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本研究通过使用耦合热湿力学模型与实验数据，证明了深度开裂的漆层在典型储存条件下表现出可观测的零应力水平，从而验证了博物馆关于历史木板画会在其长期平均相对湿度下适应至无应力状态的假设。

本文介绍了一种紧凑型差分光声光谱系统，该系统利用两个商用 MEMS 麦克风和匹配的声学池设计，通过有效抑制共模噪声，实现了增强的信号增益、改进的线性度以及 14.3 ppm 的二氧化碳检测限。

本研究表明，将人工智能驱动的环境模拟与气候响应式本土建筑集成于BIM工作流中，显著提升了卡伦湖游客中心的可持续性与韧性，在实现能源消耗与碳排放大幅降低的同时，确保了其有望获得绿色金字塔评级体系下的银级认证。

本文对2013年至2025年期间的自动导引车（AGV）系统进行了全面综述，通过提供一个涵盖参考架构、导航分类法、向自主移动机器人（AMR）的转变、人工智能驱动的集群协调、无线充电、5G集成以及安全标准的统一框架，弥合了孤立研究之间的鸿沟，并指出了这一不断发展的行业中的关键挑战与未来的研究方向。

本文提出了一种去中心化拉格朗日控制器，通过结合次线性目标吸引、弹性智能体间排斥以及流体动力学偏转场，使多智能体集群能够在密集障碍物场中进行导航，从而确保在避免局部极小值和控制抖振的同时，实现无碰撞且具有凝聚力的运动。

本文识别并解决了全规模在轨系统辨识流水线中的三个关键缺陷——即激励缺失、峰值因子不可辨识以及非收缩反馈回路——从而在抓地力显著降低的表面上成功恢复了准确的轮胎参数并维持了稳定的车辆控制。

本文提出了 MDHyperNet，一种领域知识驱动的混合密度网络，用于预测 DCO-OFDM 系统中特定于信噪比（SNR）的直流偏置（DC-bias）的全条件分布，在不同信道条件下，其在预测精度和整体链路性能方面均显著优于确定性基准模型和固定偏置配置。

本文通过将渔业捕获曲线方法应用于仅基于回收观测数据来估算产品弃置率和出口率，证明了队列对角估计量优于横截面估计量，并引入了一种用于循环经济政策评估的新型修复-弃置比指标。

本研究评估了异常检测模型在开放式铣削数据集上的泛化能力及传感器间的一致性，结果表明，虽然从未见过的运行序列转向未见过的刀具族时性能会略有下降，但特定的频谱特征和信号削波伪影为识别异常切削路径提供了鲁棒的指标。

本文提出了一种以人为锚定的数据驱动模型预测控制（HDMPC）策略，该策略利用 ELM-AdaBoost 来识别人类驾驶特性，并将子空间辨识与柔性参考轨迹相结合，以确保混合车辆编队实现稳定、高性能的跟踪并提升驾驶体验。