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Prediction of Local Scour Depth Around Cylindrical Bridge Piers in Cohesive Soil Using Advanced Machine Learning Algorithms

यह अध्ययन 122 प्रयोगशाला रिकॉर्डों का उपयोग करके कोहेसिव मिट्टी में बेलनाकार पुल के खंभों के चारों ओर स्थानीय स्कौर (scour) गहराई की भविष्यवाणी करने के लिए पांच मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि QNET मॉडल ने उच्चतम सटीकता (R² = 0.9958) प्राप्त की, जबकि फ्रौड संख्या (Froude number) के महत्वपूर्ण प्रभाव और सीमित नमूना आकार के कारण सावधानीपूर्वक व्याख्या की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला गया।

Nazila Kardan, Mehdi Soltani, Mehdi Majedi Asl, Tohid Omidpour2026-09-01
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Experiments with Higher Order Sliding Mode Differentiators: Practical Considerations

यह अध्ययन एक सर्वोमोटर पर हायर-ऑर्डर स्लाइडिंग मोड डिफरेंशिएटर्स का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि डिस्कंटीन्यूअस साइन फंक्शन को सैचुरेशन फंक्शन से बदलने से कम सैंपलिंग दरों के कारण होने वाली स्थिरता और सटीकता में गिरावट को कम किया जा सकता है, जिससे हार्डवेयर-बाधित अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक कार्यान्वयन दिशानिर्देश प्रदान किए जा सकें।

Jessica Hamer, Farbod Fahimi2026-09-01
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In-Hand Manipulation Planning for Grippers with Active Surfaces

यह शोध पत्र एक नवीन इन-हैंड मैनिपुलेशन प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए उंगली-वस्तु (फिंगर-ऑब्जेक्ट) संयुक्त अवस्था स्थान में कार्य करता है, जिससे एक्टिव-सरफेस ग्रिपर्स को नियंत्रित स्लाइडिंग प्रक्षेप पथों (ट्रैजेक्टरीज) को सफलतापूर्वक नियोजित और निष्पादित करने में सक्षम बनाया जा सके जो सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के प्रयोगों दोनों में उच्च सफलता दर प्राप्त करते हैं।

Shambhuraj A. Mane, Andrew S. Morgan, Berk Calli2026-09-01
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Detection Method of Ballasted Track Fasteners in Dark Environment Based on Deep Learning

रेलवे निरीक्षण में खराब रोशनी, जटिल पृष्ठभूमि और बैलस्ट हस्तक्षेप जैसी चुनौतियों का समाधान करने के लिए, यह शोध पत्र एक उन्नत D-fine आधारित डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तावित करता है जिसमें ASFF, SCConv और CoTAttention तंत्र शामिल हैं, जो अंधेरे वातावरण में बैलस्टेड ट्रैक फास्टनर डिटेक्शन की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Tangbo Bai, Yufei Wang, Houliang Xiang, Xiaolan Wang, Wangyi Li2026-09-01
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Design and Validation of Low Profile Quad-band Metamaterial Absorber for Shielding Technology for Higher Frequency Bands

यह शोध पत्र एक कॉम्पैक्ट, ध्रुवीकरण-असंवेदनशील, क्वाड-बैंड मेटा-मटेरियल एब्जॉर्बर को प्रस्तुत और प्रयोगात्मक रूप से मान्य करता है जो कॉन्सेंट्रिक ऑक्टागोनल स्प्लिट-रिंग रेज़ोनेटर (COSRR) पर आधारित है और X, Ku, और K फ्रीक्वेंसी बैंड्स में उच्च अवशोषण और शील्डिंग प्रभावशीलता प्राप्त करता है।

Anushree Prakash, Neelam Singh, Kunal Singh2026-09-01
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Comparative Evaluation of Alkalinity Assessment Methods and Long-Term Phase Evolution in Electrochemical Realkalization of Historic Concrete: A Four-Year Field Study

यह चार वर्षीय क्षेत्र अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इलेक्ट्रोकेमिकल रीअल्कालीकरण (electrochemical realkalization) एक दीर्घकालिक CaCO₃-प्रधान ठोस-अवस्था बफर स्थापित करके ऐतिहासिक कंक्रीट में सुदृढीकरण स्टील की निष्क्रियता (passivity) को सफलतापूर्वक बहाल करता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि पाउडर विघटन विश्लेषणों की तुलना में धीमी विघटन गतिकी (dissolution kinetics) के कारण पारंपरिक फेनोलफ्थलीन स्प्रे परीक्षण इस आंतरिक क्षारीयता का काफी कम आकलन करते हैं।

