A Prediction-Enhanced Physical-to-Virtual Twin Connectivity Framework for Human Digital Twin
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».