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本文介绍了三重转型制造生态系统指数（TTMEI），这是一个具有交互感知能力的诊断框架，该框架利用乘法聚合来识别数字化、可持续化和韧性制造转型中的失衡，并证明了其通过基于特征一致性而非预测能力对经济体进行重新排序的有效性。
本研究采用计算流体力学（CFD）模拟与实验验证，分析了重型惯性摩擦焊接主轴静压轴承内的油膜流场，识别出角落区域为关键热失效点，并为极端运行条件下的设计优化提供了依据。
本文提出了一种通用形式的统计学方法，通过从综合数据库中推导特定架构的系数，为各种电力和混合动力垂直起降无人机进行概念规模设计，从而建立透明的设计关系以降低初始设计的不确定性。
本文介绍了一种将加权残差近似法与 Gröbner 基代数消元法相结合的新型框架，用于推导轴对称各向同性圆板几何非线性行为的闭式解析解，在保持高精度的同时，为传统的数值方法提供了一种计算高效的替代方案。
本研究表明，将再生混凝土骨料与球形镍渣掺入多孔混凝土中，能够优化耐磨性、声衰减性能与环境可持续性之间的平衡，并确定了特定的混合比例分别作为侧重于耐久性或降噪应用的理想选择。
该论文提出了 AquaMass-GS (AM-GS)，一种通过将物体高斯与归一化自由空间水高斯耦合，并利用解析有限路径积分，从而实现物体外观与水体效应解耦的新型水下渲染框架，在实现具有竞争力的新视角质量的同时，相比现有方法显著提升了介质建模的准确性。
本研究表明，尽管由于仪器不确定性，绝对平均面部温度无法区分认知压力与无聊，但温度变化的帧间变化率提供了一种稳健的非接触式信号，能够准确区分这两种认知状态。
本文提出了一个用于人工智能驱动的 PLC 适配器的可复现仿真框架，但报告了一个负面结果，即证明了底层通信引擎在任何配置下都无法传输数据，导致在基础物理层问题得到解决之前，所有基于人工智能的控制策略均失效。
本研究提出了一种结合反向传播神经网络与改进正弦余弦算法的集成方法，用于预测并优化碳纤维增强聚合物的多响应钻削参数，并利用自适应算子选择和种群管理来提升其相对于标准方法的性能。
本文提出并验证了一种用于质子交换膜燃料电池电动汽车中高增益非隔离DC-DC变换器的PI-ANN混合控制策略，证明了将经过训练的人工神经网络与传统PI控制器相结合，与仅使用PI控制器相比，能显著改善瞬态响应和稳态精度。