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Optimal Resource Allocation for Multiple Wildfires Considering Critical Infrastructure Interdependencies
本文提出了一种在线优化框架，该框架将野火损失预测与混合整数线性规划模型相结合，用于在多个并发事件中动态分配消防资源，与传统的基于优先级的调度方法相比，显著降低了总损失。
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Physics-Informed Neural Network Framework for Predicting Compressive Strength of Coconut Fiber Reinforced Concrete
本研究提出了一种物理信息神经网络（PINN）框架，该框架将基础混凝土材料规律与实验数据相结合，旨在准确且可靠地预测椰纤维增强混凝土的抗压强度，同时确保物理一致性与可解释性。
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Data-Driven Analysis of Carbon-Enabled Cementitious Composites for Multifunctional Infrastructure
本研究利用分析了453条配方级记录的二次数据框架，旨在证明在多功能碳增强水泥基复合材料中，优化致密化和构建导电网络等加工技术，比单纯增加碳含量对于实现力学强度与电化学性能的平衡更为关键。
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Flight Parameter Identification System Based on Cone-Shaped Piezoelectric Cantilever Array
本研究提出并验证了一种集成锥形压电悬臂阵列与卷积神经网络的新型智能飞行器头部模型系统，该系统在预测空速、迎角及侧滑角方面的准确度优于现有先进方法。
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Active Current Balancing for the Current-Sensorless Interleaved Boost Converter Under Severe Branch Asymmetries
本文提出了一种基于输出电压的两相电流无传感器交错并联升压变换器主动电流均衡方法，该方法利用电容电压重构和辅助控制回路，在无需电流测量的情况下，有效缓解了严重的支路不对称问题，同时保持了输出电压的稳压。
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An uncertainty-aware surface-degradation-to-hydrodynamic framework for marine energy devices: secondary analysis of a controlled pump experiment
本文提出了一种能够感知不确定性的框架，该框架将受控的 200 小时泵实验中的表面退化测量结果进行扩展，以预测海洋能装置随后的水动力性能变化，为验证退化对效率、流量和振动的影响提供了一条可重复的途径。
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AI-Powered Fault Prediction in 1100-kV Power Transmission Systems: From Algorithm-Driven Protection to Intelligent, Predictive Systems
本文提出并验证了一种用于1100千伏输电系统的两层人工智能驱动框架，该框架将日前故障风险预测与物理信息驱动的半周期故障分类及定位相结合，在提高保护准确性、可靠性和速度的同时，显著降低了与传统方法相比的误跳闸和污染闪络风险。
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Cascaded SLM-PTS and Joint Spatial-Temporal Phase Optimization with POCS for Low-PAPR Hybrid OFDM-SC-FDMA in MIMO 6G Uplinks
本文提出了一种用于 6G MIMO 上行链路的新型发射机架构，该架构通过集成混合 OFDM-SC-FDMA 波形、级联 SLM-PTS、时空联合相位优化以及 POCS 精细化处理，在以增加处理复杂度为代价的情况下，实现了峰均功率比（PAPR）显著降低 4.8 dB，同时保持了具有竞争力的误码率（BER）和误差矢量幅度（EVM）性能。
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Semantic-Aware Cross-Domain Multi-Horizon Energy Forecasting for Renewable-Aware Manufacturing: The NEO-FORECAST Framework
本文提出了 NEO-FORECAST，一种面向可再生能源感知制造的语义感知跨域预测框架，该框架通过显式分离实体泛化、领域迁移和任务语义来防止负迁移，在展现出优于 LSTM、Transformer 和 XGBoost 基准模型的准确性的同时，还建立了一个用于验证工程主张的可证伪实验协议。
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A Hierarchical Heteroscedastic Gaussian Process Framework for Electro-Thermal Metamodeling in RF T/R Modules Under Kernel Misspecification
本文提出了一种带有迭代诊断反馈的分层异方差高斯过程框架，通过显式建模仿真噪声并校准预测区间，以解决核函数误设定下的射频收发（T/R）模块电热元建模问题，从而在提高高维设计空间中热点定位与覆盖能力的方面取得了显著进展。