数字双胞胎是城市智能化发展中的关键工具，能够监测和控制实体状态，预测其未来发展，模拟替代场景以理解变化的影响。本文介绍了 Snap4City 智慧城市数字双胞胎框架，通过数据收集、索引、计算和信息分发等功能实现持续更新的数字双胞胎，在网页界面中集成了建筑模型、道路网络、物联网设备、感兴趣点、路径等信息，以支持市民参与城市决策过程。

Sep, 2023

通过集成先进的信息、通信和计算技术对现代城市进行数字化转型，标志着数据驱动的智能城市应用迈入了一个新时代，以实现高效和可持续的城市管理。本综述旨在探讨生成式人工智能技术与城市数字孪生的创新整合，以解决智慧城市领域中的挑战，如交通与流动性管理、能源系统运营、建筑和基础设施管理以及城市设计。综述从介绍热门生成式人工智能模型及其应用领域开始，然后系统回顾现有的利用生成式人工智能技术自治能力促进城市监测和预测分析的城市科学应用，包括数据增强、合成数据和场景生成、自动化 3D 城市建模以及生成式城市设计和优化。在回顾的基础上，本综述讨论了将生成式人工智能模型融入下一代城市数字孪生中以实现更可靠、可扩展和自动化管理智慧城市的潜在机会和技术策略。

May, 2024

本文介绍了数据中心化思维的重要性和隐私问题、提出了基于合成数据的解决方案，并开发了一种全面的测试方法（DAISYnt），以检验这种方法在高度监管的领域中的可行性和质量，例如金融和医疗保健。

Apr, 2022

研究了合成数据的政策，包括创建、利用和传播。必须在保护隐私和数据的可用性之间找到平衡，并制定标准化准则来应对合成数据的挑战。

Aug, 2023

本文提出了数字孪生图（DTG）的概念，是一种自动化的、不依赖领域专家的数字孪生构建方法，采用数据驱动和图学习方法应对数字孪生的挑战。

Apr, 2023

通过结合真实数据和合成数据来改善训练集并解决数据不平衡问题，合成数据增强在提高预测准确性方面具有潜力，并可为低数据环境下的更强大的预测模型铺平道路。

Jun, 2024

本研究提供了数字孪生技术在城市物流网络中的应用框架，包括城市物流的关键因素、数字孪生技术的本体论、学习能力和优化能力，以及定量模型。此外，我们还对数字孪生技术在城市物流中的应用进行了调查，并讨论了潜在的研究效益和局限性。

Feb, 2023

本文提出了一个数字化框架，通过权衡每个层次的利弊，制定数字孪生系统的评价标准，评估所选数字孪生系统对组织流程、策略和价值创造的影响，来帮助实践者选择数字孪生系统中的适当复杂度，同时提出数字孪生系统能提供诸如预测、模拟、人工智能和机器学习等新兴能力的误用选择可能带来的风险。三个实际案例证明了该框架的应用和实用性。

Jan, 2022

数字孪生网络在网络编排、资源管理和人工智能模型训练及智能推理等方面具有重要作用，是实现 6G 网络的关键技术之一。本文探讨数字孪生网络与人工智能相互促进的机制，并为探索数字孪生网络与人工智能的未来研究方向提供参考。

Sep, 2022

本文旨在介绍模拟器生成数据在医疗保健领域的应用与潜在优势，同时指出了其存在的潜在风险和问题。

Apr, 2023