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本研究系统地评估了 UMAFall 数据集，旨在证明添加陀螺仪能显著提高在大多数身体姿势和分类器下的跌倒检测准确率，而磁力计通常会降低性能，并最终确定了以支持向量机作为最优配置的腰部佩戴式加速度计-陀螺仪组合，该组合可实现高灵敏度和高特异性。
本文提出了一种安全且可扩展的基于物联网的动物健康监测系统，该系统将实时传感器数据与机器学习相结合，并利用基于角色的访问控制和后量子密码学，在维护高效性能的同时，抵御未来的量子威胁。
本研究提出了一个由数字孪生驱动的框架，旨在优化英国现有建筑存量的净零改造，通过混合方法研究识别了显著的采用障碍，并提出了政策与协作策略，以弥合数字创新与脱碳目标之间的差距。
本文提出了一种面向移动机器人的高性价比视觉惯性里程计系统，该系统利用商用手持设备，通过过滤传感器噪声、抑制静止阶段的漂移以及无缝集成用于室外作业的 GPS，来估算沿受限轴的位移，从而为结构化野外机器人技术提供了一种零集成成本的日志记录解决方案。
本研究采用混合选择模型，旨在证明专用自行车道和对站点可达性的积极潜在感知显著驱动了伊朗格尔干市的共享单车采用率，从而开发出一种能够优化系统布局并产生显著年度经济与环境效益的站点适宜性指数。
本研究表明，利用混合纳米颗粒增强相变材料的紧凑型盐梯度太阳能池，与传统系统相比，实现了更优越的热性能和热保持能力，且机器学习模型能够准确预测这些结果，从而实现小型太阳能热储能的智能优化。
本文提出了一种针对非线性阻尼 Lotka-Volterra 系统的数据驱动张量积建模与控制方法，该方法利用伪逆计算和多项式逼近来推导状态矩阵和计算转矩控制输入，并通过仿真实验和物理模拟计算机实验验证了其有效性。
本文提出了一种多模态解耦超弹性本构模型，并通过 ABAQUS 中的 VUMAT 子程序进行实现，旨在精确模拟并预测三维角锁预制件在复杂曲面上的非线性、各向异性成形行为及变形机制。
本研究通过集成计算工作流构建了一个包含 1990 年至 2025 年间 48,453 幅主题地图的大规模专家标注数据集，旨在系统分析制图设计模式的演变，在揭示期刊地图与网络地图之间显著的风格差异的同时，为经验美学和智能地图设计提供基础性资源。
HelioTR-Atlas 是一个可复现的框架，它将实测的卫星直接辐照度与经过站点验证且经递减率修正的热力学数据相结合，旨在为复杂地形提供具有可解释性的、高分辨率的光伏发电量评估，并证明了虽然辐照度决定了空间产量格局，但温度主要支配性能比。