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AI-Assisted Model Predictive Control with Reliability Analysis of a Split-Capacitor-Type Elementary Additional-Series Positive-Output Super-Lift DC–DC Converter for Electric Vehicle Applications

Cet article propose un convertisseur CC super-élévateur de type à condensateur divisé pour les véhicules électriques qui utilise un schéma de commande prédictive par modèle assisté par l'IA afin d'obtenir une régulation de tension à haute efficacité avec une réponse transitoire et une fiabilité considérablement améliorées par rapport aux approches conventionnelles.

Venkatesh v2026-08-07
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Development and Validation of a Multi-Source Hybrid Framework for Flood Forecasting and Water-Infrastructure Risk Assessment in Indian River Basins (INDOFLOODS Database)

Cet article introduit et valide le Multi-Source Hybrid Framework (MSHF), un système d'ensemble intégrant l'apprentissage profond, les données satellitaires et l'analyse des médias sociaux pour améliorer la prévision des crues et l'évaluation des risques pour les infrastructures hydrauliques à travers les principaux bassins fluviaux indiens, démontrant une performance supérieure par rapport aux références à source unique sur un ensemble de données de 66 ans.

Rajesh Kumar Prasad2026-08-07
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Daubechies-4 Wavelet Sub-Band Statistical Feature Extraction Coupled With a Compact 1D Convolutional Neural Network for Five-Class Cardiac Arrhythmia Recognition From Ambulatory ECG Recordings

Cet article propose un cadre hybride combinant l'extraction de caractéristiques statistiques par sous-bandes de l'ondelette Daubechies-4 avec un réseau de neurones convolutifs 1D compact afin d'obtenir une reconnaissance de l'arythmie cardiaque à cinq classes de haute précision et interprétable à partir d'enregistrements ECG ambulatoires, ce qui le rend adapté à un déploiement embarqué.

Osama Ahmed Ibrahim2026-08-07
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AI-Driven Multi-Objective Aerodynamic Shape Optimization for Future High-Speed Aircraft

Cet article propose un cadre piloté par l'IA qui intègre des simulations CFD, une modélisation de substitution basée sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage informé par la physique afin de permettre une optimisation de forme aérodynamique multi-objectif rapide et rentable pour les futurs aéronefs à grande vitesse.

Md Tanvir Ahamed Towfiq, MD AZIZUL HAKIM ABIR, BONDHON PAUL, RAFIUR RAHMAN, BULBUL HASAN REFAT, SAIFULLAH KHALEED2026-08-07
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Comparative Technical-Economic Analysis of Perovskite-Silicon Tandem Cells vs. Last-Generation Commercial N-Type Technologies (TOPCon, HJT, and BC)

Ce document présente une analyse technique et économique comparative évaluant l'efficacité, la performance thermique, la bifacialité, la dégradation et le coût actualisé de l'énergie (LCOE) des cellules tandem pérovskite-silicium émergentes par rapport aux technologies actuelles du silicium de type N (TOPCon, HJT et BC) pour des applications à l'échelle des services publics et industrielles.

David Zarco González2026-08-07
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A Digital Twin of the FPGA Digital Signal Processing Chain for MKIDs Readout: Root-Cause Analysis and Mitigation of Spurs

Pour résoudre les pics inexpliqués dans la lecture des MKID basée sur FPGA pour l'instrument CONCERTO, les auteurs ont développé un jumeau numérique du chaînage de traitement numérique du signal (DSP) basé sur Python afin d'identifier les causes profondes liées aux décalages de périodicité et aux limitations des filtres, menant à une stratégie d'atténuation qui élimine efficacement l'interférence avec un surcoût de ressources minimal.

Mounir Abdkrimi, Olivier Rossetto, Olivier Bourrion, Christophe Vescovi, Christophe Hoarau2026-08-07
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Thermally Induced Bubble Inception in Oil-Impregnated Paper Insulation: Influencing Factors and Activation Mechanism

Cette étude examine l'apparition de bulles induite thermiquement dans l'isolation de papier imprégné d'huile, révélant que le processus est régi par une pression interne à plusieurs composants où le gaz libre et la vapeur d'eau dominent selon différentes conditions d'humidité, et que la pression externe ainsi que les champs électriques alternatifs abaissent significativement la température d'apparition en activant les noyaux de gaz.

Zhicheng Zhou, Tonglei Wang, Zhengguang Chen, Jiabi Liang, Qi Shi, Jianjun Liu2026-08-07
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PI-TransUNet: A Physics-Informed TransUNet Model for Steel Plate Defect Detection in Electromagnetic Tomography

Cet article propose PI-TransUNet, un cadre d'apprentissage profond informé par la physique qui intègre une architecture TransUNet avec un modèle de substitution direct différentiable et un objectif de cohérence physique afin de parvenir à une détection de défauts de plaques d'acier précise, robuste et physiquement fiable en tomographie électromagnétique.

Xianglong Liu, Kun Zhang, Ying Wang, Huilin Feng, Nan Wang2026-08-07
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Conditional Diffusion Downscaling for Probabilistic Subseasonal-to-Seasonal Precipitation Forecasts

Cette étude introduit le Modèle de Descente d'Échelle par Diffusion Conditionnelle (CDDM), une nouvelle approche générative qui exploite un processus de pont brownien modifié pour réduire efficacement la résolution des prévisions de précipitations issues de modèles de circulation générale (GCM) grossiers vers des résolutions fines, surpassant systématiquement les méthodes traditionnelles et de pointe dans les métriques probabilistes et déterministes à travers diverses conditions climatiques.

Haoyu Song, HUidong Jin, Zhaohui Lin, Xi Wu2026-08-06
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Simulation-based study on two modes tesla-valve type reactor for chemical looping process on gas-solid fluidization

Cette étude utilise des simulations CPFD pour évaluer un réacteur de type valve Tesla pour les processus de boucle chimique, révélant que si les modes direct et inverse présentent généralement des zones mortes de fluidisation qui peuvent être atténuées par l'optimisation de la vitesse du gaz, des rapports lit-particule et des configurations de purge, un mode de fonctionnement inverse à 20 m/s élimine de manière unique les régions stagnantes en dirigeant le matériau du lit le long du chemin d'écoulement le plus long.

Yijun Liu, Shiwei Ma, Fangjun Wang, Chen Lv2026-08-06