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本研究提出了一种用于将大疆（DJI）无人机热成像 R-JPEG 预览图转换为 float32 GeoTIFF 格式的开源 GUI 工具，证明了该预处理工作流通过增加连接点数量并降低不同地球科学调查现场的重投影误差，显著提高了摄影测量精度。
本研究采用一种新型多通道计算流体力学（CFD）框架，揭示了虽然多通道高温质子交换膜燃料电池（HT-PEMFC）设计会引起显著的压力降和影响膜耐久性的通道间电流密度差异，但非贵金属催化剂（NPMC）通过实现更高的动力学速率和对磷酸盐中毒的抗性，在峰值功率密度方面优于传统的铂碳（Pt/C）催化剂。
本研究提出了一种结合自组织多项式神经网络与差分进化算法的计算高效型数据驱动框架，用于优化变速泵 turbine（泵式水轮机）控制，通过在德黑兰配水网络中的实际应用验证，展示了 13.22% 的效率提升和 1.23 年的投资回收期。
本文提出了一种用于应急物流的自适应动态选址框架，该框架将多周期多目标优化模型与改进的 SSA-MOPSO 算法以及改进的 EWM-CRITIC 方法相结合，旨在最小化成本与距离的同时，最大化满意度并优先考虑设施激活。
本文介绍了一种通过嵌入式3D打印制造的无导管血栓切除机器人，该机器人利用磁性形状记忆晶格，通过频率分离的磁控制实现无线导航和原位机械部署，而无需车载电子设备或充气元件。
本文提出了一种针对不确定马尔可夫跳变微网的韧性框架，该框架结合了用于确定性网络攻击检测的模态无关区间观测器，以及用于保证混合状态-模态不确定性下频率限制和系统稳定性的高阶控制障碍函数安全滤波器。
本研究引入了一种结合了 E-HYPE 水文模型与区域化深度学习方法（Multi-LSTM）的混合建模框架，通过增强物理可解释性并准确捕捉洪水和干旱等极端水文事件，显著提升了对约 35,400 个欧洲流域（包括无观测站流域）的径流预测能力及过程理解。
本研究利用具有广泛不确定性分析的泛欧部门耦合模型，量化了净零排放能源系统的长期灵活性需求，揭示了多样化的跨部门组合——即结合电气化供热、电动汽车、氢能和燃气备用——对于应对不同时间尺度和不同区域的波动性至关重要。
本研究表明，在通过 RGB LED 进行侧向发光时，定制蚀刻玻璃波导通过提供更低的插入损耗、更强的被动遮蔽效果以及更优越的空间色彩均匀性，在用于相机内主动合成色调方面优于商用层压滤波器。
本文提出了一种用于分数阶控制航空航天直流-直流（DC-DC）变换器的代理辅助多目标协同设计框架，该框架集成了机器学习以实现高效的设计空间筛选，并结合严格的基于物理的验证，旨在严格的硬件约束下同时优化瞬态恢复、效率、热裕度以及故障生存能力。