网的大数据管理与分析的数字孪生智能系统》调查并阐述了云环境下基于工业物联网的大数据管理与分析领域的多个开放性挑战。阐述了云基础设施中的机器学习、云环境中大数据分析的人工智能技术以及联合学习云系统等领域所面临的此外,加强虚拟现实&智能硬件八月(2022)卷。4条第 4III学习是一种允许大型基于云的数据中心分配更节能的资源的新技术。此外,作者提出了一种架构,试图将几个云提供商提供的功能结合起来,以实现在云中的每个用户之外建立的节能工业物联网大数据管理框架(EEIBDM)。物联网数据可以与强化和联合学习等技术相集成,以实现数字孪生场景,用于机器和室温的工业物联网大数据2022年6月18日