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An Interpretable Classification Model for Air Pistol Shot Execution Quality Based on SCATT Aiming Trajectories

Cette étude présente un classificateur de type forêt aléatoire interprétable qui utilise les caractéristiques de trajectoire SCATT afin de reproduire avec précision les jugements d'entraîneurs professionnels sur la qualité d'exécution des tirs au pistolet de tir aérien, démontrant une performance robuste et une explicabilité technique à travers plusieurs athlètes tout en soulignant la nécessité d'une validation plus large.

Huiying Feng, Tong Zhou, Shanrui Diao, Yunyun Du2026-10-05
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Residual Stress and Distortion Analysis Of Saph540 U-Channel in MIG Welding Using a Finite Element Approach

Cette étude utilise l'analyse par éléments finis pour démontrer qu'un courant de soudage de 130 A est le paramètre optimal pour le soudage MIG des joints bout à bout de profilés en U SAPH 540, car il produit la température, la contrainte résiduelle et la déformation les plus faibles par rapport aux courants plus élevés de 150 A et 200 A.

Muhammad Dhani Hasani, Widia - Setiawan, Benidiktus Tulung Prayoga, Radhian Krisnaputra, Nugroho Santoso2026-10-05
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Lithium Metal Anode Technoeconomic Considerations for Next-Generation Batteries

Cette étude modélise la techno-économie de la production d'anodes en métal de lithium via le laminage par extrusion et l'évaporation thermique, révélant que l'évaporation thermique est plus rentable pour les anodes plus fines tandis que le laminage par extrusion convient aux plus épaisses, les deux méthodes montrant des réductions de coûts significatives à grande échelle et soulignant la nécessité de l'équilibre entre les coûts de fabrication et les mesures de performance pour un déploiement optimal des batteries.

Gao Liu, Jason Porzio, Alvaro Videla, Tiffany Chen, Wenxin Yang, Kellen Dryer2026-10-05
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TriSeq: soft triaxial force sensor with sequential excitation and temporal reconstruction

Cet article présente TriSeq, un capteur tactile triaxial souple monolithique en graphène induit par laser qui utilise une excitation séquentielle à quatre électrodes et un cadre de reconstruction de la dynamique latente sensible à l'hystérésis pour décoder avec précision les forces de contact et les historiques de chargement sans découplage mécanique, atteignant une haute précision tant pour l'amplitude que pour la direction de la force à travers diverses conditions de chargement.

Zhinan Zhang, Shunsuke Yoshimoto, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima2026-10-05
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Delayed-Gratification Deep Reinforcement Learning for Sample-Efficient Photonic Inverse Design

Cet article propose le Delayed-Gratification Deep Reinforcement Learning (DG-DRL), une méthode qui découple les décisions de conception des appels de simulation pour permettre une conception inverse photonique efficace en termes d'échantillonnage en ne nécessitant qu'une seule simulation par structure complète, surpassant ainsi considérablement l'apprentissage par renforcement étape par étape traditionnel tant dans la génération de conceptions valides que dans l'efficacité optique sous des budgets de simulation limités.

Honggang Li, Shujing Ren, Yongchang Feng, Yihang Chen, Kunyuan Xu2026-10-05
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A KT-LSTM-SAC-Based Closed-Loop Temperature Control Strategy for Medical Robot-Assisted Moxibustion

Cet article propose une stratégie de commande en boucle fermée basée sur le KT-LSTM-SAC qui intègre des données cinématiques et thermiques via un algorithme de l'acteur-critique soft amélioré par LSTM afin de parvenir à une régulation de la température précise, sûre et stable dans la moxibustion assistée par robot en ajustant continuellement la distance de retrait de l'effecteur terminal.

xuelian gu, ping Li, jiale dong, yurong tao, zikai liu, chengyu yuan2026-10-05
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Intelligent Vision-Based Pose Estimation with the Turn-of-Nut Method for Bolt Monitoring

Cette étude présente un cadre de vision à double caméra utilisant YOLOv11-pose et une rectification basée sur l'homographie pour estimer sans contact la précharge des boulons via la méthode du tour de clé, atteignant une grande précision dans les mesures d'angle relatif et de précharge tout en soulignant l'influence des conditions d'éclairage sur la performance.

Mahtab Ali, Wasiq Ali, Muhammad Ishtiaq, Zohaib Aziz, Muhammad Humble Khalid Tareen2026-10-05
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Optimal Resource Allocation for Multiple Wildfires Considering Critical Infrastructure Interdependencies

Cet article propose un cadre d'optimisation en ligne qui intègre la prédiction des dommages causés par les incendies de forêt à un modèle de programmation linéaire en nombres entiers pour allouer dynamiquement les ressources de lutte contre les incendies à travers plusieurs incidents simultanés, réduisant considérablement les pertes totales par rapport aux méthodes traditionnelles de répartition basées sur les priorités.

Atanu Maji, Armin Dadras Eslamlou, Andrea T.J. Martí, José R. Martí2026-10-05
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Physics-Informed Neural Network Framework for Predicting Compressive Strength of Coconut Fiber Reinforced Concrete

Cette étude propose un cadre de réseau de neurones informés par la physique (PINN) qui intègre les lois fondamentales des matériaux du béton avec des données expérimentales pour prédire de manière précise et fiable la résistance à la compression du béton renforcé de fibres de coco, tout en garantissant la cohérence physique et l'interprétabilité.

Ishwor Thapa, Bishwash Poudel, Rojan Subedi, Sundar Adhikari, Garima Shrestha, Pratik Rana Magar2026-10-05
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Data-Driven Analysis of Carbon-Enabled Cementitious Composites for Multifunctional Infrastructure

Cette étude utilise un cadre de données secondaires analysant 453 enregistrements au niveau de la formulation pour démontrer que l'optimisation des techniques de traitement, telles que la consolidation et l'ingénierie de réseaux conducteurs, est plus critique que le dosage de carbone seul pour l'obtention d'un équilibre entre la résistance mécanique et la performance électrochimique dans les composites cimentaires multifonctionnels à base de carbone.

Iman Asadi, Sara Deilami2026-10-05