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Formal Verification of Energy Conservation in Discrete Cyber-Physical Fluid Networks: An Algorithmic Proof Methodology Utilizing Mathematical Induction

Cet article propose un cadre de vérification formelle qui utilise l'induction mathématique pour projeter des réseaux de fluides discrets et acycliques en graphes orientés, permettant un algorithme efficace en O(V+E) pour la détection d'anomalies de conservation d'énergie dans les systèmes cyber-physiques tout en réduisant considérablement la complexité computationnelle par rapport aux solveurs numériques traditionnels.

Syed Eirfan Atthar2026-08-25

⚡ electrical engineering

Synthesizing Physiological Stress Facial Expressions for Medical Simulation Mannequins Using AI-Driven Facial Action Units

Cet article présente un pipeline open-source piloté par l'IA qui synthétise des expressions faciales de stress physiologique réalistes (douleur, étouffement et toux) sur des mannequins médicaux 3D en utilisant le Facial Action Coding System, démontrant que les animations dynamiques uniquement visuelles améliorent considérablement la précision de la reconnaissance chez les étudiants en soins infirmiers par rapport aux présentations audiovisuelles.

Ahmad Ridwan Fauzi, Trini Handayani2026-08-25

⚡ electrical engineering

Trans-SAC: Gamification Design for Sustained User Engagement in Residential Demand Response

Cet article propose Trans-SAC, un nouveau cadre de réponse à la demande dynamique sensible à la ludification qui intègre une modélisation de la fatigue psychologique avec une prédiction de l'engagement basée sur les Transformers et un apprentissage par renforcement Soft Actor-Critic afin de maintenir la participation des utilisateurs et l'efficacité économique à long terme en ajustant dynamiquement la difficulté des tâches et les récompenses.

Tianxiao Peng2026-08-25

⚡ electrical engineering

Sim-to-Real Transfer Learning for Real-Time Melt Pool Geometry Prediction in Directed Energy Deposition

Cet article présente un cadre d'apprentissage par transfert Sim-to-Real qui exploite un CNN hybride à entrées multiples préentraîné sur des simulations basées sur la physique et affiné sur des données expérimentales limitées pour parvenir à une prédiction précise et en temps réel de la largeur et de la profondeur du bain de fusion dans le dépôt de matière orienté par énergie dirigée, surmontant ainsi l'obstacle de longue date de la mesure indirecte de la profondeur pour le contrôle en boucle fermée.

Youmna Mahmoud, Nikhil Muralidhar, Chaitanya Krishna Vallabh, Souran Manoochehri2026-08-25

⚡ electrical engineering

Quantum Capacitance and High-κ Dielectric Engineering in Black Phosphorus MOSFETs: A Unified Analytical Framework for Electrostatic Scaling

Cet article présente un cadre analytique unifié en Python qui intègre la capacité quantique à l'ingénierie des diélectriques à haute constante diélectrique (high-κ) pour démontrer que les MOSFETs à base de phosphore noir avec une grille en ZrO₂ offrent un contrôle électrostatique et des mesures de performance supérieurs par rapport aux alternatives en SiO₂ et HfO₂.

Ayushi Sharma2026-08-25

⚡ electrical engineering

Cryotwin: Sensitivity Analysis, Validation, and Application of a Melting Probe Performance Model

Cet article présente le développement, l'analyse de sensibilité et la validation antarctique de Cryotwin, un cadre de jumeau numérique comprenant un modèle semi-analytique avancé qui prédit et optimise avec précision les performances de forage thermique de la sonde de fusion IceCraft pour l'exploration future des lunes glacées.

Dipankul Bhattacharya, Dirk Heinen, Julia Kowalski2026-08-25

⚡ electrical engineering

Does Residual Non-Parameterizability Predict When Learned Residual Control Helps? A Controlled Negative Benchmark on a Simulated Manipulator

Cette étude de référence contrôlée sur un manipulateur simulé démontre que les contrôleurs résiduels appris sous-performent systématiquement le contrôle adaptatif composite classique à travers diverses conditions et que la métrique de non-paramétrabilité résiduelle ne parvient pas à prédire quand les approches basées sur l'apprentissage seraient bénéfiques.

Dikshant Dikshant2026-08-25

⚡ electrical engineering

Evaluating the Sustainability of Maintenance in Manufacturing Plants: A Complex Network Theory Approach

Cet article propose un nouveau cadre d'évaluation pour la durabilité de la maintenance des usines de fabrication qui intègre le modèle MELP à la théorie des réseaux complexes afin de quantifier les interactions entre les indicateurs environnementaux, économiques et sociaux, améliorant ainsi les modèles traditionnels grâce aux caractéristiques de centralité de réseau et démontrant sa robustesse par une analyse de sensibilité.

Lijiang Deng2026-08-25

⚡ electrical engineering

Smart Grid Stability Analysis Using Machine Learning and a Cost-Sensitive Stacked Ensemble Classifier

Cet article propose un classificateur d'ensemble empilé sensible aux coûts qui surpasse les modèles d'apprentissage automatique individuels, atteignant une précision de 98,34 % dans la classification de la stabilité des réseaux électriques intelligents en utilisant un ensemble de données de référence de l'UCI afin de permettre une surveillance en temps réel et une alerte précoce des conditions instables.

Mukesh Kumar, Bharat Bhushan Jain, vikas sharma2026-08-25

⚡ electrical engineering

Comparative Research on Calculation Methods of Near-Field Electromagnetic Field Strength for Medium-Wave Antennas and Multi-Antenna Superposition Analysis

Cet article compare diverses méthodes de calcul de l'intensité du champ électromagnétique en champ proche pour les antennes à ondes moyennes, établit un modèle de distribution de courant pour dériver les intensités de champ à partir de points de surveillance en champ lointain, et analyse les écarts entre les calculs théoriques et les mesures de champ afin de soutenir l'évaluation environnementale et le contrôle précis de la pollution.

li wang, minglongyang, huazhang2026-08-25

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