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⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Lifecycle Cost Analysis of Buildings Integrating BIM and Big Data Technologies

यह अध्ययन बिल्डिंग इंफॉर्मेशन मॉडलिंग (BIM) को बिग डेटा और एन्सेम्बल मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ एकीकृत करने वाले एक व्यापक सिस्टम का प्रस्ताव देता है, जो 120 इमारतों के 3,500 वर्षों से अधिक के डेटा के विश्लेषण के आधार पर, मीन स्क्वेर्ड एरर को 160,000 से घटाकर 54,280 करके और 0.93 का कोएफिशिएंट ऑफ डिटरमिनेशन प्राप्त करके, बिल्डिंग लाइफसाइकिल कॉस्ट भविष्यवाणियों की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Ping Yang2026-08-04
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

When Does Saliency-Guided Fusion Help? A Diagnostic Study of Metric- Visual Disagreement in Multimodal Brain Image Fusion

यह नैदानिक अध्ययन प्रकट करता है कि सैलिएंसी-निर्देशित मल्टीमॉडल मस्तिष्क छवि संलयन (saliency-guided multimodal brain image fusion) की प्रभावशीलता अत्यधिक मोडैलिटी-निर्भर और मूल्यांकन मेट्रिक्स के बीच असंगत है, जो वर्तमान विधियों की सामान्यीकरण क्षमता को चुनौती देती है और नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए संकीर्ण या एकल-मेट्रिक सत्यापन पर निर्भर रहने के जोखिमों को उजागर करती है।

Nada Habeeb, Ahmed Abdulameer, Ali Al-kharaz2026-08-04
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Thermomechanical Simulation of Friction Stir Welding in Dissimilar Materials: A Comprehensive Review and Numerical Investigation for Aluminum Polymer Joint

यह शोध पत्र एल्युमीनियम-पॉलिमर जोड़ों के घर्षण भित्ति वेल्डिंग (फ्रिक्शन स्टिर वेल्डिंग) के लिए थर्मोमैकेनिकल सिमुलेशन की दो दशकों के साहित्य का संश्लेषण करते हुए, मॉडलिंग रणनीतियों, प्रक्रिया मापदंडों और हल्के हाइब्रिड घटकों के लिए अनुकूलन मार्गों का विश्लेषण करने हेतु एक व्यापक समीक्षा और संख्यात्मक जांच प्रस्तुत करता है।

Khamda Herbandono, Harry Purnama, Dede Santoso, Katri Yulianto2026-08-04
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Quantum-Enhanced Attitude Estimation and Robust Control for Autonomous UAVs in GPS-Denied Environments using NV-Center Magnetometers

यह शोध पत्र एक नवीन क्वांटम-क्लासिकल मेकाट्रोनिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो जीपीएस-रहित और जैम्ड वातावरण में स्वायत्त यूएवी (UAVs) के लिए उच्च-परिशुद्धता, ड्रिफ्ट-मुक्त एटीट्यूड अनुमान और प्रक्षेपवक्र ट्रैकिंग प्राप्त करने हेतु डायमंड नाइट्रोजन-वैकेंसी सेंटर मैग्नेटोमीटर को एक एडेप्टिव अनसेंटेड कलमन फिल्टर और रोबस्ट स्लाइडिंग मोड कंट्रोलर के साथ एकीकृत करता है, जो शास्त्रीय एमईएमएस (MEMS)-आधारित प्रणालियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Mohana Attia2026-08-04
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Secrecy Analysis and Machine Learning–Based Attack Detection for Secure Molecular Communication Under Dual Physical-Layer Threats

