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本研究表明，与串联池模型相比，具有特定边界条件（BC I 和 BC III）的轴向弥散模型在多室废水反应器的停留时间分布方面提供了更优越的物理一致性和预测精度，尽管所有降阶公式都无法捕捉由局部流路径驱动的短路现象。
本文介绍了 MEMNet，一种循环神经网络，它通过控制输入和地形数据，学习将车辆运动从平面地形映射到复杂地形，在多种合成地形类别中实现了位置和速度的高预测精度，同时强调了高度重建是目前的一个局限性。
本研究表明，通过优化永春煤矿软低渗透煤层中水平L型井多簇水力压裂的注入速率、砂液比和簇间距，可以显著提高裂缝均匀性和排采效率，并已通过模拟和现场监测得到了验证。
本文提出了一种机器学习辅助框架，该框架利用训练好的监督模型取代了计算密集型的在线线性矩阵不等式（LMI）优化，用于快速预测具有时滞依赖性的不确定二维 Roesser 系统的状态反馈增益，在实现相近的稳定性与抗干扰性能的同时，显著提高了实时应用的效率。
本研究采用相场模型证明，优化水力压裂参数以最大化裂隙网络连通性，对于有效控制工作面侧向采空区巷道应力并缓解应力集中至关重要。
本研究开发了一个集成的 GIS 与 q-阶正对模糊决策框架，利用 93 项社会经济和城市标准来评估城市洪水韧性，结果显示德黑兰 78.69% 的关键区域表现出中等或较低的韧性，并提出了旨在减轻超大城市洪水风险的管理情景。
本研究表明，浮动质量换能器（FMT）可以作为执行器和麦克风进行双向功能，其新开发的变体在保持频率响应互性的同时，显示出更高的灵敏度和信噪比。
本研究提出并验证了 LEWIS 7，这是一种低成本、自供电的无线智能传感器，它利用事件触发的基于加速度的估算技术和 LTE-M 传输，在无需固定参考点或有线基础设施的情况下，实现对小型铁路桥梁位移的精确监测。
本文提出了一种通过耦合局部几何语义原语、无监督聚类以及图谱不变性，来恢复复杂CAD场景中局部几何语义的可数值测试框架，旨在解决仅凭形状无法确定语义身份的歧义问题。
本研究表明，利用人类在环（human-in-the-loop）贝叶斯优化来个性化调节被动髋部外骨骼的带位置，能够显著降低步行代谢成本 8.39% 以及比目鱼肌的活动量，其表现优于非辅助步行和固定位置配置。