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本研究提出了一种简单且鲁棒的 LiDAR 点云屋顶分割方法，该方法利用高程变化特征和围绕中值划分算法（PAM）来实现高精度（95.9% 的完整度和 98.1% 的正确度），同时有效识别用于 3D 重建的边缘和角点。
本文提出了一种基于相关扩散网络（Diffusion-U-Net）的降水预报降尺度方法，该方法通过集成通道-空间双重注意力机制，有效地将低分辨率的伏羲（Fuxi）模型输出转换为高分辨率数据，在恢复细尺度降水细节方面优于传统方法和深度学习方法。
本研究引入了一种新颖的概率框架，该框架利用历史剩余电力的蒙特卡洛模拟，动态评估了高温含水层热能存储（HT-ATES）系统的运行成功情况，并证明了在德国诺伊勃兰登堡这一现实多变条件下，该系统能够满足季节性热目标。
本文提出了一种用于能量采集无线传感器网络中结构健康监测的节能测量策略，该策略利用间接环境参数来更新预测模型，从而通过仅在预测误差超过阈值且有足够能量可用时才触发新测量，将测量频率降低高达 92.18%，并将总能耗降低高达 58%。
本研究结合了使用 LsDyna 的数值模拟与实验验证，旨在研究模具间隙和摩擦生热如何影响 16MnCr5 钢在超高速冲裁过程中的刃口质量和应力状态，并最终开发出能够预测表面缺陷的有限元模型。
本研究利用基于粒子的数值模拟证明了坡道几何形状和波浪条件显著影响越浪入流速度，揭示了线性坡道会产生更高的速度，而凸形坡道则能增强能量耗散，从而为优化越浪防波堤能量转换系统中的涡轮机设计提供了关键的基于速度的见解。
本文提出了一种结合基于高斯混合模型的无监督聚类与 BiLSTM-CRF 网络的高级深度学习混合框架，旨在实现即使在存在数据不平衡、非线性及测井曲线不完整的情况下，也能从测井曲线中实现准确且符合地质规律的岩性识别。
本文提出了一种具有非平面切片与混合路径生成方法的软硬件集成系统，该系统利用曲层保形切片与坐标变换，通过克服传统平面切片中固有的几何失配与运动干涉问题，实现了大型链轮高质量、无缺陷的再制造。
本研究通过实验设计优化接触摩擦参数，建立了高油酸花生种子的校准离散元（DEM）模型并进行了验证，从而为花生种子喂料装置的精密设计提供了可靠基础。
本研究分析了 2024-T3 铝制航空板材对弹丸撞击的动态响应，揭示了损伤严重程度和失效机制受弹丸几何形状、质量、材料及速度之间相互作用的支配，其中锥形尖端会导致穿透，而钝头则促进弹性变形。