A comprehensive review of Digital Twin technologies in smart cities
Notice bibliographique
Résumé
As urbanization accelerates globally, the need for smarter, more sustainable cities has become imperative. This review article delves into the realm of Digital Twin (DT) technologies and their role in shaping the future of urban development. By exploring the convergence of DT technologies and smart cities, this article offers a comprehensive analysis of how these technologies are driving the Industry 4.0 (I4.0) revolution. Through an extensive literature review, we examine the pivotal role of DT technologies in diverse domains such as healthcare, wellness, security, safety, transportation, energy, mobility, and communications. Furthermore, the review explores the enabling technologies behind DTs, including Internet of Things (IoT)-based, Machine Learning (ML)-based, Cyber–physical Systems (CPSs)-based, and blockchain technology-based, to name a few. Practical applications of DT technologies are also examined through reviews of case studies across transport, water management and automotive technology, highlighting their transformative impact on smart city development. Lastly, this article addresses key DT research challenges and outlines future directions to unlock the full potential of DT technologies in building safe and sustainable cities. • Role of Digital Twins in smart city development is reviewed. • Enabling Digital Twin technologies in smart cities are presented. • Technologies include Machine Learning, IoT, Cyber–physical Systems, blockchain. • Digital Twin applications in smart cities across multiple domains are discussed. • Digital Twins case studies on transport, water and driving are reviewed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».