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本文提出了一种由人工智能支持的、少样本模型无关的元学习方法，该方法通过整合实验成像与模拟来预测建筑集成光生物反应器中的生物量密度和空间扩散，并证明了在有限数据条件下，自适应、支架引导的光生物反应器配置在优化视觉舒适度和减轻眩光方面显著优于被动式及非自适应系统。
本研究开发并验证了一种分区解析模型，该模型通过对非对称传热路径进行单独建模，能够准确预测具有裸露底板的喷涂绝热三中心拱形巷道的通风空气升温，从而在难以区分特定绝热配置间微小性能差异的情况下，实现对通风与绝热方案的快速筛选。
本文提出了一种航空发动机部件动态可靠性评估框架，该框架集成了依赖感知型 PNET 聚类以减轻相关失效模式的重复计数，并结合了基于机制启发的等效损伤时间修正，以应对复杂运行工况下的加速退化。
本文提出了一种针对基于逆变器的微电网的综合性去中心化控制与混合整数线性规划能量管理框架，该框架集成了频率-电压调节、储能动力学以及可持续性分析，旨在显著提高系统效率、减少损耗与排放，并确保在多种可再生能源及故障工况下的稳健运行。
本研究表明，在煤矸石—粉煤灰—水泥混合物中掺入0.6%的玄武岩纤维可优化用于路面基层应用的机械强度，同时数值模拟证实了该材料在道路工程中进行高价值固体废物利用的可行性。
本研究展示了一种基于 ESP32 微控制器和 ThingSpeak 云平台的低成本、基于物联网的多传感器监测系统的开发与实验验证，该系统能够对家用 R134a 制冷系统进行实时、组件级的热量与湿度分析，证明了其在捕捉瞬态行为以及为预测性维护奠定基础方面的有效性。
本文提出了一种基于 AI 智能体的工作流，该工作流整合了现场证据、基于代码的推理以及贝叶斯推断，旨在快速且客观地在房间层面评估震后建筑的功能性，通过显式建模物理损伤与运行韧性之间的关系，克服了传统组件级损伤分级的局限性。
本文提出了一种用于 1T-DRAM 应用的高密度、低功耗两端无刷新存储单元，该单元利用具有多晶硅层和缓冲层的多层 Si/SiGe 纳米线结构，以实现卓越的数据保持能力、快速的操作速度和极低的待机电流。
本文提出了一种鲁棒的永磁同步电机（PMSM）转速控制系统，该系统将滑模控制器与基于门控循环单元（GRU）的负载转矩观测器相结合，旨在无需物理转矩传感器的情况下，在变化的负载条件下有效抑制抖振并最小化稳态转速误差。
本文详细阐述了设计、制造及验证大型多部分 3D 混凝土雕塑 LABLAB 2.0 的端到端工作流，证明了成功的实施不仅依赖于材料和打印性能，还取决于分割逻辑、处理策略、公差管理以及工作流组织等关键因素。