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Segmenting Low-Contrast X-ray Computed Tomography Images of Concrete: An Unsupervised Approach

Cet article présente une approche d'auto-annotation non supervisée qui combine des algorithmes de superpixels avec des champs récepteurs basés sur les CNN pour segmenter efficacement les agrégats et le mortier à faible contraste dans les images de tomographie par rayons X de béton, surpassant les méthodes de seuillage traditionnelles sans nécessiter de données d'entraînement étiquetées.

Kaustav Das, Gaston Rauchs, Jan Sykora, Anna Kucerova2026-09-17
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Distributionally robust low-carbon dispatch of multi-data-center integrated energy systems considering user response uncertainty

Cet article propose un cadre de répartition bas carbone distributionnellement robuste pour les systèmes énergétiques intégrés multi-centres de données qui exploite des charges de calcul transférables spatiotemporellement et un stockage d'hydrogène partagé pour gérer efficacement les incertitudes source-charge tout en minimisant les coûts opérationnels et les risques de violation de contraintes.

Xiangqing Liu, Yanbo Che, Xiao Guo2026-09-17
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Older Adults’ Acceptance of Robot-Led Rehabilitative Exercise

Cette étude explore l'acceptation sociale d'un système d'exercice dirigé par un robot auprès des adultes âgés neurotypiques afin d'identifier les barrières à l'adoption et d'orienter les améliorations de conception pour un déploiement plus large afin de répondre à la demande croissante de soins de réadaptation.

Lily Kennedy, Benjamin Pak, Matthew Lamsey, Meredith D. Wells, Charles C. Kemp, Madeleine E. Hackney2026-09-17
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Safe and Adaptive Region-Aware Improvements of Large-Scale Exploration for Ground Robots

Cet article présente un cadre d'exploration adaptatif et sûr, sensible aux régions, qui améliore le planificateur LRAE (Large-Region-Aware Exploration) grâce à des mécanismes visant à réduire les mouvements redondants, à s'adapter à la densité de la carte et à assurer un retour à domicile sécurisé, démontrant des améliorations significatives en termes d'efficacité et de fiabilité à travers des simulations et des expériences de robots terrestres réels.

Dinh Tuan Tran, Truong Giang Nguyen, Van Tung Hoang, Anh Quang Nguyen2026-09-17
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Interfacial Bond Strength of Concrete-Filled Galvanized Steel Tubes: Push-Out Experiments, Geometry-Grouped Machine Learning, and Multi-Criteria Optimization

Cette étude examine la résistance de la liaison interfaciale des tubes en acier galvanisé remplis de béton à travers des essais de cisaillement et un groupement géométrique basé sur la méthode Taguchi, révélant que le rapport longueur-diamètre est le facteur d'influence dominant et identifiant une configuration de tube court à paroi épaisse comme la conception optimale via une optimisation multi-critères et une validation rigoureuse par apprentissage automatique avec groupement géométrique.

Chethan Kumar S, Sandesh N U, T S Anusha, N. S. Kumar, L K Ashwini, Syed Sharfuddin, Apsar Pasha2026-09-17
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Physics-Guided Predictive Modeling of Tool Wear in Electrical Discharge Machining via Dimensional Analysis: A Buckingham Π Framework with TOPSIS-Based Electrode Selection

Cet article présente un modèle prédictif de l'usure de l'outil pour l'usinage par électroérosion guidé par la physique en dérivant une équation de loi de puissance sous forme fermée via le théorème de Buckingham Π\Pi, en la validant avec des données expérimentales, et en utilisant ses exposants de sensibilité pour classer analytiquement les matériaux d'électrode à l'aide de la méthode TOPSIS.

Rakesh Nath, Vinay Sharma, SOMAK DATTA2026-09-17
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A novel higher-order internal model-based boundary iterative learning algorithm for hyperbolic systems with sensor-actuator network

Cet article propose un nouvel algorithme de commande par apprentissage itératif aux limites basé sur un modèle interne d'ordre supérieur afin de réaliser le suivi de trajectoire pour des systèmes à paramètres distribués hyperboliques sous des tâches variant par itération et des contraintes de réseau capteur-actionneur, avec une convergence garantie par le principe de la contraction.

Manqi Mao2026-09-17
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Risk-oriented interpretable prediction of regional dust exposure in a fully mechanized heading face under long-forcing and short-exhaust ventilation

Cette étude propose un cadre d'apprentissage automatique interprétable, validé par 1296 simulations CFD et une analyse SHAP, pour prédire avec précision les risques d'exposition régionale aux poussières et identifier les facteurs dominants afin d'optimiser la régulation de la ventilation dans les fronts de taille entièrement mécanisés sous des systèmes à longue force et court épuisement.

Anfei Yu, Hu Bai, Hongrui Ren, Fuqiang Liu, Li Chen, Yang Yang, Jinzhang Jia, Tao Lei2026-09-17
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Parametric Optimization of CNC Milling of Aluminium 7075 Using the TOPSIS Multi-Criteria Decision-Making Method

Cette étude utilise la méthode de décision multicritère TOPSIS pour optimiser les paramètres de fraisage CNC pour l'aluminium 7075, identifiant une combinaison spécifique de vitesse de broche, de vitesse d'avance et de profondeur de coupe qui équilibre efficacement l'efficacité énergétique et la réduction de la force de coupe.

Rahul Mali, Swaraj Raut, Sahil Powar, Shantanu Ranbhare, Atharva Wankar, Rohit Zende2026-09-17
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Impact of Ground Conditions on Hyperbaric Intervention Frequency of Slurry TBM in Soft Ground Tunneling

Cette étude développe et valide un modèle empirique basé sur les données de la ligne 3 du métro du Caire qui démontre une forte relation exponentielle inverse entre la teneur moyenne en fines et les intervalles d'intervention hyperbare, permettant une prédiction plus précise de la fréquence d'intervention du fer de coupe afin d'optimiser les opérations de tunneliers à pression de boue en terrain meuble.

Ayman Sobhy Sehata Sehata, Adel M. El-Kelesh, El-Sayed El-Kasaby2026-09-17