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本研究通过将原始二维气相色谱-质谱数据转化为多通道图像，证明了人类气味身份验证的可行性，在采用多视图表示法的情况下实现了 92.8% 的 AUROC，并强调了该方法在应对跨会话泛化挑战的同时，在非合作场景中的应用潜力。

本研究表明，针对本科生滴定实验任务的 AI 辅助视频分析揭示了尽管总体的实践评分相等，但在特定能力领域仍存在显著差异，这凸显了在 STEM 评估中需要基于证据的细粒度诊断剖面，而非传统的综合成绩。

本研究通过开发首个包含1,129栋校舍的全面清单，并利用该清单通过两种历史地震情景评估地震风险，旨在解决北马其顿缺乏全国性暴露模型的问题，从而为基于证据的加固规划和应急准备提供关键框架。

本研究提出了一种用于布特姆博（Butembo）光伏-水电系统中基于健康状态（SOH）知情的电热电池仿真框架，证明了虽然增加 6 MW 光伏容量能减少 2025 年的供应缺口，但在不同增长率下未来仍存在显著缺口，且该工作旨在作为未来实验验证的可复现虚拟层工作流，而非经过实地验证的解决方案。

本文提出并实验验证了一种光场到比特的计算架构，该架构利用级联光电神经网络将连续光场直接映射为离散的4位码字，通过在轻量化电子聚合之前进行光学高维变换，实现了高精度和超低延迟。

本文基于提姆申科梁理论，建立了一个用于仿生躯干-尾鳍推进的非线性刚柔耦合动力学模型，旨在克服经典欧拉-伯努利假设的局限性，揭示了柔性变形引起的流体动力不对称性和剪切效应是产生推力的基础，并实现了水下航行器的精确参数化设计。

本研究提出了一种用于优化 FG260 灰铸铁转子浇注系统多目标 CAE 框架，该框架成功将铸造良率提高了 5.61% 至 88.39%，同时显著减少了金属浪费、能量消耗和二氧化碳排放，并通过铸造试验验证了其带来的大幅年度成本节约。

本研究通过比较四种通用人工智能工具在危害分析与风险评估（HARA）输出方面的表现，评估了它们支持 ISO 26262 功能安全工程的能力，结果表明虽然人工智能为安全流程提供了具有前景的补充，但其应用需要在可追溯性、可靠性和法规遵循方面进行严格审查。

本文提出了一种用于非结构化环境下自动驾驶车辆的综合轨迹规划框架，该框架集成了风险感知路径搜索、曲率约束优化以及动态重规划，旨在显著降低风险暴露并提高障碍物间距，同时确保车辆跟踪的可行性。

本研究探讨了在低水平持续载荷下，混合模式 I-II 开裂混凝土中断裂过程区随阶段演化的规律，揭示了由于结构与局部能量状态的改变，蠕变诱发了裂纹扩展的早期激活以及随后的后期受限。