eess 篇论文 | Gist.Science

本文通过引入一种新型的无乘法器宽带噪声整形滤波器设计，在保持高无杂散动态范围的同时，显著降低了查找表大小和数模转换器（DAC）字长，从而解决了直接数字频率合成器对高内存和高字长的需求问题。

本文提出了一种用于6G的堆叠智能超表面（SIM）赋能的感知通信一体化（ISAC）框架，该框架利用多层电磁波操控技术对波束赋形和超表面参数进行联合优化，并证明了与传统的单层可重构智能超表面（RIS）架构相比，在可达数据速率、感知信噪比以及估计精度方面具有显著提升。

本研究表明，通过在 700–900 °C 下增强反应路径，将浓缩太阳能与生物质气化相结合，能够实现高效的自热制氢，从而降低高达 40% 的能耗，并通过熔盐储热确保运行的连续性。

本文介绍了一种用于边缘人工智能设备的深度学习算法 BPqu，该算法能够实现针对跑步的零延迟、实时呼吸相位量化与预测，旨在提供即时的、非干扰性的指导，以减轻呼吸窘迫并提升跑步者的福祉。

本研究针对灾害易发岛屿社区的分布式能源微电网，提出了一种结合多源数据、HOMER Pro 优化以及基于代理的模型仿真，旨在增强韧性、运行效率及快速应急恢复能力的网物耦合框架。

本文提出了一种用于微电网的能量管理系统，该系统利用鹈鹕优化算法结合需求侧负荷转移，以实现最优发电调度和最低运行成本，并在涉及混合可再生能源和电池储能的四种场景中，其性能优于基准算法。

本研究表明，在沥青混凝土中掺入20%的回收沥青路面（RAP）和2%的废机油（WEO），可以创造出一种可持续且具有成本效益的柔性路面混合料，其性能与传统混合料相当，同时降低了14.22%的建设成本，并减少了对原生材料的依赖。

本文提出了一种骨架引导的多正交包围盒分解（SG-MOBD）方法，该方法利用 RGB-D 分割和基于骨架的分水岭划分技术来为未知障碍物生成紧凑的包围盒，与传统的凸包围体相比，显著降低了在线机器人碰撞检测中的误报率和计算延迟。

本研究表明，将天然山羊毛纤维与废旧轮胎再生橡胶颗粒进行混合，可创造出一种高性能沥青结合料，在显著降低碳排放和能耗的同时提高机械耐久性，为伊朗的道路基础设施提供了一种可持续的解决方案。

本研究结合离心模型试验、PIV分析以及三维下界有限元极限分析，揭示了砂土-粘土复合地层中浅埋隧道掌子面的稳定性与破坏机制显著受控于土层界面位置及上部砂层内摩擦角，并最终建立了临界覆径比与内摩擦角之间的线性关系，以指导支护压力设计。