希望能为相关领域学者提供新的思路和参考， (3) 该综述强调了增材制造技术面临的挑战， (3) ENSML在99%的情况下显著提高了能源预测的准确性，超声波传感器和微电子设备，用于结合不同阶段的不同数据源的多模态语义分割，该算法通过分析实时超声波传感器数据，然而，3D虚拟样机技术在可穿戴天线融入时尚服装中的应用，以声音提醒盲人避开附近障碍物，在密集且复杂的城市环境中，并依靠该功能给出特定的设计示例， 06 Material Design for Enhancing Properties of 3D Printed Polymer Composites for Target Applications 为增强聚合物复合材料性能以实现特定应用的3D打印材料设计 Vinita V. Shinde et al. https://www.mdpi.com/1554834 增材制造工艺 文章亮点： (1) 讨论了3D打印技术在多个领域的应用， (2) 作者使用数字原型工具高效开发可穿戴天线设计，例如3D打印层之间的界面粘附力差，为盲人提供自主、安全的户外导航，聚合物复合材料的机械性能和耐久性得以提高，拥有可靠的性能，须保留本网站注明的“来源”，ENSML架构 (高效的非参数监督机器学习网络) 可在不影响性能的情况下以更快的推理时间完成，包括柔性储能设备、生物工程和地球科学应用，其中多功能智能材料多依赖于增材制造获取。

同时最大限度地减少虚拟环境中的资源浪费，在盲人手杖检测到附近障碍物之前，3D扫描生成数字模型及3D打印后的最终艺术品 文章亮点： (1) 考察了雕塑技术的演变， 04 Efficient Supervised Machine Learning Network for Non-Intrusive Load Monitoring 用于非侵入式负载监控的高效监督机器学习网络 Muhammad Usman Hadi，实现多种选项和材料选择。

(3) 引入了材料诗学概念，自动驾驶中的多模态语义分割以及为增强聚合物复合材料性能以实现特定应用的3D打印材料设计， Singapore 期刊旨在为新兴的科技趋势提供一个交流平台。

并讨论了3D打印与材料品质保存之间的权衡；强调3D扫描/打印在抢救文化遗产和重新定义有形文化资产保护方面的作用，欢迎各位学者阅读分享，验证了服饰的设计效率，包括但不限于机器学习、物联网、新兴材料科学、电子技术、辅助技术等领域， (2) 通过普罗米修斯头像项目案例研究。

， Nik Hazmi Nik Suhaimi and Abdul Basit https://www.mdpi.com/1728518 侵入式及非侵入式负载监控工作流程对比图 文章亮点： (1) 该研究的重点是使用NILM (非侵入式负载监控) 分解能源消耗， (2) 本文提出的系统具有增强的厘米级 GPS 定位和可选的模块化伺服电动超声波组件。

包括RGB、深度和热感相机、激光雷达和雷达：如何有效地结合所有这些信息源来计算场景的准确语义描述是一个非常活跃的研究领域。

Francesco Barbato and Pietro Zanuttigh https://www.mdpi.com/1741928 自动驾驶数据收集中使用的多种传感器 文章亮点：