提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutional descriptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（large otherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-craftedd

包含国内外数字孪生领域论文9篇，《数字孪生的模型、问题与进展研究-刘青》、《reengineering aircraft structural life prediction using a digital twin》、《improvement of the qualtity of designed cylindrical grinding cycle with traverse feeding based on use of digital twin options》等

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import keras from keras.layers import Input,Dense,Conv2D from keras.layers import MaxPooling2D,Flatten,Convolution2D from keras.models import Model import os import numpy as np from PIL import Image from keras.optimizers import SGD from scipy import misc root_path = os.getcwd()

完整代码，可直接运行

这是中国信通院第三次发布数字孪生城市白皮书，自2017年提出数字孪生城市概念之后，2018年的白皮书聚焦于数字孪生城市概念和架构，2019年聚焦于关键技术和核心平台。2020年白皮书从政产学研用多视角系统分析今年以来数字孪生城市发展十大态势及九大核心能力，针对当前数字孪生城市发展中面临共性问题，提出策略与建议，以期为我国新型智慧城市发展提供有益参考。

油气管道站场数字孪生建设中的数据与模型.pdf

基于数字孪生仿真建模的汽车零部件生产车间运行模式研究，李帅杰，陈小安，随着近些年物联网、云基于数字孪生的汽车零部件生产车间运行模式计算、大数据、人工智能等技术的不断兴起，智能制造成为当今世界

数字孪生技术在越来越多的企业中得到了广泛的应用，特别是从产品销售转向产品服务捆绑销售的企业，或者作为服务销售的企业。 随着企业能力和成熟度的提高，今后将有更多企业使用数字孪生技术优化流程、决定数据驱动、修订新产品、新服务和业务模式。 从长远来看，要释放数字孪生技术的所有潜力，必须将数据与整个生态系统相结合。

针对全卷积孪生(SiamFC)网络算法在相似目标共存和目标外观发生显著变化时跟踪失败的问题,提出一种基于注意力机制的在线自适应孪生网络跟踪算法(AAM-Siam)来增强网络模型的判别能力,实现在线学习目标外观变化并抑制背景。首先,分别在模板分支和搜索分支中加入前一帧跟踪所得到的结果,弥补网络在应对目标外观变化的不足;然后通过在孪生网络中加入空间注意力模块和通道注意力模块实现不同帧之间的特征融合,从而在线学习目标形变并抑制背景,进一步提升模型的特征表达能力;最后,在OTB和VOT2016跟踪基准库上进行实验。实验结果表明,本文算法在OTB50数据集上的精确度和平均成功率比基础算法SiamFC分别高出了4.3个百分点和3.6个百分点。

生产加工阶段是数字孪生技术的一个重要的应用场景。目前个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日渐激烈的市场竞争，面临着极大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。企业很难适应市场环境的突然变化，比如受此次受疫情的影响，怎样运用技术手段迅速实现复工复产，是每个制造企业所需要面临的问题。