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NVIDIA开发者博客分享用Agent辅助工作流构建AI工厂数字孪生的方法,解析场址规划、设备资产与工程需求如何整合为一致模型,以及智能体在仿真资产构建中的分工价值。

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Laplace Intelligence用数字孪生测试自动驾驶
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Laplace Intelligence基于英伟达Cosmos平台定制仿真系统,结合真实地图与实时交通数据,用AI自动生成稀有危险场景,为Isuzu、英伟达等客户测试自动驾驶系统。

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伴随法校准生物过程数字孪生:随机多尺度建模与最优控制
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一篇 arXiv 研究提出基于伴随法的随机多尺度生物过程数字孪生校准与最优控制框架,用 SDE 建模、拟似然估计与 Actor-Simulator 算法量化参数偏差,提升校准精度、样本效率与控制性能。

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数字孪生+AI智能体:验证AI工厂变更的新范式
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NVIDIA提出用数字孪生结合AI智能体验证AI工厂变更的新方法,在虚拟环境中预演GPU、网络等基础设施调整,降低大规模AI集群运维的生产风险。

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图谱驱动的智能体AI:构建网络运维数字孪生
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将网络图谱与智能体AI结合可构建网络数字孪生,实现故障的自主定位与隔离。本文解析图谱驱动的智能体智能在网络运维中的原理、价值与落地挑战。

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用AI智能体准备3D场景:物理AI仿真的新范式
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NVIDIA分享如何用AI智能体(Agentic AI)自动准备和验证3D场景,为机器人、自动驾驶等物理AI系统构建仿真就绪的数字孪生,降低仿真准备门槛。

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