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本研究提出了一种可解释的混合代理模型，该模型将符号回归与高斯过程残差修正相结合，旨在有限的实验数据下准确预测注塑成型中的直径偏差，在实现精度提升的同时，为工艺优化提供了一个透明的框架。
本文提出了一种利用基于 Wasserstein 的分布距离来量化石油工程数据中源-目标偏移的模型无关预训练框架，旨在预测零样本模型的可迁移性，尽管初步的合成实验在偏移指数与性能退化之间尚未得出确定的相关性。
本综述综合了 41 项关于人工智能驱动的配水系统漏损管理的对比研究，建立了方法与任务的分类体系，同时强调了不存在单一优于其他所有方法的通用分析手段，并指出了在实地验证与评估方面的关键空白，旨在为未来可持续且具韧性的基础设施建设提供指导。
本文介绍了 SAMBHV，这是一个面向印度东北部的统一开源平台，它集成了多源遥测、混合人工智能-物理预测建模以及弹性通信网络，旨在提供准确的、多语言、多灾种的预警以及超过 15 分钟提前量的实时态势感知。
本研究通过一种低成本的基于图像的方法，评估了三轴压缩条件下土工合成材料包裹的海砂桩的变形行为，结果表明，虽然包裹显著减少了鼓胀并提高了承载能力，但图像提取的应变测量值需要进行卸载恢复修正，才能准确估算变形剖面。
本文引入了一种对偶结构多项式参数化方法，该方法统一了级联 IIR 设计与 root-MUSIC，揭示了尽管利用共轭倒数对称性对于角度估计并不能提供方差缩减，但由此导出的展宽恒等式提供了一种极其有效的、零成本的分解检测器，而该检测器最终因曲率引起的方差问题而被原始零谱深度所超越。
本研究通过将表格先验拟合网络模型应用于来自180万户家庭的调查数据，解决了中低收入国家全球次国家级卫生设施数据的空白问题，揭示了覆盖率方面的显著不平等，并凸显了脆弱、低收入的撒哈拉以南非洲地区存在的严重缺乏设施及高不确定性问题。
本研究通过评估孔洞排列和直径梯度，对 H₂/CH₄ 微混合燃烧器喷嘴的进气结构进行了数值优化，证明了多级涡流生成和重新分布的空气动量能显著增强在宽氢气掺混比例范围内的混合均匀性和燃料灵活性。
本文介绍了一种辐射度无关的 SegFormer 框架，该框架将 C 波段 SAR 图像与地形数据进行融合，以在多种传感器上实现最先进且高效的水体分割，并证明了轻量级的 B0 模型在准确性和推理速度方面均优于其规模更大的对应模型。
本文介绍了双面太阳能电动汽车充电系统的设计与实验评估，证明了通过铝箔优化背面反射率可显著提升能量生成效率达 15–25%，并与传统的单面系统相比提高了充电稳定性。