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这项实验研究评估了将商用反馈回路控制与独特的激光粉末床熔融中领航者-跟随者（Leader-Follower）激光配置相结合的可行性及材料响应，通过对 Ti-64 的表面偏差、密度和显微组织分析，证明了双激光配置相较于单激光设置的改进。

本文对岩土工程中代理模型辅助方法进行了最前沿的综述，在批判传统静态框架的同时，建立了六种元模型的比较分类法，并为可靠性分析、多目标优化以及通过主动学习和物理信息神经网络等现代数据驱动范式进行的参数反演分析等高级应用绘制了战略路线图。

本文提出了一种在 45 nm CMOS 工艺下设计的紧凑型锯齿状六边形片上电感，与传统的八角螺旋电感相比，该设计在保持高电感密度和品质因数的条件下，实现了 17% 的硅面积缩减，并通过一个实现 24.2 dB 增益和 2.64 dB 噪声系数的 31 GHz 低噪声放大器验证了其性能。

本研究表明，通过使用碳酸钠进行化学改性以增强其胶体稳定性和过滤性能，废弃粉质粘土可作为一种在砂质及粗砂地层中进行盾构掘进的可行且可持续的再生泥浆材料，尽管由于滤饼形成不足，其在砾石层中的有效性受到限制。

本文介绍了一种基于 MATLAB/Simulink 的成本效益型继电器控制双电池太阳能光伏系统的设计与性能分析，该系统通过在并联充电和串联放电模式之间切换电池，实现了在不同环境条件下为笔记本电脑进行高效且稳定的离网充电。

本文提出了一种名为 CC-DeePC 的安全数据驱动预测控制框架，该框架利用自适应符合推理（Adaptive Conformal Inference）根据预测残差动态校准输出约束，从而在非平稳动力学条件下，与现有的鲁棒及静态基准相比，显著提高了获得认证且无松弛安全性的速率。

本研究表明，机器学习模型能够成功地从单次大气组分快照中推断出同期风速和边界层高度，证明了此类静态场景保留了关于底层动力学状态的可恢复信息。

本文对一种用于无 GPS 环境下无人机集群的一致性感知视觉惯性估计架构进行了全面的数学与系统分析，通过可复现的仿真实验证明了仅凭低图像残差不足以实现可靠定位，并强调了几何可观测性与严格软件验证的至关重要性。

本文提出了一种针对在无GPS环境下运行的自主无人机集群的故障闭锁、信任感知型指令授权框架，该框架将加密认证与运行时安全性及信任评估相结合，通过一个九状态网络弹性监督器对指令进行确定性门控。

本文提出了一种使用 Detectron2 和通过 OpendTect 及 Label Studio 生成的 COCO 格式数据集的深度学习框架，旨在实现比 U-Net 更优越的混沌地震反射实例分割效果，并证明了 ResNet101 骨干网络能产生最高的边界框准确度。