Difference between revisions of "Digital Twin"

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Digital Twin is a way to integrate real-time simulation with location-sensitive data collection. This term came at a point when [[Data Science]] and [[Metaverse]] became popular.
Digital Twin is a way to integrate real-time simulation with location-sensitive data collection. This term came at a point when [[Data Science]] and [[Metaverse]] became popular. Leibniz calls it [[Monad]].


=Notes on Jan 3rd, 2021=
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==陆一昕博士==
==陆一昕博士==
盈嘉互联CTO陆博士的主题：数字孪生PaaS平台。
==元宇宙不是什么？==
==元宇宙不是什么？==
#不是电子游戏
#不是电子游戏
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She also mentioned the idea of IFC([https://www.buildingsmart.org/standards/bsi-standards/industry-foundation-classes/ Industry Foundation Classes])
She also mentioned the idea of IFC([https://www.buildingsmart.org/standards/bsi-standards/industry-foundation-classes/ Industry Foundation Classes])
===案例===
#提出综合语义、位置、形状分布和属性信息等的[[BIM]]数据实体识别方法，实现全过程[[BIM]]数据实体的识别与融合。
#问题：BIM和3D GIS数据都是空间数据的重要组成。现有BIM和3D GIS数据融合多为手动配置、工作繁琐易错。另一方面、部分方法大多将BIM数据转为GIS数据，其将产生语义等数据丢失。
#结合北斗空间网格编码
#基于语义理解的自然语言空间数据检索技术、实现一个文本框下面向自然语言的空间数据检索。
#基于深度学习，实现视频与空间场景融合、虚实结合、360全景立体监控。
=Why PaaS?=
急需一个能解决底层基础、共性问题的开发平台
#BOS智慧空间操作系统
#数字孪生：时间、空间、语义融合
#零代码数字孪生数据管理工具
=How？=
如何让数字孪生使用更简单？
#3DViewer, GeoViewer
#知屋安砖社区
#GitHub


=My Idea=
=My Idea=
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[[:Category:Digital Twin]]
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[[Category:Data Science]]
[[Category:Data Science]]
[[Category:Monad]]
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Latest revision as of 02:57, 5 January 2022

Digital Twin is a way to integrate real-time simulation with location-sensitive data collection. This term came at a point when Data Science and Metaverse became popular. Leibniz calls it Monad.

Notes on Jan 3rd, 2021

According to 宋学官 on 算测融合、形性一体：

  1. 测不准
  2. something
  3. 算不准
  4. 测不了
  5. 测不准
  6. 测不全

宋老师还说了：

  1. 不疑： 上可以观整体、下可以观机理。
  2. 不痴：理念、市场、竞争、技术
  3. 不嗔：孪生不是乱生
  4. 不贪：不求大、要小而精
  5. 不慢：
  6. 不唯
  7. 不忘初心

数据驱动的云端优化平台 A Video on Dados

陆一昕博士

盈嘉互联CTO陆博士的主题：数字孪生PaaS平台。

元宇宙不是什么？

  1. 不是电子游戏
  2. 不是虚拟世界

元宇宙具有庞大的地理空间

  1. 现实世界所没有的地图(AI生成）
  2. 与现实世界完全一致的地图（数字孪生）
  3. 可编辑的世界（建筑、地形）

Ingress 游戏

  1. Google地图和导航生成
  2. 游戏中所有据点都是现实生活中真正存在的各种建筑物

She also mentioned the idea of IFC(Industry Foundation Classes)

案例

  1. 提出综合语义、位置、形状分布和属性信息等的BIM数据实体识别方法，实现全过程BIM数据实体的识别与融合。
  2. 问题：BIM和3D GIS数据都是空间数据的重要组成。现有BIM和3D GIS数据融合多为手动配置、工作繁琐易错。另一方面、部分方法大多将BIM数据转为GIS数据，其将产生语义等数据丢失。
  3. 结合北斗空间网格编码
  4. 基于语义理解的自然语言空间数据检索技术、实现一个文本框下面向自然语言的空间数据检索。
  5. 基于深度学习，实现视频与空间场景融合、虚实结合、360全景立体监控。

Why PaaS?

急需一个能解决底层基础、共性问题的开发平台

  1. BOS智慧空间操作系统
  2. 数字孪生：时间、空间、语义融合
  3. 零代码数字孪生数据管理工具

How？

如何让数字孪生使用更简单？

  1. 3DViewer, GeoViewer
  2. 知屋安砖社区
  3. GitHub

My Idea

It is possible to use Abstract Interpretation or PAC to help reduce to imprecisions in Digital Twins.


References

Category:Digital Twin


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