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Bending Moment Synthesis by Integrating Cutting Mechanics with Diffusion Model for Tool Wear Prediction
本研究提出了一种新型刀具磨损预测框架，该框架通过特征线性调制（Feature-wise Linear Modulation）将机理切削弯矩模型与扩散模型相结合，以生成物理一致的合成信号，从而在显著提高未知条件下预测准确性的同时，大幅减少了对大量实际训练数据的需求。
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698 篇论文
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A Low-Power RGC-Based CNTFET Transimpedance Amplifier for 40 Gbps Optical Receivers
本文介绍了一种基于 32 nm CNTFET 技术、专为 40 Gbps 光接收器设计的低功耗跨阻放大器，该放大器采用带有增益提升和二极管连接输出的调节级联结构，实现了 51.4 dBΩ 的跨阻增益、28.3 GHz 的带宽以及 368 µW 的功耗。
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Identifying the Spatial Network Structure of County-Level Rural Settlements Using Multi-Source Data and Graph Neural Embedding: A Case Study of Dangyang, Hubei Province, China
本研究提出了一种基于图神经网络的框架，利用多源数据对中国当阳市的细粒度农村聚落单元进行识别与分类，旨在揭示其空间网络结构及关键驱动因素，从而实现超越传统行政村尺度的差异化治理。
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Material selection for injection molds of thick-walled PP-R parts: experimental comparison of conventional 316L steel, CuBe alloy, and selective laser melting with conformal cooling: thermal performance, part quality, and financial viability
本研究通过实验证明，对于厚壁 PP-R 注塑成型，传统机械加工的铜铍合金模具在所有经济指标上均优于具有共形冷却功能的选择性激光熔融（SLM）模具，尽管初始投资较高，但其在缩短周期时间和节省成本方面表现更佳，同时两种先进概念均能成功生产出符合功能鉴定标准的产品。
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A Parameterized Data-Driven Neural Network with Physics-Based Regularization for Thermal Field Prediction in Metal Additive Manufacturing
本文提出了一种参数化物理信息神经网络，通过结合有限元（FEM）生成的数据与热传导正则化，以克服传统模拟的计算限制，从而高效地预测 SS316L 激光粉末床熔融过程中的瞬态热场和熔池几何形状。
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Channel Characteristics of Long-distance Magnetic Induction based Through-the-earth Communication and Performance Analysis
本文通过建立等效电路模型、评估各种条件下的噪声与频率响应，并确定旨在增强系统可靠性的最佳调制方案，分析了基于磁感应的长距离地层穿透通信的信道特性与性能。
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Position-Weighted Sequence-Kernel Bayesian Optimization for Composite Laminate Stacking Sequences
本文提出了一种位置加权序列核贝叶斯优化框架，该框架通过利用专门针对高斯过程代理模型的距离度量，在满足制造约束的情况下高效设计复合材料层合板铺层顺序，旨在最大化失稳性能并最小化候选冗余。
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A Lightweight Multi-Scale Frequency-Aware Network for Noise-Robust Rolling Bearing Fault Diagnosis
本文提出了 FSMSN，这是一种轻量级多尺度网络，通过将物理故障频率先验集成到通道注意力机制中，旨在实现噪声干扰严重情况下的鲁棒、高精度轴承故障诊断，且其参数量显著少于现有的深度学习基准模型。
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Physical characterization at the contact surface of a facial vibrotactile stimulation device
本研究通过量化接触表面的位移随部位变化的机械位移及非均匀振动，对一种面部振动触觉刺激设备进行了物理特性表征，从而证实该刺激在临床评估前无法通过单一标称值进行准确描述。
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A Multi-Model Adaptive Evaluation System for Green Building Energy Efficiency
本文提出了一种稳定、模块化且具有自适应性的多模型评估系统，该系统整合了动态、静态及混合方法，旨在准确评估不同气候和规模下的绿色建筑能源效率，在实现混合模型误差率低于6%的同时，支持单体建筑优化与大规模组合管理。