212.模型训练基本步骤包括定义算法公式, 也就是神经网络的前向算法;定义 loss,选择 优化器,使得 loss 最小; 对数据进行迭代训练, 使得 loss 达到最小值; 在测试集或者　验证集上对准确率进行评估。

288.数字孪生在能源领域的应用主要是为了提高( )。

287.数字孪生在教育领域的应用主要是为了提高( )。

286.数字孪生可以通过( )方式与物理实体进行交互。

285.数字孪生的最大优势是( )。

284.数字孪生主要用于对什么进行分析和优化? ( )

283.数字孪生能够实现什么样的闭环? ( )

282.数字孪生技术需要具备何种能力? ( )

281.数字孪生是通过建立( )的虚拟模型来实现对物理实体的分析、预测和优化。

280.数字孪生支持多少种数字模型集成? ( )

279.数字孪生能够实现什么样的映射关系? ( )