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一种用于主动磁回热器集成设计的多模态机器学习方法,协同多层材料布局与热流体传递特性
引入了一种多模态机器学习(ML)框架,用于整体主动磁回热器设计。该模型能够全面处理磁热(MC)特征、多层布局和运行条件。在针对训练过的四层La(Fe,Si)<sub>13</sub>床优化条件下,在0.8 T下实现了16.9 °C的大温度跨度(T<sub>sp
来源:Materials & Design
时间:2026-07-21
从集中式到分布式熵:长江三角洲区域创新网络的长期韧性与结构演化
摘要
来源:Entropy
基于物联网与LoRaWAN网络的联邦边缘智能技术,用于实现具备气候感知能力的时空道路事故预测
来源:Computation
基于5G的车辆自组织网络去中心化信任模型:一种利用区块链提升智能交通系统安全与隐私性的方法
来源:World Electric Vehicle Journal
基于去中心化分层多智能体强化学习的方法在IRS辅助的V2X网络中用于资源分配
来源:Electronics
一种基于状态感知的多证据残差评分方法,利用实时泥浆记录数据实现早期溢流预警
来源:Processes
SAR-SLAM:机器人应用中基于语义理解的动态SLAM技术
来源:Robotics
评估制备方法对用于去除天然气中乙硫醇的金属氧化物吸附剂/催化剂性能的影响
来源:Catalysts
混合深度学习与蒙特卡洛方法结合的MNDWI集成模型,用于大水体动态光谱流条件下的概率性水域范围绘制
来源:Remote Sensing
用于同时定量商业Centella asiatica产品中六种三萜(含异构体分离)的验证HPLC方法
Centella asiatica(积雪草)含有具有重要药理活性的五环三萜,通常用作草药制剂质量评价的化学标记物。然而,由于某些分析物结构上具有相关性且在色谱上难以分离,准确定量仍然具有挑战性。在本研究中,研究人员开发了一种经过验证的高效液相色谱(HPLC)方
来源:ACS Omega
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