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Analysis of tropospheric noise at small spatial scales based on GNSS ZTD and Numerical Weather Prediction models

Cette étude quantifie le bruit troposphérique à petite échelle dans les observations InSAR en comparant les données ZTD de GNSS et de prévision numérique du temps (PNT), révélant que les erreurs résiduelles dépendent principalement de la latitude et de l'altitude plutôt que de la résolution du modèle PNT, et proposant un modèle fonctionnel pour incorporer ces incertitudes de sous-maille dans les estimations d'erreur InSAR.

Adeyinka Olaseinde, Jeremy Maurer2026-07-06
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From Static Tables to Predictive Twins: Field-Validated Forecasting of V2G-Induced Insulation Thermal Aging in Residential Switchboards under VDE-AR-N 4100, with a Retrofit Pathway for Peru

Ce document présente un jumeau numérique multiphysique validé sur le terrain qui quantifie le vieillissement thermique de l'isolation induit par le V2G dans les tableaux électriques résidentiels selon les normes allemandes VDE-AR-N 4100 et traduit ces conclusions en une voie concrète de mise à niveau réglementaire et technique pour le déploiement sécurisé de la technologie V2G dans les réseaux basse tension péruviens.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-06
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A Composite Human-Readiness Index for Flight-Line Maintenance Personnel: Model Formulation and a Pre-Registered Validation Protocol

Cet article propose l'Indice de l'état de préparation du personnel agrégé (APN), un indice composite transparent pour le personnel de maintenance sur piste de décollage qui intègre cinq facteurs de préparation clés dans un score de 0 à 10, et expose un protocole de validation préenregistré pour tester empiriquement son efficacité avant son déploiement sur le terrain.

Anik Chawdhury2026-07-06
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A predictive machine-learning and topology-optimization framework for the seismic retrofit of vulnerable housing with UHPC overlays and FRP nanocomposites: transposing the United States experience to Peru

Ce document propose un cadre intégré combinant l'apprentissage automatique et l'optimisation topologique avec des revêtements de composites nanocomposites UHPC et FRP afin d'optimiser le renforcement parasismique des logements informels vulnérables du Pérou, tout en adaptant les meilleures pratiques et normes américaines et japonaises au contexte local péruvien.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-06
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Short-Term Hourly Hydropower Prediction: Evaluating Long Short-Term Memory (LSTM) and Mixed-Integer Linear Programming (MILP)-Based Methods

Ce document présente un nouveau modèle de mémoire à long et court terme (LSTM) autorégressif pour la prédiction hydrologique horaire à court terme sur la rivière Péribonka, démontrant son efficacité à capturer les régimes de débit tout en soulignant son potentiel et ses limites par rapport aux méthodes d'optimisation traditionnelles de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP).

Yoan Villeneuve, Sara Séguin, Abdellah Chehri, Kenjy Demeester2026-07-06
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User Evaluation of Telepresence Through a Virtual Environment Enhanced VR Framework with Real World Constraints

Cette étude démontre qu'une expérience de téléprésence immersive peut être réalisée en utilisant un matériel accessible et moins que idéal en intégrant un équipement de RV standard à un robot pour créer un environnement virtuel qui imite les contraintes du monde réel, comme validé par une étude utilisateur catégorisant l'efficacité de la solution à travers cinq domaines clés.

Brendan Geary, Bradford Towle2026-07-06
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Shear Strength Enhancement and Optimum Dosage Prediction of Fly Ash–Stabilized Cohesive and Cohesionless Soils

Cette étude démontre que l'incorporation de 12 % de cendres volantes améliore de manière optimale la résistance au cisaillement des sols cohérents et incohérents grâce à des mécanismes distincts de densification et de cimentation pouzzolanique, tandis qu'un modèle de régression quadratique proposé prédit efficacement ce dosage optimal pour des applications géotechniques durables.

MD. MOIN Akon, Khan MD Mohaiminul Islam Sho, Asif Alam Chowdhury, Swarnali Ahmed2026-07-06
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Improving Reanalysis Hub-Height Wind Speeds and Wind Shear Across Large Spatial Domains Using Near-Surface Observational Networks

Cette étude présente un cadre d'apprentissage automatique qui exploite les réseaux d'observations de surface pour corriger simultanément les vitesses de vent à hauteur de moyeu de l'ERA5 et prédire les exposants de cisaillement du vent, améliorant considérablement la précision et la variabilité temporelle sur de vastes domaines spatiaux sans nécessiter de mesures directes à hauteur de moyeu.

Freddy Houndekindo, Taha B.M.J. Ouarda2026-07-06
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A Systematic Review of Security Privacy and Provenance in EEG-Based Brain-Computer Interfaces with a Blockchain-Based Reference Architecture

Cette revue systématique de 729 documents, conforme aux normes PRISMA 2020, identifie des lacunes critiques en matière de sécurité et de confidentialité dans les systèmes BCI basés sur l'EEG, particulièrement l'absence quasi totale de provenance basée sur la blockchain, et propose une architecture de référence « NeuroChain » pour remédier à ces vulnérabilités grâce à l'intégrité des données ancrée par hachage, à la confidentialité différentielle et au consentement contrôlé par le patient.

Jonathas Tavares Neves, Carlos Augusto de Moraes Cruz2026-07-06
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A fully coupled transient wellbore–fracture model for analyzing fracture stability during tripping out deep gas reservoirs

Cette étude présente un modèle de puits-fracture transitoire entièrement couplé, validé par des données de terrain, qui révèle que la vitesse de manœuvre est le facteur dominant entraînant les chutes de pression et la fermeture des fractures dans les réservoirs de gaz profonds, fournissant ainsi un cadre quantitatif pour optimiser les protocoles de forage afin d'atténuer les risques de perte de circulation.

Shigui Zhao, Xiangwei Kong, Hengda Che, Sen Zhong2026-07-06