WEN Xiaodong, YAO Xinyuan, CHEN Jian, FENG Lei, GAO Xiaojian2026-09-01
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Exceeding 500 Gbps thin film lithium niobate microring modulator and its applications

यह शोध पत्र सिलिकॉन नाइट्राइड-लोडेड प्लेटफॉर्म पर एक अल्ट्रा-हाई-स्पीड थिन फिल्म लिथियम नियोबेट माइक्रोरिंग मॉड्यूलेटर प्रस्तुत करता है जो 517 Gbps की रिकॉर्ड-तोड़ मॉड्यूलेशन दर, 110 GHz से अधिक इलेक्ट्रो-ऑप्टिक बैंडविड्थ और 1.5 fJ/bit ऊर्जा खपत प्राप्त करता है, जो अगली पीढ़ी के फोटोनिक कंप्यूटिंग और वायरलेस संचार प्रणालियों के लिए परिवर्तनकारी क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Yonghui Tian, Yongheng Jiang, Pu Zhang, Shuai Meng, Xiaoyue Ma, Haorong Peng, Junfang Liang, Xudong Zhou, Mingrui Yuan (…)2026-09-01
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Learning Fast-to-Long Acquisition Mapping for Denoising Micro-CT

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सुपरवाइज्ड डीप लर्निंग, विशेष रूप से रेस्टॉर्मर (Restormer) मॉडल्स का उपयोग करके, ब्राज़ीलियाई प्री-सॉल्ट कार्बोनेट चट्टानों के लिए तेज़ (2 मिनट 35 सेकंड) से उच्च-गुणवत्ता वाले (60 मिनट) माइक्रो-सीटी अधिग्रहणों को प्रभावी ढंग से मैप किया जा सकता है, जो मूल तेज़ इनपुट्स में अनुपस्थित सूक्ष्म विवरणों को पुनः प्राप्त करने की सीमाओं को स्वीकार करते हुए, शोर को काफी कम करता है और मध्यवर्ती स्कैन समयों से बेहतर इमेज गुणवत्ता में सुधार करता है।

Luan Vieira, Aurea Pereira Martins Neta, Felipe Bevilaqua Foldes Guimarães, Júlio de Castro Vargas Fernandes, Carlos Edu (…)2026-09-01
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3D printed cement-based Li-ion batteries with hydration-reinforced networks

यह अध्ययन सीमेंट-आधारित ली-आयन बैटरी के लिए एक स्केलेबल 3D प्रिंटिंग रणनीति प्रस्तुत करता है जो असाधारण दीर्घकालिक इलेक्ट्रोकेमिकल स्थिरता वाले यांत्रिक रूप से मजबूत, पदानुक्रमित छिद्रपूर्ण इलेक्ट्रोड प्राप्त करने के लिए जलयोजन-प्रबलित नेटवर्क (hydration-reinforced networks) का उपयोग करता है, जो प्रभावी रूप से निष्क्रिय निर्माण सामग्रियों को सक्रिय ऊर्जा-भंडारण संरचनात्मक घटकों में बदल देता है।

Teng Wang, Xiong Qian, Xiaocong Tian, Lei Feng, Jiashen Meng, Yi Xie, Chuanlin Hu, Fazhou Wang, Chi-sun Poon, Shuguang H (…)2026-09-01
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Interpretable Machine Learning for Enhanced Analysis of Dam Monitoring Data

यह अध्ययन एक व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्रस्तावित करता है जो टेम्पोरल डिकम्पोजिशन (temporal decomposition), चेंजपॉइंट डिटेक्शन (changepoint detection) और सेगमेंटेड मॉडलिंग (segmented modeling) को संयोजित करता है ताकि बांध निगरानी डेटा में गैर-स्थिर (non-stationary) टेम्पोरल परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से पहचाना और विश्लेषित किया जा सके, जिससे भविष्य कहनेवाला सटीकता (predictive accuracy) और संरचनात्मक स्वास्थ्य व्याख्या दोनों में वृद्धि हो सके।

Caterina Nogara, Gabriella Bolzon2026-09-01