eess 篇论文 | Gist.Science

本研究采用蒙特卡洛模拟结合极限平衡分析法，评估了在土壤参数不确定性的情况下，桁架式土体挡土结构针对多种失效模式的可靠性，揭示了传统的确定性安全系数可能过于保守，且附加荷载和土壤分布类型会显著影响失效概率。

本文提出了一个六级证据成熟度框架和一个制度就绪蓝图，旨在解决在埃塞俄比亚资源受限且监管严格的环境下，阻碍无人机技术从实验性数据采集向持续性、政策集成型灾害风险管理转型的社会技术障碍。

本文提出了一种零存储微型机器人架构，该架构通过集成分层时空密钥生成技术与绝热电荷恢复逻辑，在消除非易失性存储器漏洞的同时，显著降低了功耗并延长了扑翼微型飞行器的续航能力。

本文提出了一种统一的、需求驱动的气象与气候数据有损压缩框架，该框架能够动态选择编解码器并优化参数，以满足多样化的、可由机器检查的精度约束，在实现比基准方法显著更高压缩比的同时，揭示了现有数据保真度准则及评估代码中存在的关键缺陷。

本文提出了一种针对孟加拉国的容错型人工智能驱动洪水预警系统，该系统将 LSTM/GRU 预测模型与分布式系统工程原理相结合，通过短信和语音通话等低技术渠道向农村社区提供可靠且关乎生命的警报，旨在解决预测准确性与运行韧性之间的差距。

本文介绍了 Varun 机电效率恒等式，这是一种无量纲诊断比率，通过数学方法剔除直接可测的电阻和电感损耗，从而将非电学机械损耗（如摩擦和失调）从标准的电磁发射器效率测量中分离出来，该方法已通过理论推导和数值模拟得到了验证。

本研究提出了一种混合黑翅鸢算法优化的反向传播神经网络（BKA-BPNN）模型，该模型在预测多叶准直器叶片位置方面显著优于传统及其他优化神经网络，从而通过 0.0026 mm 的平均绝对误差提升了放射治疗的递送精度。

本研究引入了一种基于哈密顿原理和达芬方程型振荡器降阶的紧凑型能量分析框架，旨在高效地推导出受支矩形板随振幅变化的非线性固有频率的闭式表达式，从而以极小的计算量实现高精度。

本文介绍了一种利用凸可行区域的地形感知基准参考规划器，用于为轮腿式机器人生成长时界几何引导，在不增加计算成本的情况下，显著提高了标准非线性模型预测控制下的楼梯穿越可靠性。

本文提出了一种在数字孪生框架内识别并验证感应电动机电气参数的实验方法论，该方法利用同步测量和稳态测试，旨在实现一个在各种运行条件下均具有极低仿真误差的高精度时域模型。