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Learning-Driven Autonomy Pipeline for Horizontal Wellbore Geology Prediction

Ce document présente un pipeline d'autonomie piloté par l'apprentissage pour le géosteering de puits horizontaux qui intègre une régression par ridge pour la prédiction de l'épaisseur verticale réelle basée sur la géométrie avec un autoencodeur variationnel conditionnel à attention parcimonieuse résiduelle afin de fournir des corrections lithologiques probabilistes, une quantification de l'incertitude et un guidage de forage exploitable.

Lakshman Mahto2026-07-20
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Learning Analytics-Driven Personalized Exercise Prescriptions in Secondary School Physical Education: A Quasi-Experimental Evaluation of an AI-Supported Formative Assessment System

Cette étude quasi expérimentale démontre qu'un système soutenu par l'IA et piloté par l'analyse de l'apprentissage améliore significativement les résultats en éducation physique au secondaire en délivrant des prescriptions d'exercices personnalisées et des retours exploitables, les bénéfices les plus importants étant observés chez les élèves ayant des niveaux de forme physique initiaux plus faibles.

bingbing shao, jing su, yongrong zhang, chuan fu2026-07-17✓ Author reviewed ⓘ
⚡ ingénierie

Human-centric multi-objective optimisation of operator safety and productivity

Cette étude emploie une optimisation métaheuristique multi-objectif pour identifier les paramètres de coupe qui équilibrent la sécurité de l'opérateur (minimisant la fréquence cardiaque et le risque perçu) avec la productivité (maximisant le taux d'enlèvement de matière) dans les opérations de fraisage, révélant que l'algorithme génétique offre le meilleur compromis tandis que la vitesse d'avance est le principal facteur de stress de l'opérateur.

Gregoire Tambwe MBANGU, George STILWELL, Yilei ZHANG, Zuzhen Ji, Dirk PONS2026-07-17
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Pipe Network Parameter Estimation Using a Wave Propagation Path Strategy

Cet article introduit un nouveau cadre d'estimation de paramètres évolutif pour les réseaux de canalisations qui utilise une stratégie de chemin de propagation d'ondes et des méthodes probabilistes pour estimer efficacement les vitesses d'ondes et les facteurs de friction en se concentrant sur les caractéristiques grossières des signaux de pression, évitant ainsi les équations non linéaires complexes et démontrant une robustesse tant dans les systèmes théoriques que dans les systèmes de distribution d'eau urbains réalistes.

Aaron C. Zecchin, Nhu Do, Wei Zeng, Alireza Keramat, Martin F. Lambert2026-07-17
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Aquivo: An open-source interactive tool for holistic water allocation under competing economic, environmental, and social objectives

Cette étude présente Aquivo, un outil d'aide à la décision interactif, open-source et basé sur Python, qui utilise l'optimisation multi-objectif et la méthode TOPSIS pour générer des stratégies d'allocation de l'eau classées et fondées sur des données empiriques, équilibrant les objectifs économiques, environnementaux et sociaux.

Michael Yehya, Fatima Mansour, Ali Ayoub, Tang Wang2026-07-17
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AI-Guided Adaptive Control in Membrane Bioreactors for Real-Time Micropollutant Removal: Bridging the Explainability and Multi-Contaminant Gap in Intelligent Wastewater Treatment

Cette recherche introduit le cadre XAI-AMBR, un système d'IA explicable combinant LSTM, SHAP et l'apprentissage par renforcement qui permet un contrôle adaptatif en temps réel de multi-contaminants dans des bioréacteurs à membrane à pleine échelle, atteignant une élimination supérieure des micropolluants tout en réduisant considérablement la consommation d'énergie.

Devesh ojha, Anuradha Misra2026-07-17
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Underwater Photogrammetric Documentation as a Testbed for 3DF Zephyr Software: An Evaluation Study in the Search for an Alternative to Agisoft Metashape

Motivée par la nécessité de trouver des alternatives à Agisoft Metashape en raison de restrictions géopolitiques, cette étude évalue la capacité de 3DF Zephyr en photogrammétrie sous-marine et confirme son aptitude à produire des modèles 3D de haute qualité comparables aux normes de l'industrie, démontrant que la qualité de la reconstruction dépend principalement des données d'entrée plutôt que des limitations logicielles.

Wojciech Gajtkowski2026-07-17
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Experimental Realization of a Zero-Entropy Wireless Power Grid via Spatiotemporal Resonance and Reversible Charge Recovery

Cet article prétend démontrer un réseau de puissance sans fil à entropie nulle atteignant plus de 92 % d'efficacité grâce au couplage par ondes évanescentes et à la récupération de charge réversible, bien que le résumé contienne des affirmations scientifiquement impossibles telles que l'« IA antigravité », l'« absence de dépendance minérale » et la transmission d'énergie à « entropie nulle » qui contredisent les lois établies de la thermodynamique et de la physique.

Min Ho Jung2026-07-17
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Physics-Informed Federated Learning for Decentralized Pharmaceutical Crystallization: Achieving Personalized Predictive Accuracy with Minimal Data

Cette étude introduit un cadre d'apprentissage fédéré informé par la physique (F-PINN) qui intègre des équations de bilan de population dans un processus d'entraînement décentralisé afin d'obtenir des prédictions hautement précises et personnalisées de la dynamique de cristallisation pharmaceutique à travers de multiples sites, tout en préservant la confidentialité des données et en assurant la robustesse face à la rareté et au bruit des données.

Sai Vinay Thattukolla2026-07-17