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本文提出了 SAM-Canny，一种由 SAM 引导的零样本分割自适应边缘检测框架，该框架集成了 SAM、Otsu-Canny 优化、亚像素定位以及 WOA-RBF 误差补偿，实现了对 CuCrZr 框架的高精度、单微米级直径测量，显著优于传统的检测方法。
本文提出了一种名为 RAHI-OTFS 的联合优化框架，用于可重构智能表面相位配置与功率分配的联合优化，该框架通过显式引入硬件损伤，旨在显著增强密集车辆网络中的感知精度与通信可靠性。
本研究提出了一个稳健的灰色多准则决策框架，该框架整合了灰色最佳最差法与灰色目标决策法，旨在不确定性条件下为国家地震中心优先排序智能化解决方案，并将基于人工智能的地震事件检测识别为最具效力的数字化转型替代方案。
本研究表明，后向气动型涡流发生器通过延迟流动分离、减少阻力并增加失速状态下的升力，显著增强了水平轴风力机的气动性能，从而拓宽了运行范围并提升了年发电量。
本文提出了一种数据驱动的仿生电容式触须传感器，该传感器通过集成十字形柔性梁与机器学习补偿技术，实现了高灵敏度、方向分辨率及稳定性，用于先进的机器人触觉感知与交互。
本文介绍了设计、制造及表征一种 600 A 空心阴极的过程，该阴极采用了简化的、具有成本效益的钨与钡-钙-铝-钪（BCA-S）陶瓷金属复合材料嵌件，展示了其在使用氪推进剂时的稳定运行情况，并为高功率霍尔推进器的应用提供了初步的寿命评估。
本研究表明，结合了自然沉淀、曝气和上流式厌氧污泥床（UASB）反应器的集成处理系统能有效去除洗车废水中的油、油脂及有机污染物以达到美国环保署（EPA）标准，且在总化学需氧量（COD）和生化需氧量（BOD）的降低方面优于化学正己烷萃取法。
本文提出了一种基于泛空间信息系统的桥梁工程数字化场景构建方法，该方法利用七类分类和七维特征框架，将多源异构数据统一为机器可读、可计算的时空对象，以支持动态过程演化推演与知识图谱构建。
本研究提出了一种混合物理信息机器学习框架，通过将近似物理模型与贝叶斯参数校正相结合，有效地预测了自润滑流体动力润滑轴承的振动状态，即使在训练数据有限且物理知识不完整的情况下，也能实现高精度和高泛化能力。
本研究开发了一个基于过程的多准则框架，采用集成 FDM-DANP-VIKOR 的方法来评估广州大学城校园公共空间的雨水韧性，通过识别上游因果驱动因素并优先排序针对五所匿名大学的具体改进策略，以引导超越静态排水维修的循证治理。