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Origami-Inspired Textile-Reinforced Concrete Interlocking Modular System -- Design and Manufacturing Proof of Concept
本文展示了一种模块化、可拆卸混凝土系统的全尺寸概念验证，该系统将刚性折纸原理与纺织品增强技术相结合，通过一种新颖的折叠与插接互锁机制，实现了薄壁自承重结构的制造与无胶组装。
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Layered Braking Control Considering Thrust Coupling for Aircraft Engine Ground Test Rigs
本文提出了一种考虑喷气推力耦合的航空发动机地面试验台分层制动控制策略，该策略利用推力修正动力学模型和协调力分配，与传统控制及模糊控制方法相比，显著提高了制动稳定性并降低了跟踪误差。
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Cooperative transportation of a cable–suspended underactuated planar load through model-based motion planning
本文提出了一种计算高效的基于模型的运动规划方法，该方法利用输入-输出正规型和显式数值积分，使两个独立的台车能够协同运输一个由电缆悬挂的欠驱动负载，并实现精确的轨迹跟踪和经过验证的张力可行性，与工业实际应用场景中经典的无模型方法相比，显著降低了跟踪误差和振荡。
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Development of Machine Learning Algorithms to Predict Damage Level of RC Structures Exposed to Extreme Dynamic Loads
本研究提出并评估了五种基于有限元数据训练的机器学习算法，用于预测爆炸引起的钢筋混凝土柱损伤，确定了 CatBoost 为最有效的模型，并强调了结构深度、装药量和钢筋屈服强度是主要影响因素。
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Toward Climate-Resilient Road Infrastructure: A Machine Learning Approach for Predicting Moisture Damage in Asphalt Pavements
本研究利用长期路面性能检测（LTPP）数据，开发了一个基于随机森林的机器学习框架，用于准确预测沥青路面水分损伤的发生及其严重程度，从而使交通管理部门能够实施前瞻性的、具备气候韧性的维护策略。
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Interpretable Price-Clearing Coordination for Capacity-Constrained Electric-Vehicle Charging
本文介绍了 PACT，一种用于电动汽车充电的可解释去中心化协调机制，该机制利用单一的广播价格信号来保证硬性容量限制绝不被超过，同时与独立学习方法相比，显著降低了成本并满足了截止日期要求。
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Performance Investigation of a Solar-Driven Air Gap Membrane Distillation System Coupled with PEM Electrolysis
本研究验证了一种集成空气间隙膜蒸馏与质子交换膜（PEM）电解的太阳能混合系统，证明了其在同时生产淡水和绿氢方面的能力，并确定了优化性能以实现可持续分布式资源生成的关键运行参数。
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A Low-Cost Adaptive Smart Sock for Assessing Walking and Running Level and Prescribing Progressive Cardiorespiratory Training
本文提出了一种低成本的自适应智能袜原型，该原型利用极简的硬件和智能软件来评估用户的当前步行或跑步水平，并生成一个符合公共卫生指南的循序渐进的个性化心肺训练计划。
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A Native RTL Quantum Statevector Simulator in FP64 on an HBM-Equipped FPGA
本文提出了一种在配备 HBM 的 FPGA 上实现的高性能 FP64 量子态矢量模拟器的原生 Verilog RTL 实现，该实现通过将经过验证的 HLS 内核转化为具有专用门引擎和优化 HBM 存储架构的手写逻辑，实现了高达 15 个量子比特的完美保真度，同时还记录了针对 16 个或更多量子比特时发生的特定验证失败。
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Near-Sensor Damage Localization in Multi-Story Buildings with Level-Crossing Spike Encoding and a Compact Spiking Neural Network
本文提出了一种能效型、事件驱动的结构健康监测流水线，该流水线结合了电平穿越脉冲编码器与紧凑型脉冲神经网络，用于定位多层建筑中的损伤，通过可调阈值机制在实现接近基准水平的准确度的同时，显著降低了能耗和数据传输速率。