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Trajectory tracking of bionic fish based on a complex-valued central pattern generation network

Cet article présente un système de suivi de trajectoire robuste pour un robot poisson bionique qui intègre un réseau de générateur de motifs centraux à valeurs complexes, piloté par un retour de gyroscope pour contrôler les nageoires et la queue, avec un contrôleur de position basé sur la commande prédictive pour modèle sous un modèle de dynamique de Featherstone étendu afin de naviguer efficacement sur des trajectoires rectilignes et circulaires malgré les perturbations externes.

Yong Zhang, Beibei Zhang, Yi Ding, Beiping Hou2026-08-19
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Normalized Cross-Gradient Screening and Consistency Assessment of ERT and GPR Data for Near-Surface Structural Mapping

Cette étude introduit un cadre reproductible et objectif pour évaluer la cohérence structurelle entre les données ERT et GPR en utilisant un criblage par gradient croisé normalisé et un indice de cohérence pixel par pixel, démontrant son application sur des ensembles de données à l'échelle d'un campus pour surmonter la subjectivité des comparaisons visuelles traditionnelles.

Erfan Syamsuddin, Andri Moh. Wahyu Laode, Andi Muhammad Pramatadie, Hasnan Sutadi, Wahyu Wahyu2026-08-19
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Geometry-aware interpretable learning for predicting print time and filament consumption in fused deposition modeling

Cette étude présente un cadre d'apprentissage automatique interprétable et sensible à la géométrie qui prédit avec précision le temps d'impression et la consommation de filament en dépôt de matière fondue en exploitant un ensemble de données de 1 500 instances simulées, atteignant une haute fidélité prédictive (R2>0,94R^2 > 0,94) et révélant que la géométrie du maillage et les paramètres de processus spécifiques sont les principaux déterminants de ces résultats opérationnels.

Hoa-Cuc. Nguyen, Viet-Hung. Pham, Bich-Ngoc. Mach, Ngoc-Duong. Nguyen, Tran-Thi Hong, Thanh Q. Nguyen, Ma-Thi-Anh Thu2026-08-19
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Cascading Congestion Collapse and Proactive Admission Control in Quantum Networks

Cet article identifie un nouveau mécanisme d'effondrement de congestion en cascade dans les réseaux quantiques piloté par des dépassements de délai de décohérence, formalise ses limites de stabilité via un modèle de champ moyen, et introduit DALSAC, une politique de contrôle d'admission proactive qui surpasse significativement les modèles de référence en termes de débit, de taux de réussite et de vitesse de récupération en éliminant la charge avant que la congestion ne se propage.

Md Hasibuzzaman2026-08-19
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Vis-NIR hyperspectral imaging for sorghum variety discrimination: a systematic evaluation of preprocessing, feature selection, and classification models

Cette étude établit le prétraitement par dérivée première de Savitzky–Golay combiné à l'analyse discriminante linéaire comme une référence robuste pour la discrimination de neuf variétés de sorgho par imagerie hyperspectrale dans le domaine du visible et du proche infrarouge, démontrant que des classifieurs classiques bien régularisés surpassent l'apprentissage profond sur des ensembles de données spectrales de taille modérée.

Zhen Dong, Wen Xu, Yu Sun, Liang Zhang, Xiaoming Sun, Haijuan Tian, Fujian Xu2026-08-19
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Accuracy–Cost Assessment of FE Strategies for Springback Prediction in 30-Stage Roll Forming of DP980 Seat Rails

Cette étude évalue diverses stratégies de modélisation par éléments finis pour prédire le retour élastique lors du profilage sur 30 étapes de rails de sièges en DP980, concluant qu'un modèle de coque implicite incorporant la loi d'écrouissage de Yoshida–Uemori et la dégradation du module de la corde offre le meilleur équilibre pratique entre précision et coût de calcul pour les applications industrielles.

Gunwoo Jung, Yong Hou, Seon-Ho Jung, Hyunsung Choi, Jongsup Lee, Namsu Park2026-08-19
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The HANDi Hand V2: Enhancing a Multi-articulating Prosthetic Hand for Continual Machine Learning Research

Cet article présente la version redessinée de la main HANDi V2, une plateforme prothétique capteur en libre accès qui comble l'écart de performance avec les dispositifs commerciaux et démontre comment le basculement adaptatif par apprentissage automatique peut réduire l'effort de contrôle de l'utilisateur tout en permettant une sélection diversifiée des préhensions.

Annette C. Lau, Stevie M. Desmarais, Simon M.-Y. Wong, Dylan J. A. Brenneis, Michael R. Dawson, Patrick M. Pilarski2026-08-19
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Research on Resistance Prediction Model for Coal Mining Face Supports Based on Machine Learning

Cet article propose un modèle d'algorithme hybride d'essaim de particules immunitaire optimisé par réseau de neurones BP (IA-PSO-BP) pour surmonter les limites des méthodes de prédiction traditionnelles, atteignant une prévision de haute précision du support et de la résistance pour les veines de charbon peu profondes du nord du Shaanxi avec un coefficient de corrélation de 0,966.

Yang Lei, Miao Yanping, Li Guowei, Zhang Kun, Xu Baojun, Hou Pengfei, Zhang Pengfei2026-08-19