Transformer驱动的地月空间相对运动轨迹优化方法

提出混合CNN-Transformer架构预测太阳耀斑等级，基于太阳大气磁能释放物理过程，实现C/M/X级耀斑预警。

提出双线性Koopman模型扩散方法(BK-MBD)，通过状态空间提升与候选传播解耦，降低实时机器人控制的计算成本。

提出 TM4FF 物理约束算子学习框架，融合 Transformer 注意力机制与 Mamba 状态空间模型，实现流场高精度预测与去噪。

提出CHOREO框架，无需训练即可实现异构人形机器人技能（如强化学习、运动模仿、生成模型）的组合，支持跨表示/接口/控制器的技能拼接。

针对316L不锈钢氢脆检测，提出区域留出(region-held-out)协议避免训练-测试集信息泄露，评估纹理特征与深度学习模型在SEM微观图像分类中的性能差异。