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本文报道了高质量、低温度液态金属打印 SnO 薄膜的晶圆级合成，旨在构建高度均匀且高良率的忆阻晶体管阵列，该阵列成功模拟了突触可塑性，并在基于硬件的神经网络中执行了稳健的图像处理与修复任务。

这项参数化计算流体力学研究表明，斑块形态（特别是偏心率和偏斜度）与血管曲率之间的相互作用显著影响壁剪切应力及其梯度，从而关键性地影响冠状动脉斑块破裂风险。

本文提出了一种用于六自由度史都华特平台（Stewart platform）的一型线性控制器，该平台旨在为脑电图（EEG）仿体实验生成可重复的动态运动，通过一个包含执行器动力学和积分误差状态的24阶线性模型，展示了有效的跟踪性能和零稳态误差。

本研究通过对弗赖堡迪滕巴赫区的考察，旨在展示社区共享储能系统如何有效地利用二次利用的电动汽车电池作为一种可持续且经济的解决方案，同时强调了制定标准化法规以确保安全可靠实施的紧迫性。

本研究提出了一种针对宿舍建筑的集成式基于智能体建模与动态生命周期评估框架，该框架通过模拟复杂的动态交互作用来量化评估偏差并有效指导优化策略，从而实现了累积环境影响降低5.8%。

本文提出了一种用于高频链路逆变器的无源原边谐振策略，该策略无需额外的有源器件或复杂的控制，即可有效抑制电压尖峰并补偿占空比损失，并通过一个展示了显著尖峰削减和极低功率损耗的1kW原型机得到了验证。

本文提出了一种利用二维蜿蜒伪表面等离激元传输线结合深度神经网络的大面积单线电磁皮肤，在消除感知面积、分辨率与布线复杂度之间传统权衡的同时，实现了前所未有的超分辨率触觉感知（超分辨率因子 >10,000）。

本文提出了一种用于 ±500 kV 高压直流（HVDC）应用的协调式故障电流限制器与混合直流断路器系统，该系统通过一种无需依赖电容充放电的简单、低成本设计，显著降低了 IGBT 上的瞬态过电压应力达 86.96%，并增强了故障保护能力。

本文介绍了 C³M-OMMT Twin，这是一个综合性的因果过程—结构—性能数字孪生流水线，它通过整合多模态表征与物理启发式学习来优化 OMMT 增强型 PLA 打印参数，从而在显著提升机械性能并减少孔隙形成的同时，最大限度地减少对试错实验的依赖。

本研究表明，与未经处理的切削态相比，对电硅钢进行多级受控或高温快速退火处理能显著增强无刷直流（BLDC）电机的磁性能并降低铁损，从而提升整机的性能。