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本文提出了一种用于毫米波物联网网络中发射功率与分级波束分辨率的可解联合优化框架，该框架在总能量约束下，利用经过校准的解析模型和轻量化牛顿-拉格朗日求解器，实现了与固定或启发式策略相比显著的能量节省和改进的对准可靠性。

本研究调查了集料级配限值、温度和粘层乳液类型如何影响沥青路面的层间剪切强度，结果表明温度是影响结合性能的主导因素，而级配限值显著控制剪切行为，且乳液类型的影响较小。

本文提出了一种新颖的统一性能评估框架，该框架整合了物理流体动力学、算法效率和硬件可靠性，以全面评估基于机器学习的泄漏检测系统，并通过一项案例研究验证了其捕捉传统侧重准确率指标时常被忽视的关键多维性能属性的能力。

本文提出了一种基于感兴趣区域的 HEVC 修改方案，用于远程医疗领域，该方案利用图像分割和背景模糊技术在保持高质的同时显著降低视频码率，从而实现在有限带宽下的高效、不间断数据传输。

本文提出了一种用于陶瓷的模块化增材制造技术，该技术利用光聚合容器中的光聚合技术和溶剂辅助界面结合，将打印的生坯组装成具有整体匹配机械性能的单体组件，从而克服了传统的构建体积和吞吐量限制。

本文介绍了一种高斯随机编码晶体管（GSE-T），该器件将非线性生物信号编码与置信度感知的不确定性读出直接集成到器件物理特性中，通过利用固有噪声实现鲁棒的边缘智能，从而以紧凑、低功耗的方案取代了高能耗的外围电路。

本研究提出了一种基于支持向量回归的机器学习框架，用于开发钢筋混凝土曲线桥参数化地震脆弱性函数，从而有效量化随机洪水诱发冲刷、地震入射角以及桥梁曲率的综合不确定性，以实现快速且准确的损伤概率评估，而无需进行重复的非线性分析。

这项实验研究表明，虽然气水体积分数比对小型气囊性能的影响可以忽略不计，但孔径尺寸对于缓解水锤效应至关重要，且实际的多变指数（n ≈ 1.243）超过了标准设计假设，因此必须进行经验表征，以防止低估峰值压力载荷。

本研究验证了一种用于地下道路的新型复合滑模铺筑策略，该策略通过在侧边条上使用局部无碱促凝剂以防止边缘塌陷和变形，并通过优化的操作参数实现了高表面平整度和机械强度。

本研究提出了一种以人为本、AI辅助的决策支持框架，该框架利用计算机视觉和专家验证，量化了也门老萨那街道质量与遗产完整性之间的强相关性，从而生成一个用于针对性保护管理的优先级矩阵。