⚡ 电气工程
IoT-based Low-Cost Time-Domain Reflectometry for Granular Soils: Sand-Specific Moisture Calibration and Machine-Learning Sand Identification
本研究提出了一种低成本、基于物联网的框架，该框架通过特定校准显著提高了沙土中土壤水分的估算精度，并证明了利用机器学习对介电传感器数据进行自动化沙类识别的可行性。
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💻 计算机科学
Brain-like adaptive dendritic memristive networks
本文提出了一种类脑自组织硬件架构，该架构利用电化学机制，通过结构动力学与功能连接性的协同演化来实现物质内学习与记忆，从而通过自适应树突忆阻网络实现具身智能。
⚡ 电气工程
UniCast: A Universal Model for Multi-Lead-Time and Modality-Specific Predictions
UniCast 是一种通用深度学习天气预报模型，它通过采用具有专门的通用型和专家型组件的半自回归策略，在提供准确、多前导时间步长且针对特定模态的预测的同时，降低了计算开销，从而解决了快速降水更新与长前导高空预报之间的时效冲突。
⚡ 电气工程
Physics-guided Fully Convolutional Network using attenuation information for viscoacoustic velocity model prediction
本研究提出了一种物理引导的全卷积网络，该网络将衰减信息作为辅助输入，旨在显著提高粘弹性声波速度模型重建的准确性与鲁棒性（相比于传统的纯数据驱动方法），同时也展示了该方法对衰减数据精度的敏感性。
⚡ 电气工程
Partitioned Co-Simulation for CAD-integrated Vibroacoustic Problems in Unbounded Domains
本文提出了一种模块化、分区的协同仿真框架，该框架将等几何结构与声学求解器直接耦合在用于外部振动声学分析的 CAD 几何体上，并具有创新的复数值收敛加速技术，以确保弱耦合和强耦合问题均能获得稳健且精确的解。
⚡ 电气工程
Why Variance Metrics Cannot Validate ComBat Harmonization: Evidence from Three-Vendor Mammography Radiomics
本研究表明，传统的基于方差的指标对 ComBat 谐调（harmonization）提供了循环论证且具有误导性的验证，因为它们无法检测出持续存在的非线性厂商特有模式以及生物信号丢失，从而必须使用独立的非线性可分性测试来真正评估跨厂商的可比性。
⚡ 电气工程
Effect of Bracing Configuration on the Lateral Response of Multi- Storey Steel Buildings under Wind Loading: A Comparative Study Using Tekla Structures
本研究利用 Tekla Structures 证明，在 ASCE 7–16 风载荷作用下的十层钢结构建筑三种同心支撑配置中，X 型支撑与倒 V 型及 K 型支撑系统相比，具有更优越的侧向刚度和更小的漂移。
⚡ 电气工程
Multimodal Photonic–Plasma Device for Antimicrobial-Resistant Skin Infections: Design Verification and Optical Throughput Analysis for Translational R&D
本文展示了一种多模态光子-等离子体器件的设计验证与光学吞吐量分析，该器件将四种非电离模态集成到顺序治疗方案中，以应对抗微生物耐药性皮肤感染，证实了在临床可部署系统中传递独立治疗能量通量的工程可行性。
⚡ 电气工程
Assessment of Risk Management and Delay Mitigation Strategies in Water Infrastructure Projects: Lessons from the Hargeisa Water Supply Expansion Project
本文通过分析哈尔格萨供水扩建项目中的风险管理与延误缓解措施，旨在证明在脆弱的后冲突国家，有效的策略需要超越传统的工程技术框架，通过适应性治理和定制化的协调机制，来应对制度脆弱性、承包商失职以及社会政治动态等问题。
⚡ 电气工程
Robust Wave Origin Detection from Sensor Array Data via Randomized Hough Transform and Model Fitting
本文提出了一种通过结合巴特沃斯滤波、用于候选识别的三维随机霍夫变换以及最小二乘模型拟合，从而在噪声和非均匀条件下有效估计波源的鲁棒框架。