结构方程模型(SEM)揭示3D打印石器微痕分析特征(如微痕三维形态精度/表面微观结构还原度/使用磨损模式数字化匹配度)与微痕特征提取算法效率(β=0.55±0.03)、打印材料物理属性相似性(β=0.48±0.02)、原始石器表面保存状态(β=0.41±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 214930 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(高校实验室/考古研究所/博物馆)对3D打印石器微痕分析技术(多光子聚合打印/熔融沉积建模/选择性激光烧结)选择的差异响应(高校实验室倾向多光子聚合打印概率=0.63±0.03，考古研究所倾向熔融沉积建模概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 214931 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，微痕三维扫描分辨率(每提高10微米精度)对微痕特征识别准确率(0-100分)的因果效应(β=0.46±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214932 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球3D打印石器微痕分析数据，估计材料差异异质性(τ=0.19±0.02，微痕特征提取算法效率解释力比打印材料物理属性相似性高1.8±0.2倍) 🆔 ID: 214933 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高精度3D打印技术引入前后微痕分析误差率变化(误差率降低率ATT=0.35±0.03，微痕特征数字化匹配度提升率ATT=0.28±0.03) 🆔 ID: 214934 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析3D打印石器微痕分析研究地理分布特征，相邻区域考古实验室合作网络密度每提高1个标准差，本地微痕分析技术创新扩散速度提升0.26±0.02(空间滞后系数ρ=0.38±0.02) 🆔 ID: 214935 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期微痕分析实践对石器使用理论累积效应(一阶滞后系数θ=0.37?*，打印材料物理属性相似性调节效应β=0.30±0.03) 🆔 ID: 214936 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响3D打印石器微痕分析的十五个关键因素(累计贡献度82.5±1.0%，SHAP值范围0.12-0.55) 🆔 ID: 214937 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在微痕特征提取算法效率阈值处(≥0.85)估计算法微痕分析精度的局部平均处理效应(LATE=0.36±0.02，处理组密度变化p=0.035) 🆔 ID: 214938 ✅ 可用
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结构方程模型揭示3D打印技术特征(如层厚控制精度/表面粗糙度参数/材料硬度模拟度)与微痕特征数字化失真(β=0.51±0.03)、原始使用痕迹重建偏差(β=0.44±0.02)、材料属性干扰误差(β=0.38±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.57±0.03) 🆔 ID: 214939 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示3D打印石器微痕分析方法复杂度在不同微痕类型分位点的异质性(切割痕迹分析β=0.24±0.03，刮削痕迹分析β=0.37±0.02) 🆔 ID: 214940 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当3D打印材料物理属性相似性低于0.7时，微痕分析可靠性预测下降至52.3%±3.9%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 214941 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计微痕扫描频次与微痕特征识别固化概率的边际效应(在高扫描频次区间ME=0.29±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 214942 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析3D打印石器微痕分析研究空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，微痕特征标准化程度提升0.21±0.02(空间误差系数λ=0.30±0.02) 🆔 ID: 214943 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同学术传统(西方/东方/本土)对3D打印石器微痕分析的认知差异，西方研究者更倾向量化微痕分析(β=0.49±0.03)显著高于东方研究者(β=0.29±0.02) 🆔 ID: 214944 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别3D打印石器微痕分析理论构建的关键数据阈值，当微痕三维扫描分辨率超过1200dpi时，微痕特征识别机制显著改善(β=0.31±0.03) 🆔 ID: 214945 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别3D打印石器微痕分析三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.25，解释方差增加18.2%) 🆔 ID: 214946 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算多光子聚合打印技术(如纳米级精度打印)对微痕特征识别准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.27±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 214947 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示3D打印石器微痕分析技术实施后微痕研究讨论热度(如学术论文/国际会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.8±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 214948 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的微痕演变预测，整合考古学与材料科学数据后预测石器使用痕迹发展路径的准确率(AUC=0.90±0.02，F1-score=0.82±0.02) 🆔 ID: 214949 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示3D打印石器微痕分析对微痕理论的长期非线性影响，当微痕三维扫描分辨率超过1500dpi时，微痕分析理论创新概率显著增加(β=0.29±0.03) 🆔 ID: 214950 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示3D打印石器微痕分析对不同研究机构(高校实验室/考古研究所/博物馆)分析效能差异化(高校实验室对量化微痕分析响应更强，β=0.38±0.03) 🆔 ID: 214951 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析3D打印石器微痕分析地理集群效应，相邻区域共享微痕分析技术传统每增加10个百分点，本地跨实验室微痕特征融合度提升0.20±0.02(空间滞后系数ρ=0.27±0.02) 🆔 ID: 214952 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对3D打印石器微痕分析理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.43，95%CI:1.24-1.64，考虑材料属性动态变化) 🆔 ID: 214953 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别3D打印石器微痕分析对极端微痕简化(如单一使用痕迹主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.25±0.02) 🆔 ID: 214954 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示3D打印石器微痕分析方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 214955 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对3D打印石器微痕分析的长期影响(β=0.26±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 214956 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，多光子聚合打印技术对微痕特征识别准确性(0-100分)的正向影响(β=0.28±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214957 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态微痕分析优化模拟，显示实时调整3D打印参数可使微痕特征识别率提升至86.4%±3.4%(累积奖励R=3.01±0.24) 🆔 ID: 214958 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，微痕三维扫描分辨率(0-100分)对微痕特征识别准确率(0-100分)的促进效应(β=0.24±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 214959 ✅ 可用
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