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Deep Learning Characterization of Spatially Variable Ground Using Screened and Label-Conditioned Random Field Data

Cette étude propose un cadre systématique pour générer des ensembles de données d'entraînement physiquement cohérents grâce à un filtrage de la non-stationnarité et une vérification des étiquettes basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance, démontrant que de telles améliorations de la qualité des données augmentent significativement la précision et la généralisation des réseaux de neurones convolutifs dans l'estimation de l'échelle de fluctuation pour les sols spatialement variables.

Ashu Singhal, Gyan Vikash2026-08-06
⚡ electrical engineering

A Cross-Domain Orthogonal Spherical Interface for Bidirectional Haptic Human Robot Interaction

Ce document présente FusionTouch, une interface haptique sphérique sans gant qui utilise une architecture transparente transdomaine et une fabrication textile bio-inspirée pour intégrer de manière synergique la détection multimodale et le retour haptique bidirectionnel sur une surface flexible unique, permettant une estimation de la pose de la main, une reconstruction de la déformation et une estimation de la force de haute fidélité pour diverses applications d'interaction humain-robot.

Wenbo Ding, Shoujie Li, Xingting Li, Chenxin Liang, Xie Xuanbing, Wei Hou, Zijian Lin, Chongxi Jiao, Mingshan He, Junwei (…)2026-08-06
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Interpretable Hybrid CNN Transformer Framework with Cross Attention Fusion and Uncertainty Quantification for Multi Mechanism Corrosion and Erosion Detection

Cet article présente CorroSense-Net, un cadre hybride CNN-Transformer interprétable doté d'un nouveau module de fusion par attention croisée (Cross-Attention Fusion) et d'une quantification de l'incertitude, qui atteint une précision de pointe pour distinguer les états de pureté, d'érosion et de corrosion dans les pipelines industriels, répondant ainsi aux limites des approches actuelles à modèle unique dans l'inspection critique pour la sécurité.

Hardik Gohel, Bryant Pineda, Leonel Lagos, Dwayne McDaniel, Aparna Aravelli2026-08-06
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Realization of Battery-Free Autonomous Mobility via Spatiotemporal Resonance and Reversible Computing

Cette étude propose une nouvelle architecture de mobilité autonome sans batterie qui exploite la résonance spatiotemporelle, l'informatique réversible et le couplage par ondes évanescentes pour parvenir à un contrôle à latence constante, un transfert de puissance sans fil à haute efficacité et un risque de piratage nul en éliminant les batteries chimiques et les contraintes de mémoire traditionnelles.

Min Ho Jung2026-08-06
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LIBRA: An open framework for techno-economic and environmental assessment of lithium-ion battery recycling under evolving battery chemistries

L'article présente LIBRA, un cadre web ouvert et interactif qui intègre des évaluations technico-économiques et environnementales pour évaluer la viabilité de diverses filières de recyclage de batteries lithium-ion sous des chimies évolutives, démontrant que les voies mécaniques-hydrométallurgiques spécifiques à la chimie restent rentables même avec une forte pénétration du lithium fer phosphate.

Lisa Schlott, Niklas Kronemeyer, Jens Leker2026-08-06
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Multifunctional and Adaptive Composites Enabled by Additive Manufacturing and AI-Assisted Design

Cet article examine la convergence de la fabrication additive, des métamatériaux architecturés et de la conception assistée par l'IA pour les composites multifonctionnels, tout en démontrant, à travers une étude de cas sur 420 polymères renforcés de fibres, que des modèles d'apprentissage automatique d'ensemble peuvent prédire efficacement les propriétés mécaniques à partir de descripteurs de procédés et de constituants afin d'accélérer la conception inverse et l'impression 4D.

Byron Wladimir Oviedo-Bayas2026-08-06
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Robust Feasible-Domain Modeling for Resource-Constrained Spaceborne Heterogeneous High-Performance Computing

Cet article présente un flux de travail de modélisation de domaine de faisabilité robuste et reproductible pour le calcul haute performance hétérogène spatial qui intègre un criblage multi-contraintes (incluant le temps, la mémoire, la puissance, la thermique et la fiabilité) afin d'identifier les mappages de tâches optimaux, démontrant à travers des études de cas synthétiques qu'une sélection robuste réduit significativement le makespan et élimine les violations de délais sous perturbation avec seulement un compromis énergétique marginal par rapport aux approches nominales optimisées pour l'énergie.

Jianing Rao, Wenjie Zhao, Junshe An2026-08-06
⚡ electrical engineering

Experimental and Machine Learning-Based Performance Evaluation of Ambient-Cured Geopolymer Mortar Using Microstructural Characterisation and ABAQUS Numerical Analysis

Cette étude évalue de manière exhaustive la performance de mortiers géopolymères durcis à température ambiante par des essais expérimentaux, une caractérisation microstructurale, une prédiction de la résistance basée sur l'apprentissage automatique et une analyse numérique sous ABAQUS, démontrant qu'un mélange composé à 100 % de laitier de haut fourneau granulé avec un activateur à base de sodium atteint des propriétés mécaniques supérieures et que le chemisage en mortier géopolymère améliore significativement le comportement structurel de poutres en béton armé.

Rushikesh Khartode, Subhash Patankar2026-08-06
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Comparing spectral-robust training objectives in physics-consistent dual-wavelength diffractive networks

Cette étude conclut que ni les objectifs d'entraînement de type pire cas par échantillon, ni ceux de type décalage moyen ne procurent d'avantage statistiquement fiable pour la robustesse spectrale dans les réseaux de neurones diffractifs à double longueur d'onde, car les différences de performance étaient négligeables, incohérentes selon les protocoles et hautement sensibles aux perturbations des dispositifs.

Zelin Lu¹2026-08-06
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Quantum-Inspired Evolutionary Optimization for CO2 Sensor Placement on the UCF Campus: Mathematical Formulation and Baseline Validation

Cet article présente un cadre d'optimisation évolutionnaire d'inspiration quantique pour le placement de 11 capteurs de CO2 sur le campus de l'UCF avec des contraintes spatiales strictes, atteignant une couverture de 72,73 % des couloirs piétonniers à fort trafic — le double de la base de référence actuelle — tout en établissant une méthodologie évolutive pour le déploiement et le calibrage de réseaux de capteurs municipaux.

Eswara Sai Kumar Kandula, Phani Raja Bharath Balijepalli, Utkarsh Singh, Soheil Sabri, Azadeh Vosoughi, Haofei Yu, Roope (…)2026-08-06