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本文提出了一种基于表面等离子体共振的四参数气体光纤传感器，该传感器利用4D型无芯光纤基底和特定的传感材料，能够同时实现对甲烷、相对湿度、氢气和硫化氢的高灵敏度且无时空偏差的检测。
本文提出了一种分层的边缘人工智能预测性维护架构，该架构将工业物联网传感器数据与数字孪生建模及集成机器学习相结合，实现了97.43%的检测准确率，在显著降低漏报率和停机时间的同时，实现了边缘设备上的低延迟推理。
本文展示了首个四元数光学计算芯片（QOCC）的演示，该芯片利用波分复用技术将非阿贝尔哈密顿乘积物理映射到光子电路上，从而为三维点云分析和彩色图像识别等应用实现高维数据的高并行、低误差且高能效的处理。
这项针对尼日利亚阿达马瓦州所有 A 级公立中学的诊断性研究表明，渗透性潮湿（47.8%）和上升性潮湿（39.6%）是主要的建筑退化形式，其主要原因是由风驱动的雨水侵入和屋顶缺陷所致，尽管在不同教育区之间存在显著差异，但在城市和半城市设置之间则没有差异。
本研究提出了一种塔式起重机施工安全韧性评估框架，该框架通过整合云模型与直觉模糊贝叶斯网络来评估不确定性下的系统鲁棒性，并通过案例研究应用识别出关键改进因素。
本研究表明，哈萨克斯坦岩溶铝土矿的机器学习预测图在随机交叉验证下表现出极高的准确性，但在通过考虑了矿化系统聚集性和外推风险的空间诚实验证方案进行评估时，展现出了显著降低但更符合实际的性能。
本研究通过实验量化了在模拟鹅卵石路面上骑行时显著的振动诱发功率损失，揭示了这些损失随速度和胎压呈二次方增长，并可通过站姿骑行得到缓解，从而凸显了其对整体骑行效率的关键影响。
本研究表明，将粒子群优化算法应用于好氧生物处理工艺，成功实现了同步硝化与反硝化作用，并确定了温度和曝气时间是最小化硝态氮积累的主要驱动因素。
本文提出了一种经过严格验证的、基于触发机制的变保真度协同仿真调度器，用于电力电子系统中的强化学习，该调度器通过对潮流近似、雅可比矩阵缓存以及误差界限校准进行三项关键修正，实现了显著的训练加速，并透明地报告了其相对于周期性切换基准的具体精度-速度权衡。
本研究采用一种增强型数值方法，旨在揭示原位应力条件如何支配巷道围岩的变形模式、破坏形态及能量演化，为优化可持续深部地下开采中的支护设计提供关键见解。