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Non-invasive Blood Glucose Detection System Using Combined Visible and Near-Infrared Spectral Data
本研究提出了一种结合可见光与近红外反射光谱技术及随机森林建模的无创血糖检测系统，该系统在人体试验中实现了极高的临床准确度（MARD ≈ 4%，Clarke误差网格A区占比94.1%），可与商用连续血糖监测仪相媲美。
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Elastomer coating selection for AFP compaction rollers: A dual numerical-experimental approach.
本研究采用数值模拟与实验相结合的双重方法，通过热重分析、润湿性测试及有限元验证，证明了硅胶橡胶是自动铺丝（AFP）压紧辊的最佳弹性体涂层，并展示了其卓越的热稳定性、低树脂粘附性和结构可行性。
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Hybrid VMD-2TCDNet Model for Accurate Significant Wave Height Forecasting Using Meteorological Predictors
本文提出了一种新型的 VMD-2TCDNet 混合模型，该模型将变分模态分解（Variational Mode Decomposition）与二维时间卷积扩张网络（Two-dimensional Temporal Convolutional Dilated Network）相结合，旨在显著提高印度主要港口有效波高预测的准确度，使其优于现有的最先进深度学习基准模型。
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Sensor Modality and Placement Optimization for Wearable Fall Detection: A Systematic Evaluation of Accelerometer, Gyroscope, and Magnetometer Contributions Using the UMAFall Dataset
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。
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Design and Implementation of Secure System for IoT-Based Animal Health Monitoring with Adaptive Security
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。
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Optimizing Digital Twin for Net-Zero Retrofitting for UK Existing Building Stock
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。
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Constrained-Axis Visual-Inertial Odometry for Mobile Robot Displacement Logging Using Commodity Mobile Devices
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。
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Unlocking Sustainable Shared Mobility: A Hybrid Choice Model of Docked Bike-Sharing Adoption with Latent Accessibility Perceptions
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。
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Machine Learning-Assisted Thermal Performance Enhancement of Compact Salinity Gradient Solar Ponds Using Hybrid Nanoparticle-Enhanced Phase Change Materials
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。
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Data driven tensor product-based modeling and control of a damped Lotka-Volterra predator-prey process
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。