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本文介绍了一种利用 ESP32 微控制器和无原生库支持的蜂窝模块构建的开源、可自配置物联网网关，该网关具有双核架构、基于 Web 的界面、AT 指令驱动的连接性，并针对向 TagoIO 云端进行远程监控应用的优化数据传输进行了设计。
本研究表明，传统的标量孔隙率模型无法解释铝气造孔致密混凝土中不成比例的强度损失，而是揭示了孔隙形态特征——具体而言是增加的孔隙密度、降低的圆度以及气泡合并——比总孔隙率本身更关键地支配着力学性能。
本研究表明，通过在多元线性回归模型中将塑性指数与初始孔隙比相结合，可以最准确地预测伊拉克中部冲积土的压缩指数，从而克服了单变量方法的局限性，并为昂贵的实验室测试提供了一种具有成本效益的替代方案。
本文提出了一种集成框架，该框架将增强型 DeepLabv3+ 分割模型与边缘感知注意力和几何模式分析相结合，旨在实现复杂环境下岩石裂隙的高精度像素级识别与定量表征。
本文提出了一种新型的 POD 辅助傅里叶-梯度物理信息神经网络（FPINN）框架，该框架有效地缓解了谱偏差、质量泄漏以及高计算成本问题，从而实现了在不同雷诺数下对纳维-斯托克斯流场的精确且高效的重建。
本研究表明，在 TRIP800 钢中，晶粒粗化通过促进延迟应变硬化并重新分配应力三轴度以抑制损伤累积与断裂萌生，从而协同增强了多步落料过程中的剪切边质量和拉延成形性能。
本文通过对机械臂和移动平台进行建模，评估了 PID、LQR 和 MPC 等经典及现代控制策略在 MATLAB/Simulink 仿真中的性能，并以其工业应用和未来研究方向作为总结，综述了机器人领域的机械工程相关方面。
本文提出了一种经过验证的半经验模型，证明了在水力充填体缓慢固结过程中的湿拱效应显著增加了采场底部的平均有效垂直应力，较之传统的干拱假设，该模型为预测矿山环境下的围岩压力提供了一种更可靠的方法。
本研究利用对德黑兰地铁6号线的有限元分析表明，提高列车速度，特别是当两列列车同时以90公里/小时的速度运行时，会显著增强地面表面的振动，使其达到（84分贝）可能干扰附近居民的水平。
本文介绍了 FBG-PhysNet，这是一种物理信息循环神经网络，用于解决从锂离子电池单根光纤布拉格光栅测量中分离温度与应变的欠定逆问题，从而实现具有高精度和低串扰的实时内部热机械可观测性。