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本文提出了一种能效型、事件驱动的结构健康监测流水线，该流水线结合了电平穿越脉冲编码器与紧凑型脉冲神经网络，用于定位多层建筑中的损伤，通过可调阈值机制在实现接近基准水平的准确度的同时，显著降低了能耗和数据传输速率。
这项实验研究表明，L型振荡水柱室的几何设计决定了其水动力-气动耦合及整体能量转换效率，揭示了相比于单纯的大振幅振荡，稳定且连贯的运动对于优化功率提取更为至关重要。
本文提出了一种结合基于深度学习的 U-Net 分割与 RAFT 稠密光流的自动化流水线，用于从标准的腹主动脉瘤电影核磁共振成像（cine-MRI）中重建高保真血流动力学速度场，在无需专门采集或人工干预的情况下，达到了相位对比磁共振成像（Phase-Contrast MRI）级的精度。
本研究通过引入一种具有闭式解真值的全新合成幻影，扩展了对用于腹主动脉瘤（AAA）电影磁共振成像（cine-MRI）的金字塔型 Lucas–Kanade 光流法的验证，证明了该方法的最佳窗口大小取决于运动机制，且其在噪声鲁棒性方面优于稠密 Farneback 光流法，并能准确恢复与真实患者数据相匹配的角速度。
本文提出了一种在许可式分布式账本上运行的自执行智能合约架构，该架构能够实现秘鲁土木工程公共工程结算的自动化与加密验证，在无需进行立法改革的前提下，在完全符合现行国家采购法的同时，将认证周期从数月缩短至数分钟。
本研究通过集成多物理场建模与实验验证，研究了高强度钢电解等离子抛光过程中的材料去除机制，揭示了表面平整化是由电化学溶解、流体冲蚀以及微凸体尖端的局部放电共同驱动的，这些因素协同作用显著降低了表面粗糙度并提升了表面质量。
本文提出了一种利用深度学习的亚周期滑动窗口技术，用于在 CW&PRS 电网实现实时、高精度（98.91%）的电气故障诊断，将检测延迟从传统的 20 ms 全交流周期显著降低至仅 3.125 ms。
本文提出了一种优化的激光辅助加工策略，该策略利用铝基体的选择性热软化来抑制 SiCp/Al 复合材料中的界面脱粘和颗粒拔出，实现了 0.023 µm 的表面粗糙度，并引入了一种新型的基于 3D 点云的评估方法来量化空腔缺陷。
本研究表明，通过在洛杉矶磨损试验机中用硫酸或盐酸对手动清洗的再生粗骨料进行处理，可以有效地去除附着的砂浆，从而显著提高再生骨料混凝土的力学性能和耐久性，优于未经处理的替代方案。
本文提出了一种基于增强型统计形状模型的全自动、解剖感知流水线，用于将来自 CBCT 和口腔内扫描的不完整或模糊的牙齿几何形状细化为完整、平滑且具备制造能力的模型，同时在保留观测数据的同时确保解剖学上的合理性。