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⚡ ingénierie

Quantum Federated Digital Twin Framework with Explainable Multi-Agent Intelligence for Autonomous Engineering Management

Ce document présente le cadre QFDT-XMAI, une architecture à cinq couches qui intègre l'apprentissage fédéré optimisé par le quantique, la coordination multi-agents par attention de graphe et l'IA explicable afin de permettre une gestion de l'ingénierie autonome et auditable à travers des sites distribués, tout en préservant la confidentialité des données et en améliorant l'efficacité de la convergence ainsi que la transparence des décisions.

Nilesh Vasant Ingale, Mahesh Dhande, Pankaj Deshmukh2026-09-11
⚡ ingénierie

A Sensor-Centric Survey of SLAM and Odometry for GPS-Denied Environments

Cet article présente une étude centrée sur les capteurs du SLAM et de l'odométrie pour les environnements privés de GPS, en organisant la littérature par modalité de détection et par niveau de maturité afin d'analyser les compromis de performance, d'identifier des tendances clés telles que la fusion multi-capteurs et l'intégration neuronale, et de soutenir qu'une localisation robuste nécessite une détection complémentaire combinée à des estimateurs sensibles à l'incertitude, tout en soulignant que l'éparpillement des bancs d'essai constitue un obstacle majeur au progrès.

Aristeidis Geladaris, Panagiotis Polygerinos2026-09-11
⚡ ingénierie

Semantic Novelty, Influence, and Patent Persistence in Robotics Innovation: Embedding-Native Indicators and Maintenance-Fee Validation

Cette étude utilise un cadre basé sur les transformeurs appliqué à près de 20 000 brevaux de robotique américains pour démontrer que si la nouveauté sémantique seule ne prédit pas la persistance des brevets, l'influence sémantique prospective réduit significativement la probabilité d'abandon des taxes de maintien, et que la nouveauté ne contribue à la rétention que lorsqu'elle demeure techniquement intelligible au sein des domaines établis.

Chong Guan, Yuchao Cheng2026-09-11
⚡ ingénierie

Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods

Cette étude développe un cadre d'apprentissage automatique utilisant des paramètres adimensionnels dérivés du théorème de Buckingham pour prédire avec précision et efficacité le transfert de chaleur de la condensation de la vapeur d'eau dans des canaux horizontaux contenant des gaz non condensables, démontrant que l'algorithme XGBoost surpasse les corrélations traditionnelles et les autres modèles tout en maintenant une grande précision, même avec un ensemble de caractéristiques réduit.

Zheng Dang, Jianjun Dang, Ping Chen, Shulei Li, Kan Qin2026-09-11
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Porosity Prediction in Aluminum Wire Arc Additive Manufacturing Using Two-Stage Machine Learning Cascade and Computed Tomography

Cette étude présente un cadre de cascade d'apprentissage automatique à deux étapes qui corrèle les paramètres du processus CMT-WAAM en temps réel avec les données de porosité dérivées de la tomographie assistée par ordinateur (CT) industrielle pour prédire et surveiller les défauts internes dans les composants en aluminium, atteignant un score F1 de 0,47 tout en offrant une solution évolutive pour l'assurance qualité in situ.

Oguzcan Dedeci, Tansu Goynuk, İsmail Fidan, Murat Yucel, Gokhan Can2026-09-11
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Design and Optimization of a Corner Square- Truncated Rectangular Slotted Microstrip Patch Antenna Using Different Optimization Techniques

Cet article présente la conception et l'optimisation d'une antenne patch micro-ruban rectangulaire à fentes avec troncature carrée d'angle pour des applications biomédicales portables, démontrant son efficacité grâce à des techniques de miniaturisation, une directivité de 6 dB, une largeur de bande de 80 MHz et de faibles valeurs de rapport d'absorption spécifique (SAR) qui garantissent la biocompatibilité.

Sonam Gour, Amit Rathi, Ghanshyam Singh, Nitesh Mudgal2026-09-11
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A Classification-Based Adaptive Bayesian Wavelet Packet Denoising Method for Additive Gaussian-Impulse Mixed Noise in Industrial Sensor and Measurement Signals

Cet article propose une méthode de transformée en paquets d'ondelettes bayésienne adaptative basée sur la classification (CABWPT) qui utilise la classification du bruit, le seuillage hybride adaptatif au rapport signal sur bruit (SNR) et l'optimisation bayésienne pour débruiter efficacement les signaux de capteurs et de mesures industriels corrompus par un bruit mixte gaussien-impulsionnel additif non stationnaire.

hao ying, zhou zhou, yangsen wen, pengpeng he2026-09-11
⚡ ingénierie

A discrete‑natured 3D DEM framework for spatial fracture analysis of unidirectional CFRP composites

Cette étude présente un nouveau cadre de la méthode des éléments discrets 3D avec un schéma de compactage cubique qui traite les cellules unitaires comme des éléments continus afin de modéliser efficacement la fracture transversale dans les composites CFRP unidirectionnels, révélant que si la distribution des fibres affecte de manière minimale la réponse mécanique globale, la fraction volumique et le rayon des fibres régissent de manière critique la rigidité, la résistance et la localisation des dommages.

Dechao Sun, Xiaoxuan Ding, Shuqi Zhang, Jianlin Liu, Zewen Gu, Xiaonan Hou2026-09-11
⚡ ingénierie

Sustainable Water Management in Construction: Application of Natural Coagulant-Treated Greywater for Interlocking Paving Stones

Cette étude démontre que les pavés autobloquants produits à l'aide d'eaux grises traitées avec des coagulants naturels, particulièrement Carica papaya et Moringa oleifera, présentent une résistance à la compression accrue et une absorption d'eau réduite par rapport à ceux fabriqués avec de l'eau potable, offrant ainsi une solution durable pour la construction urbaine qui soutient la conservation de l'eau et les ODD 6 et 11.

Opeyemi Bayode, Stanley I Ebirim, Ebenezer I Akande, Seun Olowomuwagun, Femi Alao, Alade A Olanipekun, Daniel Idusuyi, F (…)2026-09-11
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Real-Time and Real-World Gait Monitoring on a Wearable Device: A Fully Embedded System for Parkinson’s Disease

Cette étude présente et valide un système de capteurs de pied portables entièrement intégrés qui permet une analyse de la marche en temps réel et à faible latence pour le suivi continu et à long terme des patients atteints de la maladie de Parkinson dans la vie quotidienne, atteignant une grande précision dans la segmentation des enjambées et l'estimation des paramètres temporels sans dépendre d'un traitement hors ligne.

Jelina Unger, Goran Madzar, Syrine Slim, Ann-Kristin Seifer, Iliya Ghotbiravandi, Majid Dareini, Franz Marxreiter, Juerg (…)2026-09-11