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Cet article dérive des filtres d'ordre fractionnaire avec des fonctions de transfert en et en discrétisant spatialement une équation aux dérivées partielles issue des équations de Maxwell pour modéliser l'effet de peau, et présente une implémentation numérique correspondante via une transformation bilinéaire qui est évaluée par rapport au filtre récursif d'Oustaloup.
Cet article, intitulé « Application of Robust Mean-Difference Filtering to Relative Navigation of Formation Spacecraft », a été retiré par les auteurs en raison d'un manque de consentement total de la part de tous les contributeurs, et ne doit donc pas être cité ou utilisé comme référence.
Cet article propose une méthode de suppression de l'interférence de direction de l'onde incidente (DPI) pour un radar bistatique non coopératif qui exploite l'orthogonalité préservant la direction des vecteurs propres du signal afin d'éliminer les composantes d'interférence après la décohérence, améliorant ainsi la précision de l'estimation de la direction d'arrivée (DOA) de la cible.
Cette étude évalue la transportabilité de modèles nationaux d'apprentissage automatique pour prédire l'utilisation du biogaz domestique au Népal à travers différentes périodes et contextes locaux, concluant que bien que les modèles conservent une forte capacité à classer les ménages par probabilité relative, leurs prédictions de prévalence absolue dérivent au fil du temps et des lieux, suggérant qu'ils sont mieux utilisés comme des références adaptatives pour le suivi des transitions énergétiques plutôt que comme des prévisions fixes.
Cette étude démontre que l'incorporation de 2 % de fibres de coco ou de jute dans un sol meuble expansif améliore considérablement ses performances d'ingénierie en réduisant la plasticité et la compressibilité tout en augmentant la résistance grâce à des mécanismes tels que le pontage de fibres et l'imbrication de particules, offrant ainsi une alternative durable pour la stabilisation des sols.
Cette étude évalue diverses performances de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la prédiction des événements de haut débit au pont de Hardinge, au Bangladesh, concluant que, bien que la forêt aléatoire ait surpassé les réseaux de neurones dans les scénarios purement météorologiques, l'incorporation de données sur l'état hydrologique actuel a amélioré la précision de la prédiction de manière plus significative que la complexité architecturale, bien que les résultats demeurent un benchmark de référence reproductible plutôt qu'une compétence opérationnelle en raison de la lignée de données partagée entre les prédicteurs et les cibles.
Cette étude présente une plateforme de microfluidique centrifuge sur disque capable d'intégrer une électrode de carbone vitreux, peu coûteuse, portable et ultrasensible, permettant la détection électrochimique double et sans marquage de la protéine Spike du SARS-CoV-2 et de l'antigène prostatique spécifique pour des applications de diagnostic de proximité.
Cette étude propose un cadre d'apprentissage automatique explicable et guidé par la physique, utilisant un modèle CatBoost optimisé, pour prédire avec précision la résistance à la compression non confinée de l'argile kaolinitique stabilisée par nano-schiste et chaux vive, tout en quantifiant les incertitudes et en identifiant les principaux moteurs physiques tels que la plasticité et les interactions de cure.
Cette revue systématique synthétise 40 études sur les bancs d'essai à palier d'air pour l'ADCS des CubeSats et des nanosatellites, soulignant le passage vers un matériel modulaire et open-source, identifiant des lacunes critiques dans la fusion de capteurs et la validation des propulseurs, et priorisant les avancées futures dans la compensation des perturbations à haute fidélité, les jumeaux numériques et les diagnostics assistés par l'IA.
Cet article examine comment les techniques d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage profond et les algorithmes d'optimisation, répondent aux défis critiques des réseaux électriques intelligents — incluant l'intégration des énergies renouvelables, la gestion de la demande et la cybersécurité — afin d'améliorer l'efficacité énergétique, la fiabilité et la durabilité à travers des applications réelles.