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本文介绍了一种采用 180 nm CMOS 工艺的轨到轨运算放大器，该放大器利用电流平衡技术和折叠共源共栅架构，实现了高直流增益 (106.8 dB)、低功耗 (116.74 µW) 以及在整个输入共模范围内极小的跨导变化 (±1.77%)。
本文提出了一个综合性的基于GIS的框架，该框架将无人机摄影测量与运动恢复结构（SfM）及多视图立体视觉（MVS）处理相结合，以生成高分辨率地形模型并进行精确的空间分析，从而通过稳健的垂直精度评估来增强决策能力。
本研究利用 PyroSim 和 Pathfinder 模拟来分析火灾场景并评估中国某高层医院病房的疏散策略，证明了基于火源位置优化出口选择、人员优先级和避难区域能显著提高疏散效率与安全性。
本文提出了一种安全感知位图辅助的无线体域网混合框架（SABMABAN-Hybrid），该框架将基于机器学习的攻击概率估计与两层 IEEE 802.15.6/802.15.4 通信架构相结合，旨在增强用于健康监测的基于物联网的无线体域网的安全性与能量效率。
本研究提出了一种计算高效的数据驱动框架，该框架将人工神经网络代理模型与多目标元启发式算法相结合，旨在同时优化碳酸盐岩储层低盐度注水的水井布置与运行条件，从而在减少产水量的同时，显著提高净现值和采收率。
本文提出了一种利用十二月流量与空间特征来预测一月 5G 升级运营负担的时间组合压力测试框架，并证明了尽管先进的约束组合在显著提升空间公平性与工程效率的同时，与基于简单预测的排序相比，在未来负担捕获方面的增益微乎其微。
本文介绍了一种混合融合金属探测器（H-FMD），这是一种将高压瞬态磁场生成技术与亚极低频（sub-VLF）同步导波注入及先进数字信号处理（DSP）技术相结合的新型系统，旨在实现高分辨率的目标辨识能力以及在传统极低频（VLF）和脉冲感应（PI）技术失效的高矿化土壤中实现深层穿透能力（3.0–4.0 米）。
本文提出了一种实用的实验方法，通过在极近距离内施加两个大小相等且方向相反的经典力矩来施加高阶弯曲力矩，该技术源于虚功原理中的共轭功，在软体机器人应用领域具有广阔前景。
本文提出了一种数学回归模型，该模型能够有效预测经废旧轮胎粉末与石粉（kota stone powder）最佳组合改良后的粘性土的岩土工程性质，特别是单轴抗压强度和塑性指数，从而减少了大量实验室测试所需的时间和精力。
ParaKoop 引入了一种基于 9,620 次 CFD 模拟训练的参数化 Koopman 代理模型，该模型实现了乘用车的亚秒级逆向气动设计，并通过在多种车辆几何形状中表征低条件数，展示了通过 HHL 算法实现的理论 14.8–17.8 倍量子加速。