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Quantifying the Acclimatization Process Following Conservation Treatment Using Digital Speckle Pattern Interferometry
这项在维多利亚和阿尔伯特博物馆进行的为期11年的研究利用数字斑点条纹干涉技术证明，无论用于加固的粘合剂为何，18世纪的法国橱柜柜屉都会在几年内适应展厅的环境条件，这表明这种快速稳定是一个与受处理文化遗产的预防性保护相关的普遍现象。
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Sequential development and evaluation of virtual model control with integral control for robotic dry-bone resection: a benchtop study
这项台面研究表明，通过将积分控制与虚拟模型控制相结合，并结合机械稳定性和空间校准的顺序改进，可以显著提高机器人干骨切除术的精度，同时为未来的高保真测试确定最佳操作参数。
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Scenario-driven flood resilience assessment and critical node identification for urban road networks
本研究提出了一个场景驱动框架，该框架将动态洪水模拟与双准则识别方法相结合，以揭示降雨模式与地形如何共同塑造城市道路网络的韧性，并证明基于结构重要性和洪水暴露程度的双重因素进行优先加固，在缓解连通性损失方面显著优于仅基于拓扑结构或随机策略。
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On developing a distributed Gauss-Newton optimizer for the geomechanics initialization problem for carbon storage
本文提出了一种分布式高斯-牛顿优化器，该优化器利用基于 MPI 的并行“行走者”（walkers）和 Duchon 样条插值，以高效解决碳封存中的地质力学初始化问题，并证明了与传统的单线程方法相比，该方法在扩展性、对局部极小值的鲁棒性以及重现一致应力场方面的准确性方面具有优越性。
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An Integrated Decision Framework for Sustainable and Code-Compliant Building Design Using Building Information Modeling and Multi-Criteria Performance Assessment
本研究提出了一种集成决策框架，该框架结合了建筑信息模型（BIM）、性能评估和多准则决策分析，旨在同时评估可持续建筑设计在法规合规性、环境性能及施工可行性方面的表现，并通过使用现有基准资源的受控说明性数据集进行了论证。
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Design and Development of Electric Vehicle Charging Station Infrastructure Integrated with a Solar PV-Based Microgrid for Traffic-Responsive Load Management
本文提出并验证了一种配备交通响应式负荷管理系统的太阳能光伏集成电动汽车充电站，该系统能够根据实时道路密度动态分配充电功率，从而优化可再生能源利用、降低电网依赖并最大限度地减少车辆等待时间。
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Behavior-Aware Multi-Objective Action Selection for Cognitive Radar against Cognitive ESM Threats
本文提出了一种针对认知雷达的行为感知多目标动作选择框架，该框架通过采用一种平衡高回报与降低行为规律性的“随机近优”策略，在优化任务性能和目标估计质量的同时，最大限度地降低对认知电子支援（ESM）威胁的可预测性。
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First Experimental Realization of a Cable-Free and Battery-Free Spatial Power Grid Infrastructure
本文报告了首个通过利用算法拓扑共振（Algorithmic Topological Resonance）与非辐射消逝波耦合（nonradiative evanescent wave coupling）来实现的无缆、无电池空间功率网格的实验实现，该技术可在15米室内半径和500米移动走廊范围内提供安全、高效（92.5%）的无线功率传输，从而有效地消除了对物理充电基础设施和化学电池的需求。
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Dual-Layer Optimization for H2-NH3 Integrated Energy System
本文提出了一种用于风-光-热集成系统的双层优化模型，该模型将掺氨热力发电机组与电转氨合成技术相结合，旨在显著降低运行成本、提高可再生能源利用率，并增强系统的安全性与稳定性。
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Intelligent Optimization of Wind Farm Layout Under Wind Turbine Wake Effect Based on Deep Learning and Fluid Dynamics
本文提出了一种集成物理信息神经网络、图注意力网络和深度强化学习的端到端协作框架，旨在同时提高风电场尾流预测精度并优化风机布局，在保持物理一致性和可扩展性的同时，显著降低了尾流损失和推理时间。