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本文介绍了 AIRO-PS，这是一个六层架构及统一建模框架，它将人工智能驱动的机器人技术与电力系统运行相结合，通过减少停电指标、增强动态线路额定容量以及优化维护策略，定量地展示了在可靠性、稳定性及经济可行性方面的显著提升。
本文介绍了 PACE，这是一种用于多机器人仓库的在线调度策略，它通过将预测的任务完成成本与源自随机展开的估计分配诱导拥塞外部性相结合，从而缓解交通拥堵，进而优化车队性能，特别是在高交通流量条件下。
Health-Vision 是一个模块化、非接触式的框架，它集成了自适应 3D 面部追踪技术与生物物理 Windkessel 模型，通过将光学信号提取与血流动力学波形建模分离的两层评估架构，在不同肤色人群中稳健地估算多种生命体征，并在心率、血氧饱和度（SpO2）、呼吸、血压及心输出量方面实现了经过临床验证的准确性。
本研究表明，为太阳能光伏面板配备被动式铝制散热器（特别是采用再生铝制造的散热器），通过提高能量产出并延长面板使用寿命，显著改善了环境性能，降低了全球变暖潜势，并将平准化度电成本从 0.023 £/kWh 降至 0.021 £/kWh。
本文通过对36名参与者的纵向研究，证明了任务指令和个体策略会显著影响速度-准确度权衡，从而揭示了吞吐量作为衡量学习进度可靠指标的局限性，进而挑战了吞吐量是评估基于虚拟现实（VR）的手眼协调训练不变指标这一假设。
本文提出了一种基于视觉的网格探索（VGE）方法，该方法通过整合感知与路径规划，通过减少在稀疏或集群碎片环境中的不必要遍历，显著提高了无人水面艇在清理异质水面的效率。
本文提出了一种基于机载学习的四旋翼跟踪控制器，该控制器将计算高效的递归高斯过程与反馈线性化控制器以及一种新型的基于卡尔曼滤波的调优算法相结合，以补偿未建模动力学，并在实际实验验证中实现了显著的跟踪误差降低（38%至75%）。
本文提出了一种新颖的纯哈密顿三维龙格-库塔（RK）集群控制框架，该框架集成了各向异性导航势场、主动运动学预判制动以及基于SO(3)的编队投影，旨在使自主无人机能够在复杂的非平坦地形中进行导航，同时严格保持安全裕度并防止陷入局部极小值故障。
本研究通过对一栋 G+3 层钢筋混凝土框架结构在 1995 年神户地震下的三维非线性反应历程进行评估，以评价其瞬态动力需求和滞回行为，从而为未来的韧性导向型解释奠定基础，进而弥合了非线性地震分析与可持续发展目标之间的差距。
本研究通过应用主成分分析来解决气象变量之间的多重共线性问题，并利用机器学习模型证明线性回归和贝叶斯岭回归能以高精度有效预测每日淡水产量，从而评估了单斜面太阳能蒸馏器在印度图蒂科林潮湿沿海气候下的性能，同时识别出太阳辐射和环境温度为关键驱动因素，并强调了高湿度带来的限制效应。