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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。

本文提出了一种用于仿生鱼机器人的鲁棒轨迹跟踪系统，该系统集成了一个由陀螺仪反馈驱动以控制鳍和尾部的复值中枢模式发生器网络，以及一个基于扩展 Featherstone 动力学模型的模型预测控制位置控制器，从而在存在外部扰动的情况下实现对直线和圆周路径的有效导航。

本研究引入了一种通过归一化互梯度筛选和像素级一致性指数来评估电阻率断层成像（ERT）与探地雷达（GPR）数据之间结构一致性的可重复、客观框架，并展示了其在校园规模数据集上的应用，以克服传统视觉比较的主观性。

本研究提出了一种几何感知且可解释的机器学习框架，该框架通过利用包含 1,500 个模拟实例的数据集，能够准确预测熔融沉积建模（FDM）的打印时间和耗材消耗量，实现了极高的预测保真度（ $R^2 > 0.94$ ），并揭示了网格几何形状和特定的工艺设置是决定这些运行结果的主要因素。

本文识别了一种由退相干超时驱动的量子网络中新颖的级联拥塞崩溃机制，通过平均场模型将其稳定性极限形式化，并引入了 DALSAC——一种主动式准入控制策略，该策略通过在拥塞传播前卸载负载，在吞吐量、成功率和恢复速度方面显著优于基准方案。

本研究确立了 Savitzky–Golay 一阶导数预处理结合线性判别分析作为利用可见光-近红外高光谱成像区分九种高粱品种的稳健基准，证明了在规模适中的光谱数据集上，经过良好正则化的经典分类器优于深度学习。

本研究评估了用于预测 DP980 座椅导轨 30 道次连续成形回弹的各种有限元建模策略，结论指出，结合了 Yoshida–Uemori 硬化模型和弦模量退化模型的隐式壳单元模型，在工业应用的精度与计算成本之间提供了最具实用性的平衡。

本文介绍了重新设计的 HANDi Hand V2，这是一个开源的、传感器化的假肢平台，它弥补了与商业设备之间的性能差距，并展示了机器学习自适应切换如何能在实现多样化抓握选择的同时减少用户的控制力度。