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本研究开发了一种利用基于白金汉 定理推导出的无量纲参数构建的机器学习框架，旨在准确且高效地预测含有不凝结气体的水平通道内水蒸气冷凝传热，并证明了 XGBoost 算法在保持高精度的同时，即使在特征集减少的情况下，其表现也优于传统的关联式及其他模型。
本研究提出了一种两阶段机器学习级联框架，该框架将实时 CMT-WAAM 工艺参数与工业 CT 衍生的孔隙率数据相关联，以预测并监测铝合金部件的内部缺陷，在实现 0.47 F1 分数的同时，为原位质量保证提供了一种可扩展的解决方案。
本文介绍了一种用于生物医学可穿戴应用的角部方形截断矩形槽口微带贴片天线的设计与优化，通过小型化技术、6 dB 的方向性、80 MHz 的带宽以及确保生物相容性的低比吸收率（SAR）值证明了其有效性。
本文提出了一种基于分类的自适应贝叶斯小波包变换（CABWPT）方法，该方法利用噪声分类、信噪比自适应混合阈值处理以及贝叶斯优化，有效地对受非平稳加性高斯-脉冲混合噪声污染的工业传感器和测量信号进行去噪。
本研究提出了一种具有立方堆积方案的新型三维离散元方法框架，该框架将单元格视为连续单元，以有效地模拟单向碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料中的横向断裂，并揭示了虽然纤维分布对全局力学响应影响极小，但纤维体积分数和半径是决定刚度、强度及损伤局部化的关键因素。
本研究表明，使用经天然絮凝剂（特别是木瓜和辣木）处理过的灰水生产的连锁铺路石，与使用饮用水生产的铺路石相比，表现出更高的抗压强度和更低的水吸收率，为支持水资源保护以及可持续发展目标 6 和 11 的城市建设提供了一种可持续的解决方案。
本研究提出并验证了一种全嵌入式可穿戴足部传感器系统，该系统能够实现低延迟、实时的步态分析，用于帕金森病患者日常生活中的持续、长期监测，且在无需依赖离线处理的情况下，在步幅分割和时间参数估计方面达到了高准确度。
本文介绍了 Defect2Tree，这是一个将碳纤维增强聚合物中复杂的 3D 空隙形态转换为保持拓扑结构的骨架树表示的框架，旨在准确预测裂纹扩展方向并评估结构完整性，从而克服了传统缺陷理想化的局限性。
本文介绍了一种基于 Arduino Uno 的低成本半自动电动汽车控制器的设计与仿真，该控制器集成了基于 MOSFET 的 H 桥电机控制、PWM 速度调节以及实时电池监测，以确保高效的双向运行并防止电源发生过放电保护。
本报告介绍了一种旨在用于远程操作数据采集及基于浏览器的可视化的低成本、多模态下肢运动捕捉系统，该系统通过了硬件在环试验的成功验证，尽管存在踝部固定装置刚性不足以及未进行定量准确性评估等已识别的局限性。