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为了解决 CONCERTO 仪器中基于 FPGA 的 MKID 读取系统中出现的未知毛刺问题，作者开发了一个基于 Python 的 DSP 链路数字孪生模型，以识别与周期性失配及滤波器限制相关的根本原因，从而制定出一种能以极低资源开销有效消除干扰的缓解策略。
本研究调查了油浸纸绝缘材料中热诱导气泡的起始过程，揭示了该过程受多组分内部压力支配（其中自由气体和水蒸气在不同湿度条件下占据主导地位），并且外部压力和交流电场通过激活气核显著降低了起始温度。
本文提出了一种 PI-TransUNet，这是一种物理信息深度学习框架，它将 TransUNet 架构与可微前向代理模型及物理一致性目标相结合，旨在实现电磁断层成像中钢板缺陷准确、鲁棒且符合物理规律的检测。
本研究引入了条件扩散降尺度模型（CDDM），这是一种利用改进的布朗桥过程来有效地将粗分辨率的全球气候模型（GCM）降水预报降尺度至高分辨率的新型生成式方法，在多种气候条件下，其在概率和确定性指标上均一致优于传统及最先进的方法。
本研究利用 CPFD 模拟评估了用于化学循环工艺的特斯拉阀型反应器，结果表明，尽管正向和反向模式通常会表现出可通过优化气体流速、床层与颗粒比以及吹扫配置来缓解的流化死区，但 20 m/s 下的反向运行模式通过沿最长流径引导床层材料，独特地消除了停滞区域。
本研究提出了一种通过非平稳性筛选和基于极大似然估计的标签验证来生成物理一致性训练数据集的系统性框架，证明了此类数据质量的提升能显著增强卷积神经网络在估计空间变异地面波动尺度方面的准确性和泛化能力。
本文提出了 FusionTouch，一种无需手套的球面触觉交互界面，该界面利用跨域透明架构和仿生织物制造技术，将多模态感知与双向触觉反馈协同集成在单一柔性表面上，从而为多样化的人机交互应用实现高保真手部姿态估计、形变重建及力估计。
本文介绍了 CorroSense-Net，这是一个具有创新型交叉注意力融合模块和不确定性量化的可解释混合 CNN-Transformer 框架，它在区分工业管道的完好、冲蚀和腐蚀状态方面达到了最先进的准确度，从而解决了现有单模型方法在安全关键型检测中的局限性。
本研究提出了一种新颖的无电池自主移动架构，该架构利用时空共振、可逆计算和瞬态波耦合，通过消除化学电池和传统存储限制，实现了恒定延迟控制、高效率无线功率传输以及零黑客攻击风险。
本文介绍了 LIBRA，这是一个开放的、基于 Web 的交互式框架，它整合了技术经济与环境评估，用以评估在不断演变的化学体系下，多样化的锂离子电池回收路径的可行性，并证明了即使在磷酸铁锂渗透率较高的情况下，针对特定化学体系的机械-湿法冶金路线依然保持盈利。