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Integrating Telematics and Video-Based Recognition for Vehicle Behavior Analysis in Athens

Cet article présente un cadre de fusion au sein du projet PHOEBE qui intègre la télématique de smartphones à long terme avec l'analyse vidéo basée sur YOLOv8 à court terme dans trois intersections d'Athènes, révélant que bien que les deux sources de données capturent des modèles de vitesse directionnelle cohérents, les mesures dérivées de la vidéo exposent une décélération localisée et des risques de micro-conflits élevés que les vitesses moyennes ne parviennent pas à prédire, démontrant ainsi la valeur de la combinaison de données à large couverture et à granularité fine pour une gestion proactive de la sécurité routale urbaine.

Stella Roussou, Apostolos Ziakopoulos, Roberto Ventura, Dimitris Oikonomopoulos, Haris Sideris, George Yannis2026-09-02
⚡ ingénierie

Evaluating Connected Vehicle Hard Braking and Acceleration Thresholds for Network- Level Non-Interstate Highway Crash Prediction

Cette étude démontre que les événements de freinage brusque et d'accélération dérivés des données de véhicules connectés, utilisant spécifiquement un seuil de 0,25g, servent de substituts de sécurité efficaces pour prédire les taux d'accidents au niveau du réseau sur les routes non interstatales, offrant une alternative plus rapide à l'analyse traditionnelle des données d'accidents sur plusieurs années.

Rahul Suryakant Sakhare, Darcy M. Bullock2026-09-02
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A wind power forecasting method based on CEEMDAN- LightGBM-Transformer

Ce document propose un modèle hybride CEEMDAN-LightGBM-Transformer qui décompose les données d'énergie éolienne, extrait et classe les caractéristiques non linéaires et linéaires, puis les fusionne via une architecture Transformer afin d'obtenir des prévisions hautement précises avec des mesures d'erreur considérablement réduites par rapport aux méthodes existantes.

Jingsong ZHANG, Yukai Zhou, Xiaorui CHU, Yuanyuan Yang, Yangdi Xu2026-09-02
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Significant Wave Height Prediction and Harbour Entry Risk Index (HERI) in the Sunda Strait using ERA5-Based Deep Learning to Support Merak- Bakauheni Ferry Operations

Cette étude développe un cadre d'apprentissage profond basé sur des modèles CNN-LSTM et BiLSTM utilisant les données ERA5 pour prédire la hauteur significative des vagues dans le détroit de la Sonde et introduit un nouvel indice de risque d'entrée au port (HERI) qui surpasse de manière significative les seuils de hauteur de vague traditionnels pour la détection des risques d'accostage, permettant ainsi des alertes précoces efficaces de 6 à 12 heures pour les opérations de ferry Merak-Bakauheni.

Muhammad A.R. Fauzi, Trika A. Tarigan, Ulil Amri2026-09-02
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Investigation and parametric study of the semi-supported steel-composite shear wall at edges under monotonic and cyclic loading

Cette étude examine l'amélioration des performances des murs de cisaillement composites acier-béton semi-supportés sous chargement monotone et cyclique, démontrant que les revêtements de béton améliorent considérablement la rigidité initiale, la résistance et la dissipation d'énergie, tout en soulignant l'influence critique de la proximité des failles sur le comportement structurel.

Sina Momeni, Navid Siahpolo, Alireza Jahanpour2026-09-02
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Assessment of Critical Factors Affecting the Implementation of Low Cost Housing Construction Incase of Wolaita Sodo City

Cette étude évalue les facteurs critiques affectant la mise en œuvre des logements à bas coût dans la ville de Wolaita Sodo, en Éthiopie, identifiant les enjeux économiques, socioculturels, administratifs, techniques et environnementaux comme les principaux défis et recommandant des améliorations stratégiques en matière de planification, de conception, de matériaux, de main-d'œuvre et de financement pour y remédier.

Wosen Woldemichael2026-09-02
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Experimental and Analytical Evaluation of Reinforced Concrete Beams Strengthened Using a Near-Surface Mounted CFRP U-Wrap Technique

Cette étude démontre de manière expérimentale et analytique que le renforcement de poutres en béton armé par des cadres en CFRP en place (NSM) de type U améliore significativement leur performance en flexion, leur capacité de charge et leur ductilité par rapport aux témoins non renforcés, l'analyse par éléments finis confirmant une excellente corrélation avec les résultats expérimentaux.

M. HemaPriya, J Faney2026-09-02
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An Intelligent Algorithm for Path Planning and Feed Rate Prediction in Shot Peening Forming of Complex Integral Panels

Cet article propose un algorithme intelligent pour le grenaillage de précontrainte de panneaux intégraux complexes qui combine une méthode de planification de trajectoire basée sur la courbure extrême avec un modèle d'interpolation linéaire pour la prédiction de la vitesse d'avance, atteignant ainsi un formage de composants de haute précision validé par des essais expérimentaux sur diverses structures raidies.

Chuang Liu, Xianjie Zhang, Zhiyong Zhao2026-09-02
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CFD-DPM Sensitivity Analysis of Particle and Conveying Parameters on Pressure Drop in Dilute-Phase Pneumatic Conveying of Teff Grain

Cette étude emploie une analyse de sensibilité CFD-DPM de 243 cas de simulation pour démontrer que la vitesse de l'air et le diamètre du tuyau sont les facteurs dominants influençant la perte de charge dans le transport pneumatique en phase diluée de grains de teff, surpassant l'impact des propriétés des particules telles que la sphéricité, la densité et le diamètre.

Lemi Demissie Boset2026-09-02
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An Adaptive Decentralised Federated Learning Framework for Load Forecasting in Dynamic Microgrid Environments

Ce document propose un cadre d'apprentissage fédéré décentralisé, sécurisé et évolutif, intégré à une architecture hybride TCN-BiLSTM, afin de réaliser des prévisions de charge de haute précision dans des micro-réseaux dynamiques tout en surmontant les contraintes de confidentialité, de fiabilité et de ressources des approches centralisées traditionnelles.

Md. Julkar Nayeen Mahi, Ranesh Naha, Alistair Barros2026-09-02