1256 ورقة بحثية
تُظهر هذه الدراسة أن استخدام دوال الفقد غير المتماثلة في نماذج التعلم العميق يحسن بشكل كبير من دقة ومتانة التنبؤ بإنتاج الخزانات البحرية قصيرة المدى، لا سيما من خلال تقليل أخطاء نقص التقدير أثناء الأحداث العابرة المعقدة مثل إغلاق الآبار مقارنة بنهج دوال الفقد المتماثلة التقليدية.
تقدم هذه الدراسة خوارزمية التطور التفاضلي التكيفي المحسنة (iL-SHADE) التي تحل بفعالية مشكلة عكس TDEM أحادية البعد غير الخطية وسيئة التحديد من خلال تحقيق دقة فائقة ومتانة تجاه الضوضاء في الاختبارات الاصطناعية، وتنجح في تحديد الهياكل تحت السطحية العميقة في نظام بركاني-حراري مائي في بركان أونزن باليابان.
تقدم هذه الدراسة نظام اختبار ذكي لتجفيف طلاء الأظافر (NCITS) يستفيد من إطار حوسبة حافة يعتمد على شبكة عصبية تلافيفية أحادية الأبعاد وشبكة تلافيفية زمنية (1D CNN–TCN) لتحقيق تنظيم حراري في الوقت الفعلي وذو حلقة مغلقة لعملية البلمرة الضوئية، مما يقلل بشكل كبير من تجاوز درجة الحرارة ويحسن اتساق التجفيف مقارنة بالتحكم التقليدي بنظام التحكم التناسبي التكاملي التفاضلي (PID).
تُظهر هذه الدراسة أن أقنعة المرسبات الكهروستاتيكية المصغرة، ولا سيما القناع (C)، تقلل بشكل كبير من التعرض للجسيمات في المصب مقارنة بأجهزة تنفس (N95) التقليدية، وذلك من خلال قياس تركيزات الجسيمات المطلقة بدلاً من الاعتماد فقط على مقاييس كفاءة الترشيح.
تُظهر هذه الدراسة أن سير عمل مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، يستخدم وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة لاستبدال حسابات "كال فاد" (CALPHAD) التقليدية، ينجح في التنبؤ بتكوينات الأطوار المتميزة لسبائك التيتانيوم منخفضة التكلفة (Ti-2.8Al-5.1Mo-4.9Fe) الملحومة بالحزمة الإلكترونية ولحام القوس (TIG)، وذلك عبر الربط بين محاكاة العناصر المحدودة الحرارية ومخططات التحول المستمر عند التبريد المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تقترح هذه الورقة نموذج تحكم يعتمد على التعلم التعزيزي العميق الخالي من النموذج باستخدام خوارزمية "Soft Actor-Critic" مع تعشية نطاق الحمولة لتحقيق تتبع مسار عالي الدقة للمناولات ذات ست درجات حرية تحت ظروف حمولة معقدة ومتغيرة زمنياً، مما أظهر تحسينات ملحوظة في الدقة وسلاسة عزم الدوران مقارنة بالتحكم التقليدي بنظام (PID) في المحاكاة.
تقدم هذه الدراسة نموذجاً صالحاً للمعايرة يعتمد على العناصر المحدودة للارتباط الحراري-الميكانيكي العابر للتنبؤ بانتفاخ الصقيع في رصف الطرق في المناطق الباردة، وتثبت فعاليتها في تقييم استراتيجيات التخفيف، كاشفةً أن ألواح العزل هي الحل الأكثر كفاءة (بتقليل الانتفاخ بنسبة ~99%)، تليها التثبيت بالجير (~73%) ثم تصريف التربة الأساسية (~20–41%).
تُطوّر هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة قوي ومتعدد استخدامات لجميع أنواع الدفع، يجمع بين تعزيز البيانات وحقن الميزات المستندة إلى الفيزياء للتنبؤ بدقة بأداء محركات "هال" ذات القدرة المنخفضة التي تعمل على أنواع متنوعة من الوقود الدافع أحادي الذرة والجزيئي، محققةً دقة تتجاوز 98% في التنبؤ بقوة الدفع باستخدام خوارزمية XGBoost.
تقدم هذه الدراسة إطار عمل "Manifold Spectral SHAP" مبتكرًا للتغلب على قيود النماذج الخطية العالمية التقليدية من خلال الكشف عن خمسة أنماط متميزة ومفسرة فيزيائيًا لمخاطر الحوادث عبر المقاطعات الأمريكية، مما يثبت أن آليات السلامة المرورية متباينة مكانيًا وتستلزم تحولًا من الحوكمة العامة إلى التدخلات المستهدفة والمحددة لكل منطقة.
تقترح هذه الدراسة منهجية قائمة على الانحدار العميق تدمج محاكاة العناصر المحدودة لتحسين أنماط المسح لعملية الترسيب الموجه بالطاقة الليزرية، مما يثبت أن عملية الترسيب بالليزر النبضي الفتري (IPLD) الناتجة تعزز بشكل كبير معدلات التبريد وتعمل على تنقية البنية المجهرية مقارنة بالترسيب المستمر بالليزر، مما يؤدي بالتالي إلى تحسين الخصائص الميكانيكية للمكونات رقيقة الجدران متعددة الطبقات من مادة DD5/Inconel 718.