726 篇论文
PINN-Flow 是一个统一的物理信息深度学习框架，它通过整合纳维-斯托克斯方程和线性弹性约束，共同估算腹主动脉瘤中的血流速度和主动脉壁位移，从而在噪声鲁棒性和破裂风险分层准确性方面显著优于数据驱动的基准模型。
本研究通过大涡模拟和风洞实验验证，证明了向涡流中喷洒细微水滴以诱发蒸发驱动的负浮力，能够加速尾流恢复并显著提高风电场的净发电量。
本文通过系统地比较国际寒冷气候住房策略，提出了一种针对秘鲁南部易受霜冻影响的安第斯住宅的低成本、本地化热性能改造框架，旨在通过使用草类（ichu grass）和骆驼科动物毛发等本土材料来制定墙体和屋顶规格，理论上可将热传导率降低 55–65%。
本研究介绍了一种用于铝制零件的高性价比摩擦搅拌点增材制造工艺，通过实验和有限元分析表明，增加每层的焊接点数可以实现理想零件约80%的抗弯强度，同时能够成功制造几何形状复杂的组件。
本研究提出了一种约束驱动的多层网络框架，该框架将模块化屋顶天空网络与地面街道相结合，旨在显著降低达卡旧城区（Puran Dhaka）这一历史密集城市结构中的出行成本并改善环境状况。
本研究证明了利用实时井下压力数据进行压力瞬态分析（PTA），以检测并估算挪威海域某代表性砂岩储层内活跃及弃置井中诱发裂缝和套管失效的泄漏率的可行性。
本文提出了一种增强型力矩解耦球面并联机构的机械设计，该设计通过集成具有第四关节传感器的内部串联结构，显著提高了在奇异构型附近的正运动学精度，并通过解析推导、仿真以及在三脚机器人中的实时原型测试进行了验证。
通过将人工智能赋能的社会感知与高分辨率能源建模相结合，本研究揭示了中国的“最小遗憾”可再生能源路径需要空间分布式的布局以及70%–75%的渗透水平，以更好地平衡气候目标、公平性与电网稳定性，这对传统的成本最小化方法提出了挑战。
本文提出了一种透明、柔性且自供电的三层石墨烯–InP肖特基光电探测器，该探测器实现了在1.55 µm处的高性能近红外传感，并已成功应用于带电高压输电线路的自主电晕放电监测。
本文介绍了一种用于基于 Dask 的地球观测工作流的“结果即服务”（Outcome-as-a-Service）框架，该框架利用加权多目标优化方法来自动选择集群配置，与传统的固定启发式配置策略相比，在执行时间、成本、能耗和资源低效方面实现了显著降低。