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本文提出了一种针对信息物理系统的能量受限虚假数据注入攻击策略，该策略通过优化的攻击信号和调度策略，在保持以 Wasserstein 距离量化的隐蔽性的同时，最大化终端估计误差协方差。

本文提出了一种双流多尺度注意力网络（MS-BiGRU-Attn），该网络独立处理轴向和法向磁漏信号，以在非线性磁干扰下准确反演复合管道缺陷的宽度，且与基准模型相比，在分布外模拟和实验验证方面均取得了优异性能。

本文提出了一种用于导波的模式选择性传输方法，该方法利用包括群速度和相位同步在内的数据处理技术以及波包激发技术，在无需对硬件或程序进行修改的情况下，利用常规压电换能器来选择性地增强特定模式。

本文提出了一种针对 Franka Emika Panda 机械臂的反应式三维运动规划方法，该方法将重叠的膨胀障碍物聚类为星形代理物，以实现基于动力系统的控制，在展示了在复杂场景下提高目标达成率的同时，也强调了诸如路径长度增加和潜在的可通行走廊关闭等权衡问题。

本研究整合了火灾动力学模拟器（FDS）数值模拟、全尺寸烟雾实验以及长短期记忆网络（LSTM）深度学习模型，旨在分析地铁站台火灾中的烟雾扩散情况，并开发出一套能够实现超过98%的关键能见度下降预测准确率的高精度预警系统。

本研究表明，经过微调的 ResNet-18 卷积神经网络能够有效地自动区分光学相干断层扫描（OCT）数据中的真实工艺异常值与测量误检，通过减少人工复核时间并提高数据可靠性，显著加速了药物涂层的开发进程。

Reliableformer 是一个设备感知且物理一致的数字孪生框架，它将视觉 Transformer 映射到忆阻器交叉阵列上，以模拟非理想特性、评估权衡并应用电路级与软件级的缓解措施，从而实现可靠且可持续的模拟人工智能加速。

本文提出了一种基于 Python 的可复现框架，用于根据厄瓜多尔的 ARCONEL-001/24 电网规范自动评估同步水发电机组的一次调频响应特性，并通过对 100-MVA 机组的案例研究，展示了其检测控制器故障和计算不一致性的能力，这对矿用自备电源系统具有重要意义。

本文提出了一种基于相邻四矢量合成的PWM策略，该策略通过优化开关序列并利用比传统最近三矢量法更高的控制自由度，增强了共模电压抑制能力和输出谐波性能。

本文提出了一种简单且易于应用的物联网参考模型，该模型侧重于通信技术，旨在解决现有模型的复杂性，同时支持在物理与数字世界融合的过程中对海量数据进行安全且符合伦理的处理。