本研究提出了一种基于神经场的框架，通过独立建模整体刚体运动与局部结构变形，实现高效、精确的三维车辆碰撞动态预测，误差降低高达83%。该方法在复杂碰撞场景中提供快速、可靠的车辆安全评估，减少了模拟数据和时间需求。

本研究提出DualCast模型框架，旨在提升对非周期性交通事件（如事故）的预测能力。该模型通过双分支架构和跨时间注意机制，有效捕捉空间-时间关系，实验结果显示预测误差最多降低9.6%。

该研究提出了两种混合量子神经网络模型，用于预测太阳能电池板的功率输出。第一种模型将误差降低了40%，第二种模型在缺乏气象数据的情况下，误差比传统模型低16%。研究结果有助于优化电网运营和促进分布式光伏发电的整合。