यह शोध पत्र IoBNT में डिफ्यूजन-आधारित आणविक संचार के लिए एक फिजिकल-लेयर सुरक्षा ढांचा प्रस्तावित करता है जो एडवेक्शन-डिफ्यूजन-रिएक्शन स्थितियों के तहत एक क्लोज्ड-फॉर्म सीक्रेसी कैपेसिटी व्युत्पन्न करता है और यह प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से ग्रेडिएंट बूस्टिंग और लाइटवेट LSTM, समवर्ती ईव्सड्रॉपिंग और मॉलिक्यूल इंजेक्शन हमलों का पता लगाने में पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Ameen Alkasem, Nadia M. Mohammed, Sadoon Hussein Abdullah, Shatha A. Baker, Soha Mohamed2026-08-04
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Electromagnetic analysis of low dropout regulator circuit with small-signal stability characterization for inductive LC filters and transformers

यह अध्ययन इंडक्टिव एलसी फिल्टर वाले लो-ड्रॉपआउट रेगुलेटर्स के डिजाइन और सिमुलेशन में सहायता करने की GPT-4o की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि जबकि मॉडल टोपोलॉजी जनरेशन और स्थिरता विश्लेषण को प्रभावी ढंग से त्वरित करता है, इसे घटक आकार (component sizing), नेटलिस्ट सिंटैक्स और जटिल चुंबकीय लोड कॉन्फ़िगरेशन में त्रुटियों को सुधारने के लिए कठोर मानवीय सत्यापन की आवश्यकता होती है।

Xi Liu, Wenxi, Ken Perlin2026-08-04
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Artificial Intelligence-Based Optimization of Hydrogen Engine Combustion Parameters for Improved Efficiency and Reduced Emission

यह शोध पत्र एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित अनुकूलन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो हाइड्रोजन इंजनों के लिए इष्टतम दहन मापदंडों की पहचान करने हेतु उन्नत अनुकूलन तकनीकों के साथ मशीन लर्निंग को एकीकृत करता है, जिससे ब्रेक थर्मल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है और नाइट्रोजन ऑक्साइड उत्सर्जन कम होता है।

Md Tanvir Ahamed Towfiq, MD AZIZUL HAKIM ABIR, Bondhon Paul, Rahman Rafiur, KHALEED SAIFULLAH, BULBUL HASAN REFAT2026-08-04
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Hybrid Software Controller for Precise Position and Trajectory Control of Quadcopters

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो आर्टिफिशियल या डीप न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से वास्तविक समय के संदर्भ मॉड्यूलेशन को एक पारंपरिक PID नियंत्रक के साथ एकीकृत करके गतिशील वातावरण में क्वाडकॉप्टर प्रक्षेपवक्र ट्रैकिंग को बढ़ाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि PID+DNN दृष्टिकोण अभिसरण सुगमता (convergence smoothness) और नियंत्रण दक्षता में PID+ANN की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mayank Sharma, Utkarsh Panth, Shivani Verma, Rachna Jain, Amit Srivastava2026-08-04
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Explainable Flood Prediction Using Hybrid Deep Learning, GIS, and Explainable AI for Climate-Resilient Disaster Management

यह अध्ययन एक व्याख्यात्मक बाढ़ भविष्यवाणी ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सटीक, पारदर्शी और नीति-उन्मुख निर्णय समर्थन को जलवायु-लचीले आपदा प्रबंधन के लिए प्रदान करने हेतु GIS, एक हाइब्रिड LSTM-XGBoost डीप लर्निंग मॉडल और XAI तकनीकों (SHAP और LIME) को एकीकृत करता है।

Kazi Abdul Mannan, Al Abdullah2026-08-04
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Digital Twin Fidelity When Predicting Vessel Service Time For Roll-on Roll-off Shipping

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि डिस्क्रीट-इवेंट सिमुलेशन का उपयोग करने वाला एक लागत प्रभावी, नियम-आधारित डिजिटल ट्विन आर्किटेक्चर, उच्च सटीकता के साथ RoRo वेसल सर्विस समय की मजबूती से भविष्यवाणी कर सकता है, जो यह सिद्ध करता है कि महंगी, उच्च-निष्ठा वाली सेंसर अवसंरचना की आवश्यकता के बिना महत्वपूर्ण निर्णय लेने योग्य मूल्य प्राप्त किया जा सकता है।

Teresa Marquardt2026-08-04