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Frequency-domain-based Bayesian-optimized 1-D CNN feature learning for integrated bearing fault diagnosis and remaining useful life prediction

Cette étude propose un cadre unifié qui exploite l'optimisation bayésienne pour ajuster un CNN 1D dans le domaine fréquentiel afin d'extraire des caractéristiques profondes, lesquelles sont ensuite utilisées pour un diagnostic de défaillance de roulement de haute précision et une prédiction robuste de la durée de vie résiduelle à travers plusieurs jeux de données de la NASA IMS.

Md Hedayetul Islam Chy, Charles Lowe, Sujatha Alla, Hicham Chaoui, Abdullah Al Mamun2026-09-29
⚡ ingénierie

Technoeconomic Framework for Evaluating Desalination and Brine Management Pathways across the United States

Cette étude présente un cadre technoeconomique géospatial pour les États-Unis qui identifie le rejet en mer comme la stratégie de gestion de la saumure la plus rentable pour le dessalement de l'eau de mer côtière, tout en démontrant que le rejet liquide zéro devient économiquement viable pour les eaux de production à haute salinité grâce au potentiel de récupération du sel, alors qu'il demeure non compétitif pour les eaux souterraines saumâtres à faible salinité.

Akanksha Menon, Walter Parker, Jordan Kocher2026-09-29
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Operational, Grid-Wise Flood Risk Monitoring via Machine Learning and GIS Integration: Bharatpur, Nepal

Cet article présente un système de surveillance des risques d'inondation par grille pour Bharatpur, au Népal, qui intègre des données topographiques SIG à des entrées hydro-météorologiques via un classificateur XGBoost optimisé pour atteindre une précision de 96,9 %, tout en traitant rigoureusement l'intégrité du pipeline de données et en délivrant les résultats via un tableau de bord interactif basé sur le Web.

Abiral Gautam, Prashant Aryal, Safal Paudel, Lilaj Paudel, Bharat Sharma2026-09-29
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Human Activity Recognition of Figure Skating Jumps Using Abdominal Electromyography and Accelerometry

Cette étude présente un cadre de reconnaissance d'activité humaine multimodal et léger, combinant l'sEMG abdominal et l'accélérométrie avec un modèle de Gradient Boosting pour atteindre une précision de pointe (98,81 %) dans la classification de six types de sauts en patinage artistique, surmontant efficacement les limites des approches basées sur la vision par ordinateur.

Pavla Nikelova, Vilem Hlavsa, Radek Martinek, Rene Jaros2026-09-29
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Cableless Power Transmission System: Problems and Prospects

Cet article présente un cadre unifié pour la transmission de puissance sans fil qui intègre divers mécanismes (inductifs, résonants, capacitifs, micro-ondes et laser) dans une architecture généralisée à trois couches, quantifie leurs performances et leurs coûts par la modélisation analytique et des simulations, et classifie leurs défis afin de proposer une feuille de route échelonnée pour le développement futur.

Mohammad Ali2026-09-29
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Analysis of Sewage Treatment Plant’s Data to evaluate Quality of Effluent using Experimental Results and Prediction based on Artificial Intelligence Models (Case Study: Tehran Wastewater Treatment Plant)

Cette étude évalue la performance des modèles de réseaux de neurones artificiels (ANN), de logique floue (FL) et de système d'inférence neuro-flou adaptatif (ANFIS), améliorés par l'analyse en composantes principales (PCA), pour prédire la qualité de l'effluent de la station de traitement des eaux usées de Téhéran, démontrant finalement que le modèle ANFIS offre la plus grande précision pour prévoir l'efficacité de l'élimination des polluants.

Haniyeh Malek, Majid Ehteshami2026-09-29
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How Realistic Are UAV Routing Studies? An Assessment of Operational Realism, Validation Maturity, and the Path to Deployable Missions

Cette revue systématique de 215 études sur le routage des drones révèle un écart critique entre la sophistication algorithmique et l'aptitude au déploiement, soulignant que la majorité des recherches manque de réalisme opérationnel, de validation physique et de reproductibilité malgré les progrès de la complexité de la modélisation.

Mehmet Çevik, Latif Tibet Aktaş2026-09-29
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AI-Powered Robotics for Reliable, Stable, and Robust Operation and Maintenance of Power Systems: Architecture, Unified Modeling, and Quantitative Evaluation

Cet article présente AIRO-PS, une architecture à six couches et un cadre de modélisation unifié qui intègre la robotique pilotée par l'IA aux opérations des réseaux électriques afin de démontrer quantitativement des améliorations significatives de la fiabilité, de la stabilité et de la viabilité économique grâce à la réduction des mesures de pannes, à l'amélioration des capacités de transit dynamiques et à l'optimisation des politiques de maintenance.

Mohammad Ali2026-09-29
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Predictive congestion externality aware online scheduling for multi-robot warehouses under execution uncertainty

Cet article introduit PACE, une politique d'ordonnancement en ligne pour les entrepôts multi-robots qui atténue la congestion du trafic en intégrant les coûts de réalisation des tâches prédits avec les externalités de congestion induites par l'assignation estimées à partir de simulations stochastiques (rollouts), optimisant ainsi la performance de la flotte particulièrement dans des conditions de trafic intense.

Chen Li2026-09-29
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Health-Vision: An Integrated Framework for Contactless Multi-Vital Sensing and Biophysical Hemodynamic Waveform Modeling with Multi-Tier Validation

Health-Vision est un cadre modulaire et sans contact qui intègre un suivi facial 3D adaptatif et une modélisation de Windkessel biophysique pour estimer de manière robuste les signes vitaux multiples à travers diverses carnations, atteignant une précision cliniquement validée pour la fréquence cardiaque, la SpO2, la respiration, la pression artérielle et le débit cardiaque grâce à une architecture d'évaluation rigoureuse à deux niveaux qui sépare l'extraction du signal optique de la modélisation de l'onde hémodynamique.

Bhavye Anand2026-09-29