
随着高等教育机构、CIO、CTO及技术总监不断深入探索数字化转型与教育4.0目标,如何将数字孪生技术纳入课业体系自然成为新的关注重点。但是,数字孪生是什么?它又将给高校课业带来怎样的助益?
所谓数字孪生,是对真实对象或系统的虚拟表示。数字孪生利用实时数据定期更新,借助机器学习、模拟和推理来帮助决策。换句话说,数字孪生本质上创建出一套高度复杂的虚拟模型,相当于是特定物理事物的精确复制品。
智能校园中的连接传感器能够实时收集数据,再用于在虚拟模型上建立图谱,从而构建起校园的数字孪生副本。这样只需查看数字孪生副本,就基本能够掌握真实校园内的重要趋势。
数字孪生技术的应用当然不止于此,学生和教师也能获得这项技术的助力。
课堂上的数字孪生
面对新冠疫情的突然爆发,混合课堂变得愈发普遍。数字技术也加快了我们朝着未来高校迈进的脚步。而作为与工业4.0密切相关的趋势性技术之一,数字孪生当然也能帮助教师根据课程要求创建仿真模型。
数字孪生技术使得沉浸式学习体验第一次有望跨入“终极”阶段。在数字孪生的支持下,学生将获得参与度更高的课业内容,将以往在课堂上过于危险、复杂或昂贵而无法实现的操作变成日常。医学生可以使用动物或人体器官的虚拟孪生,而不再简单通过解剖青蛙来学习动物科学、或者排队等待观察实验室中的人类遗体。
虚拟孪生技术还支持个性化学习,保证每位学生都能使用自己的一套数字孪生器官结合适应的节奏开展学习与实验。人人参与带来的学习效果,自然远远优于在实验室中与其他学生围着同样的器官或遗体素材打转。
化学或微生物学的天然复杂属性则要求学生们始终全神贯注。通过在增强现实(AR)或虚拟现实(VR)模拟环境中引入数字孪生,教师可以最大化学生们的参与度,帮助大家以独特的方式快速掌握抽象概念。通过运行模拟,学生们可以更好地探索不同条件下的系统行为、了解问题,进而加深对于系统敏感性、系统参数变化及外部干涉所造成影响的理解。
目前,已经有部分高校将数字孪生技术纳入教学课程。斯坦福大学就在多个项目中将数字孪生技术应用于建筑、施工和工程教学。哥本哈根海洋工程与技术管理学院则将数字孪生内容整合至教学课程当中,希望更多反映行业中的客观现实。
总体而言,在高等教育领域应用数字孪生技术既有助于提高学生们的积极性、促进并加快理解,也能改善整体学习体验。此外,教育行业也在鼓励各高校将教学数字孪生纳入自动化流程,帮助学生们尽早接触并了解他们未来需要的各类工具与技能。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊云服务与谷歌云宣布合作推出多云网络连接服务,允许客户在几分钟内建立两个平台间的私有高带宽连接,而非耗时数周自建连接。该服务旨在满足企业对可靠云连接的需求,防止类似上月AWS和微软Azure大规模宕机事件再次发生。新服务结合AWS互连多云服务与谷歌跨云互连产品,现已在部分AWS区域预览上线。
这项研究开发了CaptionQA系统,通过测试AI生成的图片描述能否支持实际任务来评估其真正价值。研究发现即使最先进的AI模型在图片描述实用性方面也存在显著不足,描述质量比直接看图时下降9%-40%。研究涵盖自然、文档、电商、机器人四个领域,为AI技术的实用性评估提供了新标准。
AV Linux和MX Moksha是专为音频和音乐制作优化的Linux发行版。最新发布的AV Linux 25基于MX Linux 25,搭载Enlightenment 0.27.1桌面环境,包含Ardour DAW、OBS Studio等专业音频工具,占用约11GB存储空间。MX Moksha 25使用Moksha桌面(Enlightenment 17分支),更加轻量化,仅需8GB空间,运行时内存占用不足500MB,适合寻求轻量级发行版的用户。
以色列理工学院研究团队提出了一种将专家混合模型融入YOLOv9目标检测的创新方法。该方法让多个专门化的YOLOv9-T专家分工协作,通过智能路由器动态选择最适合的专家处理不同类型图像。实验显示,在COCO数据集上平均精度提升超过10%,在VisDrone数据集上提升近30%,证明了"分工合作"比单一模型更有效,为AI视觉系统提供了新思路。