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本研究提出并验证了一个包含四个系统层级与功能的77个指标的综合性“能源韧性矩阵”，旨在评估并增强港口能源系统的韧性与效率，同时也强调了将这些指标投入实际运营所面临的挑战，以及未来研究需要解决资金限制并避免过度技术中心主义视角的需求。

本文提出了一种可扩展、低成本的空间正义指数，该指数利用基于 Copula 的公民科学传感器数据统计建模，来量化驾驶员在学校街道上的谨慎程度如何随行人数量的变化而变化，并展示了其在检测安德里亚（Andria）安全改善方面的能力，同时强调了米兰（Milan）的数据局限性。

本文提出了一种跨工具磨损预测框架，该框架通过基准归一化和相对磨损目标，实现了在无需适配的情况下对新工具的准确泛化，同时证明了在标注训练数据稀缺时，无需验证集的模型选择标准在防止过拟合方面优于传统的交叉验证。

本文提出了一种利用紧凑型神经网络来估计瞬时超模变换并进行低复杂度均衡的 AI 辅助接收机，从而有效地缓解了强耦合多芯光纤系统中由时变耦合和基底漂移引起的性能退化。

本文介绍了一种紧凑型毫米波单极子贴片天线的设计与实现，该天线通过采用开槽金属接地板和非均匀单元结构超表面，共同实现了 3.5–40 GHz 的宽阻抗带宽、96% 的高辐射效率以及 10 dBi 的峰值增益，并具有适用于点对点通信的单向辐射方向图。

本文通过利用19芯环形芯纤中的轨道角动量模态来构建块对角信道矩阵，从而克服了模间耦合与对准挑战，展示了一种在10公里距离上实现25.24 Pb/s单纤传输的系统，并以低复杂度、全自动的MIMO均衡实现了突破性的容量。

本文提出了一种概率模拟方法，用于评估具有暴露式大体积木结构办公建筑的火灾可靠性，并展示了如何优化主动安全措施和允许的木材暴露面积，以满足欧洲结构规范（Structural Eurocode）的风险目标。

本文通过对雷达-电子战对抗机制进行建模，并推导揭示距离-角度耦合及特定几何构型如何决定干扰效能的解析条件，提出了一种针对先进频率分集阵列（FDA）雷达的电子战飞机（EWA）最优位置规划方法。

本研究将六种时间序列基础模型与传统的深度学习基准模型进行了对比，用于预测加利福尼亚州极端野火引发的 PM2.5 浓度，结果显示，经过充分训练的循环模型在准确性和极端事件检测方面始终优于零样本（zero-shot）和微调后的基础模型，从而挑战了大型预训练模型在环境预测领域普遍占据主导地位的假设。

本文提出了一种半解析代理模型，用于生成大规模数据集，以训练一个两阶段深度学习框架，该框架能够利用地面上方的电磁检测数据，有效地检测并评估埋地管道中金属损失缺陷的大小，尽管面临信号微弱且存在干扰的挑战，仍实现了高精度和高相关性。