结构方程模型(SEM)揭示早期机械遗存数字化重建特征(如齿轮传动系统三维建模精度/曲轴连杆机构虚拟装配还原度/水力机械流体动力学模拟准确性)与机械遗存保存完整性指数(β=0.54±0.03)、高精度激光扫描分辨率(β=0.47±0.02)、历史机械设计图纸数字化解析能力(β=0.40±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 215750 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究机构(数字考古实验室/机械史研究中心/文化遗产保护单位)对早期机械遗存重建理论模型(静态结构复原论/动态功能模拟论/多模态数据融合论)选择的差异响应(数字考古实验室倾向静态结构复原论概率=0.58±0.03，机械史研究中心倾向动态功能模拟论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 215751 ✅ 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，机械遗存激光扫描点云密度(每增加100点/mm2)对数字化重建精度(0-100分)的因果效应(β=0.45±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215752 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球早期机械遗存数字化数据，估计区域技术差异性(τ=0.17±0.02，机械遗存保存完整性指数解释力比高精度激光扫描分辨率高1.5±0.2倍) 🆔 ID: 215753 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估多光谱成像技术引入前后早期机械遗存表面细节重建准确性变化(误差率降低率ATT=0.32±0.03，功能模拟还原度提升率ATT=0.25±0.03) 🆔 ID: 215754 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析早期机械遗存数字化重建研究地理分布特征，相邻区域数字考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨机构机械功能协同分析创新扩散速度提升0.23±0.02(空间滞后系数ρ=0.34±0.02) 🆔 ID: 215755 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期数字化重建实践对早期机械理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，机械遗存保存完整性指数调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215756 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响早期机械遗存数字化重建的十五个关键因素(累计贡献度81.1±1.0%，SHAP值范围0.11-0.54) 🆔 ID: 215757 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在机械遗存保存完整性指数阈值处(≥0.73)估计算法数字化重建证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.33±0.02，处理组密度变化p=0.038) 🆔 ID: 215758 ✅ 可用
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结构方程模型揭示数字化重建技术特征(如三维扫描仪精度/计算机辅助设计软件兼容性/虚拟现实交互界面响应速度)与机械遗存重建解释偏差(β=0.49±0.03)、功能模拟误差(β=0.42±0.02)、动态行为失真度(β=0.36±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.55±0.03) 🆔 ID: 215759 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示早期机械遗存数字化分析方法复杂度在不同机械类型分位点的异质性(纺织机械β=0.22±0.03，农业机械β=0.34±0.02) 🆔 ID: 215760 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键机械遗存数字化数据保存率低于31%时，重建理论断裂预测上升至54.6%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 215761 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计机械遗存扫描频次与功能特征识别固化概率的边际效应(在高扫描频次区间ME=0.26±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 215762 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析早期机械遗存数字化重建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%，数字化重建证据标准化程度提升0.19±0.02(空间误差系数λ=0.27±0.02) 🆔 ID: 215763 ✅ 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)对早期机械遗存数字化重建的认知差异，西方研究者更倾向技术功能分析(β=0.46±0.03)显著高于东方研究者(β=0.27±0.02) 🆔 ID: 215764 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别早期机械遗存数字化重建理论构建的关键数据阈值，当齿轮传动系统三维建模精度超过85%时，重建理论机制显著改善(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 215765 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别早期机械遗存数字化重建研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加16.9%) 🆔 ID: 215766 ✅ 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)计算高精度激光扫描技术对数字化重建精度(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.24±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 215767 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示早期机械遗存数字化重建实施后学术讨论热度(如论文/会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.4±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 215768 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的机械功能预测，整合考古学与机械工程史数据后预测早期机械工作原理的准确率(AUC=0.88±0.02，F1-score=0.80±0.02) 🆔 ID: 215769 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示早期机械遗存数字化重建对机械理论的长期非线性影响，当齿轮传动系统三维建模精度超过88%时，重建理论创新概率显著增加(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 215770 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示早期机械遗存数字化重建对不同研究机构(数字考古实验室/机械史研究中心/文化遗产保护单位)分析效能差异化(数字考古实验室对静态结构复原论响应更强，β=0.35±0.03) 🆔 ID: 215771 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析早期机械遗存数字化重建地理集群效应，相邻区域共享机械重建传统每增加10个百分点，本地跨机构机械功能协同分析融合度提升0.17±0.02(空间滞后系数ρ=0.24±0.02) 🆔 ID: 215772 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对早期机械遗存数字化重建理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.39，95%CI:1.21-1.60，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 215773 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别早期机械遗存数字化重建对极端静态重建偏见(如仅关注结构忽视功能)的异质性影响(在高静态重建性分位效应最强，β=0.23±0.02) 🆔 ID: 215774 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示早期机械遗存数字化重建方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 215775 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对早期机械遗存数字化重建的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 215776 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度激光扫描技术对数字化重建精度(0-100分)的正向影响(β=0.26±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 215777 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态机械遗存重建优化模拟，显示实时调整扫描参数可使关键机械功能特征识别率提升至83.2%±3.1%(累积奖励R=2.88±0.24) 🆔 ID: 215778 ✅ 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，齿轮传动系统三维建模精度(0-100分)对数字化重建精度(0-100分)的促进效应(β=0.22±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 215779 ✅ 可用
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