Skip to content
Hot eventLive

基于伴随方法的多尺度生物过程数字孪生校准与最优控制

1 reports1 sources4 hr ago updated

Get the story

AI overview

2026年10月8日，arXiv Statistics Machine Learning 发布论文《基于伴随方法的多尺度生物过程数字孪生校准与最优控制》（一手报道）。论文提出一个偏差感知的多尺度生物过程数字孪生校准与控制框架，在生物系统之系统（Bio-SoS）范式下用随机微分方程（SDE）模型表示数字孪生，并基于稀疏离散观测，采用准似然估计与伴随灵敏度分析进行校准。目前公开信息仅涉及该框架的方法表述，未见实验验证或后续进展报道。

Generated from reports · updated 3 hr ago

LatestOct 8
arXiv发布该论文，提出偏差感知的多尺度数字孪生校准与控制框架。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 8, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    基于伴随方法的多尺度生物过程数字孪生校准与最优控制

    论文提出一个偏差感知的多尺度生物过程数字孪生校准与控制框架，在生物系统之系统（Bio-SoS）范式下用随机微分方程（SDE）模型表示数字孪生，并基于稀疏离散观测用准似然估计与伴随灵敏度分析进行校准。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 8）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct8Oct8Oct8Oct8

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.