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Sensitivity of image-derived wound-healing proxies to sparse visit schedules and image framing: a retrospective multi-dataset audit

Cet audit rétrospectif multi-jeux de données révèle que les indicateurs de cicatisation dérivés de l'image sont hautement sensibles à la parcimonie des calendriers de visites et au cadrage de l'image, démontrant que les données actuelles ne permettent qu'une analyse de mode de défaillance plutôt qu'un pronostic clinique calibré en raison d'erreurs de segmentation non validées, d'un manque de valeur incrémentale des CNN par rapport aux mesures d'occupation, et d'une instabilité sous des variations d'échelle.

Lifang Liu, Hongyu Jin2026-08-10
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Time-Input State-Aware Calibration of Computer Models of Engineering Systems

Cet article introduit le TISAC (Time-Input State-Aware Calibration), un nouveau cadre utilisant des réseaux de neurones en coévolution et des contraintes physiques pour calibrer des modèles d'ingénierie en inférant les paramètres incertains et le biais de divergence sous des conditions opérationnelles temporellement corrélées et variant selon l'état.

Aryan Panchal, Fatih Canpolat, Abdul Mohammed, Sez Russcher2026-08-10
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Label-Free Finite-Volume-Residual Training of Attention Graph Neural Networks for Coupled Thermo-Fluid Fields

Cet article propose une méthode d'entraînement sans étiquetage pour les réseaux de neurones de graphes à attention qui minimise les résidus de volume fini des équations de gouvernance afin de générer efficacement des substituts neuronaux précis pour des champs thermo-fluides 3D couplés sans encourir les coûts de calcul élevés de la génération de données conventionnelle.

Tianyu Li, Zhiwei Cao, Qingang Zhang, Ruihang Wang, Binyang Song, Yonggang Wen2026-08-10
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Open-Source Hardening Soil Material-Point Integrator and Neural-Network Surrogate for Ho Chi Minh City Soils

Cette étude présente une implémentation Python en open-source d'un intégrateur de point matériel de type Hardening Soil, validée par des données de sol de Ho Chi Minh Ville, qui sert avec succès de générateur de données physiques de haute fidélité pour l'entraînement d'un modèle de substitution par réseau de neurones hautement précis.

Thao Hoang The, Phan Vo, Truong Xuan Dang2026-08-10
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VICP: A Majority-Lease Runtime for Highly Available Industrial Edge Clusters

Ce document présente VICP, un environnement d'exécution pour les clusters industriels en périphérie qui assure un basculement de service hautement disponible et sûr en découplant la réplication d'état réversible de l'autorité de sortie physique irréversible via des baux soutenus par une majorité et un cloisonnement, atteignant une réduction de 50,54 % de l'interruption de sortie par rapport à l'actif-passif tout en maintenant une précision de contrôle rigoureuse.

Ruifeng Ding, Jie Zhou, Benjun Dou, Xingwu Zhu, Shengyang Gao2026-08-10
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Research on Method and Technology of Dual-Beam Selective Laser Melting Forming of Porous Stainless Steel

Cette étude a développé une approche de fusion sélective par laser à double faisceau ainsi que son modèle de simulation afin d'optimiser les paramètres de processus pour l'acier inoxydable poreux, démontrant que l'effet de préchauffage du laser auxiliaire réduit les contraintes résiduelles d'environ 3,75 % par rapport à la SLM conventionnelle à faisceau unique.

Tianqing Zheng, Rui Li, Yuhong Ke, Kaifeng Lin2026-08-10
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Characterisation of Spatial Variability of Lacustrine Clay via Penetrometer Tests: A Case Study from Southern Brazil

Cette étude caractérise la variabilité spatiale d'un dépôt d'argile lacustre meuble dans le sud du Brésil en utilisant divers essais au pénétromètre et la théorie des champs aléatoires, confirmant l'applicabilité des pénétromètres à flux complet pour dériver les paramètres statistiques essentiels à la conception géotechnique basée sur la fiabilité.

André Luis Meier, Gracieli Dienstmann, Mariana Alher Fernandes, Jonatas Sosnoski2026-08-10
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Physics-informed deep learning for virtual crystallographic phase and grain orientation reconstruction of additively manufactured alloys

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond informé par la physique qui convertit les images d'électrons secondaires de microscopie électronique à balayage standard en caractérisations de diffraction d'électrons rétrodiffusés virtuelles précises, surmontant efficacement les défis d'indexation causés par les distorsions de réseau dans les alliages fabriqués par ajout à travers divers systèmes de matériaux.

Zhuohan Cao, Zheng Li, Jamie J. Kruzic, Aiping Wu, Ming Zhou, Xiaopeng Li, Yue Zhao2026-08-10
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Deep Learning-Assisted Multi-Objective Optimization and Microstructure Property Correlation in Rotary Friction Welding of Dissimilar AA1100–AA2014 Aluminium Alloys

Cette étude emploie un cadre hybride d'apprentissage profond et d'optimisation NSGA-II pour améliorer les propriétés mécaniques et la qualité microstructurale de joints de soudage par friction rotative de matériaux dissemblables AA1100–AA2014, atteignant une résistance à la traction maximale de 142 MPa avec une grande précision prédictive.

Ravikumar Sadayan mottaiyan, Dinakaran Jeeva, RAJKUMAR SIVANRAJU, Arul Moorthy, Paranthaman Venkadesan, Arunprasad Jayar (…)2026-08-10
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A Hybrid Binary–Ternary Encoding Strategy for High-Capacity and Robust Phase Unwrapping in Fringe Projection Profilometry

Cet article propose une méthode de déroulement de phase robuste et à haute capacité pour la profilométrie par projection de franges, qui combine un code de Gray hybride binaire-ternaire avec une segmentation par seuillage dynamique et un algorithme de pré-correction par cohérence de phase afin de permettre une reconstruction 3D précise de surfaces complexes en utilisant seulement six motifs projetés tout en éliminant le besoin d'images de calibration supplémentaires.

QIAN ZHU, HUBING DU, BO TANG, YUEYANG MA2026-08-10