A Prediction-Enhanced Physical-to-Virtual Twin Connectivity Framework for Human Digital Twin
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new secure and privacy-preserving prediction-enhanced solution for reliable physical-to-virtual communications in human digital twin (HDT) systems. With such a prediction-enhanced connectivity (PeHDT) framework, the evolution of any virtual twin (VT) could be triggered in real-time or in advance using the expected state of its physical counterpart. This ensures the continuous maintenance of a true replica of each physical twin (PT), thus relieving the need for timely PT-VT synchronization while the VT-experienced delay is reduced to zero or close to zero. We adopted a secured federated multi-task learning technique to meet the security and privacy constraints of HDT and employed a single server discrete-time batch-service queue framework when characterizing the batching process to reduce the communication burden. Furthermore, we introduced a prediction verification framework to improve the performance of the proposed PeHDT framework. The resulting problem was formulated as a constrained Markov decision process and was solved by introducing a primary-dual deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm. Through a joint investigation of communication, batching and prediction verification schemes, the simulation results show that the proposed PeHDT framework can greatly reduce both the VT-experienced delay and the PT-VT communication time without compromising the specific requirements of HDT.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle