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本研究提出了一种量子增强型牛顿-拉夫森框架，该框架将 HHL 算法集成到地震时步方案中，以实现非线性时程分析中 1,000 倍的加速，从而为像秘鲁利马这样易受俯冲带地震影响的城市环境实现实时、城市规模的地震风险评估。
本文提出了一种可靠性感知型混合框架，该框架将基于三元组度量学习与贝叶斯加权k-最近邻推理相结合，以显著增强多楼层Wi-Fi RSSI室内定位系统的鲁棒性与故障恢复能力，并通过综合评估证明，与传统的以准确性为中心的方法相比，该方法能有效减少灾难性的定位误差和楼层误分类。
本文提出了一个统一的建筑诱导动态不规则性（AIDI）框架，该框架识别了四种基本的非对称类型，并引入了动态形态因子（DFFs），旨在系统地量化非常规建筑几何形状如何改变中高层建筑的动力特性，从而实现将这些效应在设计阶段早期进行整合。
本文提出了一种混合深度强化学习框架，通过联合优化智能反射面相移、地面基站睡眠模式、用户关联、功率分配以及空中基站定位，以最大化智能反射面辅助的空地协作蜂窝网络的能量效率。
本研究提出了一种由蠕动泵驱动的直写系统，用于制造连续芳纶和玻璃纤维增强型 UV 固化环氧树脂复合材料，展示了通过原位固化的共挤出技术，实现了在拉伸强度、表面光滑度和介电性能方面的显著提升，使其适用于航空航天、汽车及电子领域。
本研究调查了激光粉末床熔融打印方向和打印后氧化如何影响单体 Inconel 718 热管辐射器的毛细吸液性能，揭示了最佳取向取决于制造策略，并且氧化在以水作为工作流体时能显著增强毛细作用。
本研究通过对罗马尼亚一个住宅并网光伏系统进行为期三年的实地分析，展示了稳定的季节性发电模式、完全的自发自用率以及归因于气象变率且在统计学上并不显著的性能下降，从而填补了中东欧地区现实世界光伏数据匮乏的问题。
本研究表明，依赖统一的峰值地面加速度假设会低估加尔各答高度分层的冲积沉积层中的液化风险，并揭示了通过将连续原位剖面分析与随深度变化的非线性场地反应分析相结合，在地震情景下，可使松散颗粒层的估计液化概率显著增加至85%以上。
本文提出了一个用于制造爬坡阶段的概念性两阶段框架，该框架优先考虑初始稳定与学习，随后再过渡到精益优化，从而将早期阶段的不效率重新定义为一种受控状态，以加速能力开发并指导精益工具部署的时机。
本文记录了在埃及西部沙漠的一台常规凯利驱动钻机上，首次成功进行不可回收随钻卡套（Casing-While-Drilling）现场试验，证明了该技术在克服不稳定地层带来的重大技术与物流挑战的同时，可减少40%的表层钻井时间并实现零漏失事件。