Yi-Ping Chen团队发布数字孪生中ML与UQ集成综述

1. 13:00
   arXiv · ML

   面向数字孪生实时决策的机器学习与不确定性量化集成：以系统为中心的综合综述与展望

   该综述强调数字孪生正从被动虚拟表征演变为驱动实时决策的闭环系统，指出机器学习（ML）与不确定性量化（UQ）长期被割裂研究，缺乏在线运行中集成的理解。 文章梳理了从虚拟表征到行动的优化、策略和知识三类主流路径，并阐明ML在代理建模、信息转化及加速决策中的三重角色，以及UQ在支持不确定性感知和模型自适应中的作用。

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