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本文提出了一种利用可微三维高斯椭球进行一比一数字岩石重建的确定性切片监督方法，并证明了尽管该方法在宏观渗透率保真度方面达到了与原始体积相当的水平，但往往无法保持详细的孔隙形态，且高像素级图像相似度并不保证能准确重现传输特性。

本研究结合实验测试与一种新型 3D XFEM-CZM 数值模型，旨在证明具有 2.0 mm 基板厚度的单阶叠接接头（SSLJ）由于减少了二次弯曲，其极限载荷比传统的单搭接接头（SLJ）高出 11.15%，而将基板厚度增加到 4.0 mm 则会对两种配置的强度产生负面影响。

本文提出了一种深度学习驱动的多目标优化框架，该框架在预测数控干式车削的表面粗糙度和刀具磨损方面优于传统的幂律模型，并通过 NSGA-III 和 TOPSIS 分析成功识别出了卓越的帕累托前沿（Pareto front）和稳健的运行参数。

本文提出了一种新型的基于流线型的代理优化算法，该算法将注采效率指标与先进的采样策略相结合，以高效且可靠地优化非均质注水油藏的井控措施，从而在克服传统流线法和纯代理模型局限性的同时，显著提高采收率并提升经济效益。

这项研究表明，在布宜诺斯艾利斯稀疏的二氧化氮监测网络中，复杂的机器学习模型在短期预测方面相比经典方法仅能提供微乎其微且在业务应用上受限的提升，且在较长预测时段内并无额外价值，这表明在数据受限的条件下，透明且具有因果严谨性的评估往往比算法复杂度更具价值。

这项初步研究表明，来自多点触觉环系统的接触触发热反馈可能会增强虚拟现实中的空间存在感和体验真实感，尽管由于统计显著性较低且缺乏优于均匀热反馈的证据，其研究结果仍需进一步验证。

本文提出并验证了一种用于数控加工的工件自动对准系统，该系统利用格雷码结构光扫描和三维建模来重建工件几何形状并确定高精度的坐标偏移，从而减少对熟练操作员的依赖并最大限度地减少人为误差。

本文提出了一种利用 Grasshopper 和 Python 构建的可复现参数化建模框架，用于生成具有仿生前缘结节和后缘锯齿的三维翼型，并详细阐述了用于气动优化和 CFD 准备的控制方程、源代码及工作流。

本文为在 MPPI 控制中选择线性与双线性 Koopman 模型建立了一项准则，证明了双线性提升对于依赖配置的输入增益在结构上是必要的，并且作为一种鲁棒的默认方案，在速度驱动型系统中表现优于线性对应模型，同时在力驱动型平台中仍能保持效率。

本研究采用一种水分耦合降阶模拟框架，旨在证明位于圣那阿老城的三层紧凑型塔楼原型相比于更高层变体具有更优越的热韧性与适应性舒适度，并指出窗墙比是导致过热的主要驱动因素，进而提倡采取可逆且符合遗产保护原则的干预措施。