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本文提出了一种结合拓扑指标、功能指标与机器学习的新型“结构—功能—公平”评估框架，用于对广州市公交线路进行分类，旨在识别显著的低效问题，并利用双目标优化模型生成针对性的策略，以减少冗余、增强地铁接驳并提升农村地区的公平性。
本研究采用 QUAKE/W 与 SLOPE/W 耦合分析，旨在证明塔布拉水库（Tarbela Reservoir）的沉积三角洲并非由于普遍的液化作用，而是最易在前进坡趾（foreset toe）与底坡接触带（bottomset contact）发生局部地震不稳定性，从而确定了一条支持水下堤坝和疏浚等针对性缓解策略的关键灾害路径。
本文介绍了 LightAMCNet，这是一种仅包含 68.9k 参数的超轻量级一维卷积神经网络，它通过利用纯时间卷积骨干网络并避免复杂的架构组件，在资源受限的边缘设备上实现了用于实时自动调制识别的卓越准确率-效率权衡。
本文提出了一种用于稀疏视图 CT 重建的残差扩散框架，该框架通过从具有结构信息量的 FBP 估计值初始化逆向过程、引入高频调节以进行结构引导，并采用自适应数据一致性机制来解析优化松弛参数，从而提升了采样效率和图像质量。
本研究表明，振荡激光焊接与固溶处理的协同应用通过细化晶粒并优化铁素体-奥氏体平衡，有效调控了2507超级双相不锈钢接头的显微组织，从而显著提升了其抗拉强度、塑性、低温韧性及耐腐蚀性能。
本文提出了一种机器学习框架及一个免费的基于Web的工具，成功解决了磨料浆流喷射加工中微通道形貌的正向预测以及最佳工艺条件的逆向确定问题，从而克服了硬脆材料在工艺控制与可预测性方面长期存在的挑战。
本文提出了一种系统性综述，并针对英国旧有住宅安装中的电气火灾风险预测，提出了一个四层热成像数字孪生架构，同时附带了一个将该技术应用于秘鲁监管和基础设施条件的特定框架。
本文提出了一种针对 IEEE 802.11ax 的统计稳健型单参数接收机，该接收机能够通过有限的导频子载波可靠地估计功率放大器饱和情况以补偿非线性，从而在各种调制方案和信道模型下实现显著的光谱效率增益，同时在硬件处于线性条件下时安全地避免不必要的校正。
本文提出了一种由深度平衡网络（DBNet）控制的高功率密度模块化协同双主动桥（CO-DAB）变换器，该变换器集成了电压升压与主动电池均衡功能以用于汽车应用，在仅处理总输出功率一小部分的情况下实现了96.4%的峰值效率。
本文介绍了 Ampere，这是一个在环境医疗物联网（IoEMT）框架内的安全、边缘智能 IoT 节点，它利用四层架构和双向数字孪生技术，通过实时传感器融合、自适应消毒和自动化卫生分诊，自主监测、分析并应对医疗环境中的健康风险。