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本文介绍了 P2P-Ironing 平台的开发与实证验证，该平台是一种混合型网络物理市场，通过解耦架构和硬件集成智能合约，成功缓解了 Web3 的运营摩擦与利益相关者信任缺失问题，从而在实现海事岸电脱碳的过程中，展示了高水平的软件质量与用户接受度。
本文通过有限元分析表明，尽管存在不同的应力梯度和局部塑性变形，但通过丝弧增材制造（WAAM）制造的拓扑优化钢连接件与传统焊接连接相比，具有更高的载荷传递效率和设计灵活性。
本研究表明，一种可生物降解的 Mg-Ag-Mn-Zr 合金在骨科植入物方面表现出优异的耐磨性和机械稳定性，其摩擦学性能通过统计学和机器学习模型得到了有效的表征与预测，这些模型确定了施加载荷是影响磨损和摩擦的主导因素。
本研究提出了一种利用双时相 Google Earth 影像和经过混合训练的 YOLOv12n 检测器进行目标级框架的方法，旨在自动筛选 2023 年土耳其地震后的候选建筑损失，展示了一种在不依赖建筑轮廓或 LiDAR 等辅助地理空间数据集的情况下即可运行的可扩展初步灾后评估方法。
本文提出了一种用于水下可见光通信的双智能反射面（IRS）辅助非正交多址接入（NOMA）系统，推导了在指数广义伽马分布建模的湍流信道下的闭式性能指标，并通过解析和仿真结果验证了该方法。
本文介绍了 CROSS 方法，该方法利用状态条件的跨卫星残差传递，通过将残差分解为可传递的状态场和目标特定余项，显著降低了针对缺乏精确轨道历史目标的 TLE/SGP4 轨道预测误差。
本文提出了一种基于单目视频的框架，该框架通过结合形貌由阴影（Shape from Shading）、浅水方程约束以及一种新型的频率感知自适应源传输机制，在无需多视图数据、训练集或物理模拟的情况下，重建具有时间相干性的流体表面和细微波浪。
本研究评估了不同 90° 弯头配置下赤米（teff grain）正压稀相气力输送的压降特性，结果表明，虽然弯头方向对压力损失没有显著统计学影响，但 CFD-DPM 模拟方法在优化节能系统设计方面比放大模型提供了更可靠的预测。
本研究提出了一种物理驱动的混合框架，该框架整合了 Galle 和 Woods 力学、蒙特卡洛模拟以及双轨人工智能（XGBoost 和大语言模型），旨在优化 Tawakul-1 井的钻井性能，在实现钻进速率提升 28.56% 的同时，通过具备不确定性感知能力的决策支持，显著减轻了钻头磨损并减少了非生产时间。
本研究表明，氧气辅助截断工艺能有效使粗粒电镀立方氮化硼（CBN）砂轮的切削刃变平，从而在轴承钢上实现超光滑的纳米级表面粗糙度，同时也强调了需要在截断程度与磨削力之间进行平衡。