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本研究利用关联规则挖掘对 2016–2023 年的 FARS 数据进行分析，旨在识别将土地利用、照明和道路几何特征与农村及城市环境下致命 U 型转弯事故联系起来的独特多因素模式，从而为针对性的安全对策提供依据。

本研究通过证明混合模型 NeuralGCM 通过区域适宜的物理机制加剧了前所未有的非洲极端高温，验证了该模型，并证明了可微性可以作为验证学习组件在极端天气预报中物理真实性的有力工具。

本研究引入了基于氮化镓和碳化硅的片上纳米等离子体开关（NPMS），作为半导体二极管在自适应电磁防护方面的优越替代方案，为下一代射频前端提供增强的热耐受性、更宽的带宽以及针对高功率微波威胁的强健屏蔽。

本研究采用可解释的 XGBoost-SHAP 框架分析了城市三维形态如何影响江油市的地震脆弱性，揭示了空间拥挤是最关键的因素，且特定的形态配置表现出显著的非线性效应和空间异质性，从而能够为韧性城市规划提供指导。

本研究通过证明全周期分离揭示了现有模型的显著泛化局限性，将临界热通量预测重新定义为一个实验证据传输问题，从而建立了一个离线的、基于周期初始化的自适应代理框架，该框架利用符合性不确定性、迁移学习和稀疏贝叶斯更新来确定历史数据何时具有可迁移性，以及何时需要有限的新测量值以实现可靠预测。

本文提出了一种增强型海象优化算法（CRWO），该算法通过集成随机差分变异、透镜成像对立学习以及离散邻域搜索，旨在协同优化多无人机植保作业的任务分配与访问顺序，从而在满足续航约束的前提下，有效平衡机群工作量并确保避障路径的可行性。

本研究结合理论、数值及现场方法，确定了液态CO2相变破裂在等效TNT质量为450克时，可在深部煤层中有效实现21.08–30.16米的影响半径，并建议采用5米的钻孔间距，以显著增强高气量、低渗透性环境下的气体开采。

研究表明，将高熔点焊料引入基于低熔点焊料的各向异性聚合物复合材料中，通过增强初始结合、抑制微观结构粗化以及减缓金属间化合物生长，显著提升了其在热冲击测试期间的热机械可靠性。

本研究表明，通过使用锯屑部分替代细骨料，并使用红土替代水泥，可以生产出结构性能达标、轻质且环保的连锁混凝土铺路单元，其最佳替代水平为7.8–8.2%，能够平衡强度与可持续性需求。

本文提出了一种结合非对称滞回方法与 Bouc-Wen 模型的创新且计算简便的混合模型，旨在准确预测和描述电动汽车锂离子电池中显著的滞回损耗，从而实现更精确的荷电状态（SoC）估计。