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本文介绍了 3DSolidFormer，这是一种基于 Transformer 的深度学习模型，它能够在单次前向传播中，高效地预测具有数百万个单元的三维线性弹性结构中的高分辨率全场位移、应变和应力分布，在实现高精度的同时，通过构造方式满足位移约束。

本文提出了一种机器学习辅助的紧凑型高增益双端口基片集成波导（SIW）天线设计，该天线可实现线极化到圆极化的转换，用于稳健的 Sub-6 GHz 5G MIMO 通信，并在目标频段内实现了性能优化。

本文介绍了设计、机械建模以及一种配备腿部安装式负压吸附机构的紧凑型多足爬墙机器人的实验验证，展示了其在狭窄空间内检查老化基础设施时对不平整表面和障碍物的卓越适应性。

本文表明，对于弱监督月球可通行性估计，训练数据的选择应优先考虑与目标月球环境在视觉和形态上的相似性，而非数据集的真实性，因为月球模拟设施在跨领域泛化方面始终优于其他基于地球的数据源。

本研究提出并验证了一种新的几何补偿策略，即通过沿曲线路径预切割板料，以有效控制并最小化定制焊接板在深冲过程中的焊线移动，该结论已通过工业汽车车门部件的实验结果以及使用 ABAQUS/CAE 的数值模拟得到了证实。

本研究展示了一种无需系绳的昆虫级水陆两栖微型机器人，该机器人利用单组执行器产生非对称振动模式，从而实现超快速、受控的运动以及在陆地与水生环境之间的无缝切换。

金属等离子体离子推进器（MPIT）是一种用于小型卫星的新型紧凑型推进系统，它利用阴极弧源将各种金属离子加速至高比冲（3,900–10,300 s），效率约为50%，在提供与霍尔效应推进器相当的推力的同时，克服了以往金属等离子体设计中推力功率比低的限制。

尽管采用了混合集成方法来解决卢旺达降雨诱发滑坡预测中严重的类别不平衡问题，但本研究发现随机森林模型的表现与集成模型相当，且两者在低召回率和概率校准较差方面均存在困难，因此建议采用调整阈值后的随机森林模型进行部署，并进行进一步的多地区验证。

本文介绍了一种决策依赖型对抗贝叶斯优化（DD-ABO）框架，该框架通过整合全年模拟和针对特定候选方案的攻击评估来优化太阳能与电池储能规划，并证明了通过策略性地实现部署结构的多元化，可以在不需要大量额外资本投入的情况下，显著增强针对最坏情况攻击的网络韧性。

本文提出了一种硬件木马韧性 FPGA 框架，该框架利用结合了优化遗传算法的可演化硬件（Evolvable Hardware）的自适应运行时重构技术以及增强型 CFG-LUT 架构，旨在快速恢复电路功能，同时最大限度地降低硬件开销和恢复延迟。