199.属于机器人视觉研究的核心内容是( )。①视觉定位与导航②路径规划③避障④多传　感器融合。

301.当前, 数字孪生应用更多停留在“简单描述”和“通用诊断”阶段,

300.在提升孪生精度应用中, 依次涵盖了“简单描述级”、“通用诊断级”、“智能决策级”三　大层级。

299.当前数字孪生应用仅处于初级阶段, 更多是“点状场景”能力提升的简单应用。

298.在应用模式中,提升孪生精度的应用比例远小于延长孪生时间和拓展孪生空间的应用比　例。

297.复杂的孪生对象不是由简单孪生对象组合而成的。

296.从孪生精度发展范式看, 数字孪生由对孪生对象某个剖面描述向更精准数字化映射发　展。

295.孪生时间指孪生对象和物理对象同步映射的时间长度,如可划分为设计孪生、设计制造　一体化孪生、全生命周期孪生等。

294.孪生精度指数字孪生反映真实物理对象外观行为、内在规律的准确程度,可以划分为描　述级、诊断级、决策级、自执行级等。

293.模型验证技术是孪生模型由构建、融合到修正后的最终步骤,但不通过验证的模型不是　唯一可安全的下发到生产现场并进行应用的模型。

292.孪生精度、孪生时间和孪生空间是评价数字孪生发展水平的三大要素。