该研究通过PRISMA-ScR综述方法，评估了基于视频的无标记运动捕捉技术在临床和康复生物力学中的应用现状及验证情况，指出了现有技术在特定人群和运动分析方面的不足。
本文研究了正则化逆问题中的可计算误差界和认证的提前停止方法，通过Fenchel-Young对偶间隙将总误差分解为数据保真度损失和正则化损失，提供了一种基于对偶间隙下降的提前停止规则。
研究了在不可逆污染条件下，通过Forster-Ramsey模型寻求最优经济增长路径的问题，引入最优减排控制以评估其对不可逆污染的影响。
本文解决了计算双曲面上两点间距离的问题，提出了一种O(g^2)算法，并在此基础上发展了求解直径等其他相关问题的方法。
本文提出一种轻量级可解释的RGB引导高光谱超分辨率框架，通过跨模态流对齐和基于模型的Gram-Schmidt正交化融合解决真实场景中跨分辨率错位问题。
该研究通过PRISMA-ScR综述方法，评估了基于视频的无标记运动捕捉技术在临床和康复生物力学中的应用现状及验证情况，指出了现有技术在特定人群和运动分析方面的不足。
本文研究了正则化逆问题中的可计算误差界和认证的提前停止方法，通过Fenchel-Young对偶间隙将总误差分解为数据保真度损失和正则化损失，提供了一种基于对偶间隙下降的提前停止规则。
研究了在不可逆污染条件下，通过Forster-Ramsey模型寻求最优经济增长路径的问题，引入最优减排控制以评估其对不可逆污染的影响。
本文解决了计算双曲面上两点间距离的问题，提出了一种O(g^2)算法，并在此基础上发展了求解直径等其他相关问题的方法。
本文提出一种轻量级可解释的RGB引导高光谱超分辨率框架，通过跨模态流对齐和基于模型的Gram-Schmidt正交化融合解决真实场景中跨分辨率错位问题。