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Cross-SNR Dynamic DC-Bias Prediction in DCO-OFDM Using a Domain-Informed Mixture Density Network

Cet article propose MDHyperNet, un réseau de densité de mélange informé par le domaine qui prédit le biais continu spécifique au SNR sous la forme d'une distribution conditionnelle complète pour les systèmes DCO-OFDM, surpassant de manière significative les bases déterministes et les configurations à biais fixe en termes de précision de prédiction et de performance globale de la liaison à travers diverses conditions de canal.

Muhammad Bilal Rehman, Momina Mir, Abdul Waheed, Ahsan Fiaz, Amena Ejaz Aziz2026-10-08
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A Catch-Curve Approach to Product Cohort Mortality: Estimating Discard and Export Rates from Observational Data Without Stock Registers

Cet article adapte les méthodes de courbe de capture des pêches pour estimer les taux de rejet et d'exportation de produits à partir des seules observations de recyclage, démontrant que les estimateurs de diagonale de cohorte surpassent les estimateurs transversaux tout en introduisant une nouvelle métrique de Ratio de Réparation-Rejet pour l'évaluation des politiques d'économie circulaire.

Thomas Potempa2026-10-08
⚡ ingénierie

Grouped cross-validation and inter-sensor agreement analysis of expert labels in an open milling anomaly dataset

Cette étude évalue la généralisabilité des modèles de détection d'anomalies et l'accord inter-capteurs sur un ensemble de données de fraisage ouvert, démontrant que bien que la performance se dégrade légèrement lors du passage de cycles non vus à des familles d'outils non vues, des caractéristiques spectrales spécifiques et des artefacts d'écrêtage de signal constituent des indicateurs robustes pour identifier les trajectoires de coupe anormales.

Adam Park, Luke Yin, Cooper Lee, Andrew Wong, Yoo Choi2026-10-08
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Data-Driven Predictive Control of Mixed Vehicular Platoon with ELM-AdaBoost Enabled Human Driving Policy

Cet article propose une stratégie de commande prédictive basée sur des données et ancrée sur l'humain (HDMPC) qui utilise ELM-AdaBoost pour identifier les caractéristiques de conduite humaine et intègre l'identification de sous-espace avec des trajectoires de référence flexibles afin d'assurer un suivi stable et performant ainsi qu'une expérience de conduite améliorée pour les pelotons de véhicules mixtes.

Yanhong Wu, Fulei Zhu, Sheng Jin, Dinghong Shi, Chuangfeng Wei, Mingjing Yao, Shanshan Guo, Defeng He2026-10-08
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Small Modular Reactors in Italy’s Energy Transition: Integrating Long-Term Planning and Hourly Weather Stress Testing

Cet article démontre que l'intégration de tests de résistance météorologiques horaires à la planification énergétique à long terme pour l'Italie révèle que les petits réacteurs modulaires réduisent considérablement les besoins massifs en stockage et les dépassements de coûts associés aux énergies renouvelables variables lors d'événements de pénurie prolongés, alors que le fait de s'appuyer uniquement sur les énergies renouvelables conduit à sous-estimer drastiquement les coûts du système et les besoins en batteries.

Nicolò Stevanato, Marco Pellegrini, Emanuela Colombo2026-10-08
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Digital Twin and Artificial Intelligence Enabled Industrial Internet of Things for Real-Time Predictive Control: A Simulation Benchmark Study

Cette étude démontre que l'intégration d'un modèle résiduel neuronal léger dans un contrôleur prédictif basé sur un jumeau numérique améliore considérablement la précision de suivi et réduit l'erreur dans les systèmes industriels non linéaires présentant un décalage de modèle, tout en maintenant la faisabilité computationnelle pour un déploiement en périphérie en temps réel malgré une augmentation modeste du temps de traitement.

Amirhossein Rezaeian2026-10-08
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Quantitative Image-Based Characterisation of Moisture-Induced Asphalt Stripping: Method Validation and Material Effects

Cette étude valide un cadre d'analyse d'images numériques utilisant la segmentation de couleur CIELAB pour quantifier objectivement le désenrobage de l'asphalte induit par l'humidité, révélant que les systèmes de liants, le vieillissement, les propriétés des granulats et l'exposition au chlorure de sodium influencent de manière significative la perte de revêtement tout en confirmant que l'immersion statique et le conditionnement à l'eau bouillante produisent des résultats cohérents mais non interchangeables.

Yalcin Karakaya, Ayhan Yucel, Dilay Uncu2026-10-08
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Energy-Efficient and Classification-Aided Adaptive Channel Estimation for UAV-FSO Links via Mixture-of-Experts Approach

Cet article propose un cadre d'estimation de canal adaptatif assisté par classification (CA-ACE) pour les liaisons UAV-FSO qui utilise une approche de mélange d'experts pour sélectionner dynamiquement un estimateur unique et économe en énergie sur la base d'une classification du canal en temps réel, réduisant ainsi la complexité computationnelle d'environ 98,9 % et prolongeant la durée de vie opérationnelle de l'UAV.

Yamuna Tumma, Mahesh Miriyala, Jayashree Pradhan, Vinod Kiran Kappala, Goutham Veerapu2026-10-08
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Macroscopic Porosity Optimization using Thermodynamic Topology Optimization

Cet article propose un cadre d'optimisation topologique basé sur la densité qui modélise la porosité macroscopique en utilisant la loi de Gibson-Ashby pour déterminer les distributions optimales de porosité locale pour des matériaux isotropes, démontrant que de telles structures poreuses peuvent surpasser les structures solides dans des scénarios à charges multiples malgré l'utilisation de modèles d'homogénéisation isotropes sous-optimaux.

Ján Pravda, Dustin R. Jantos, Philipp Junker2026-10-08