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यह शोध पत्र शहरी परिवहन प्रबंधन के लिए एक डिजिटल ट्विन (DT) विकसित करने और लागू करने की एक पद्धति प्रस्तुत करता है। जबकि पिछले शोध मुख्य रूप से DT की संवेदन और पहचान (वस्तु पहचान और ट्रैकिंग) क्षमताओं पर केंद्रित रहे हैं, यह शोध पत्र इसकी पूर्वानुमान और निर्णय लेने की क्षमताओं पर केंद्रित है—वह "मस्तिष्क" कार्य जो प्रेक्षित जानकारी से पैटर्न निकालता है और सूचित निर्णय लेता है—ऐसे प्रमुख तत्वों के रूप में जो DT को मौजूदा सिमुलेटरों से अलग करते हैं। शहरी परिवहन प्रबंधन में मूल्यवर्धन के लिए, DT को कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित और कम-विलंबता, उच्च-बैंडविड्थ संवेदन और नेटवर्किंग तकनीकों (अर्थात, साइबर-भौतिक प्रणालियाँ, या CPS) के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए। यह शोध पत्र एक CPS-आधारित DT पाइपलाइन की समीक्षा करता है और न्यूयॉर्क शहर में एक वास्तविक-विश्व परीक्षण स्थल में परिनियोजित एक DT आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है। यह शोधकर्ताओं और व्यवसायियों के लिए DT विकास में चुनौतियों और अवसरों की पहचान करने, अंतर-विषयक संचार को सुगम बनाने और विविध शहरी परिवहन अनुप्रयोगों में DT की क्षमता का लाभ उठाने के लिए एक रोडमैप प्रदान करता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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यह शहरी यातायात प्रबंधन के लिए डी.टी. के विकास में ए.आई.-आधारित पूर्वानुमान और निर्णय लेने की क्षमताओं के महत्व पर प्रकाश डालता है।
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हम एक सीपीएस-आधारित डीटी पाइपलाइन और एक वास्तविक परीक्षण बेड के अनुप्रयोग मामले को प्रस्तुत करके एक व्यावहारिक विकास दिशा प्रस्तुत करते हैं।
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यह विभिन्न क्षेत्रों में शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के बीच सहयोग को बढ़ावा देता है, तथा डी.टी. विकास और अनुप्रयोग के लिए सहयोगात्मक अनुसंधान वातावरण के निर्माण में योगदान देता है।
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यह विभिन्न शहरी परिवहन अनुप्रयोगों के लिए डीटी की क्षमता प्रस्तुत करता है।
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Limitations:
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विशिष्ट एल्गोरिदम या तकनीकी विवरण के स्पष्टीकरण का अभाव है।
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न्यूयॉर्क सिटी टेस्टबेड के विशिष्ट परिणामों या प्रदर्शन मूल्यांकन पर जानकारी सीमित है।
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डी.टी. विकास और कार्यान्वयन के सामाजिक और आर्थिक प्रभावों पर चर्चा का अभाव है।
