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A predictive machine-learning and topology-optimization framework for the seismic retrofit of vulnerable housing with UHPC overlays and FRP nanocomposites: transposing the United States experience to Peru

Questo articolo propone un quadro integrato che combina l'apprendimento automatico e l'ottimizzazione topologica con rivestimenti in UHPC e nanocompositi FRP per ottimizzare il rinforzo sismico delle vulnerabili abitazioni informali del Perù, adattando al contempo le migliori pratiche e gli standard statunitensi e giapponesi al contesto locale peruviano.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-06
⚡ electrical engineering

Short-Term Hourly Hydropower Prediction: Evaluating Long Short-Term Memory (LSTM) and Mixed-Integer Linear Programming (MILP)-Based Methods

Questo articolo presenta un nuovo modello autoregressivo Long Short-Term Memory (LSTM) per la previsione idroelettrica oraria a breve termine sul fiume Péribonka, dimostrando la sua efficacia nel catturare i modelli di portata e sottolineando il suo potenziale e i suoi limiti rispetto ai metodi tradizionali di ottimizzazione Mixed-Integer Linear Programming (MILP).

Yoan Villeneuve, Sara Séguin, Abdellah Chehri, Kenjy Demeester2026-07-06
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User Evaluation of Telepresence Through a Virtual Environment Enhanced VR Framework with Real World Constraints

Questo studio dimostra che un'esperienza di telepresenza immersiva può essere ottenuta utilizzando hardware accessibile e non ideale, integrando attrezzature VR standard con un robot per creare un ambiente virtuale che imiti i vincoli del mondo reale, come validato da uno studio sugli utenti che categorizza l'efficacia della soluzione in cinque aree chiave.

Brendan Geary, Bradford Towle2026-07-06
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Shear Strength Enhancement and Optimum Dosage Prediction of Fly Ash–Stabilized Cohesive and Cohesionless Soils

Questo studio dimostra che l'incorporazione del 12% di ceneri volanti migliora in modo ottimale la resistenza al taglio sia dei terreni coesivi che di quelli incoesivi attraverso distinti meccanismi di densificazione e cementazione pozzolanica, mentre un modello di regressione quadratica proposto prevede efficacemente questo dosaggio ottimale per applicazioni geotecniche sostenibili.

MD. MOIN Akon, Khan MD Mohaiminul Islam Sho, Asif Alam Chowdhury, Swarnali Ahmed2026-07-06
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Improving Reanalysis Hub-Height Wind Speeds and Wind Shear Across Large Spatial Domains Using Near-Surface Observational Networks

Questo studio presenta un framework di apprendimento automatico che sfrutta le reti di osservazione vicino alla superficie per correggere simultaneamente le velocità del vento all'altezza del mozzo di ERA5 e predire gli esponenti del wind shear, migliorando significativamente l'accuratezza e la variabilità temporale su ampi domini spaziali senza richiedere misurazioni dirette all'altezza del mozzo.

Freddy Houndekindo, Taha B.M.J. Ouarda2026-07-06
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A Systematic Review of Security Privacy and Provenance in EEG-Based Brain-Computer Interfaces with a Blockchain-Based Reference Architecture

Questa revisione sistematica di 729 record, conforme ai protocolli PRISMA 2020, identifica lacune critiche in termini di sicurezza e privacy nei sistemi BCI basati su EEG, in particolare la quasi totale assenza di provenienza basata su blockchain, e propone un'architettura di riferimento denominata "NeuroChain" per affrontare tali vulnerabilità attraverso l'integrità dei dati ancorata tramite hash, la privacy differenziale e il consenso controllato dal paziente.

Jonathas Tavares Neves, Carlos Augusto de Moraes Cruz2026-07-06
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A fully coupled transient wellbore–fracture model for analyzing fracture stability during tripping out deep gas reservoirs

Questo studio presenta un modello transitorio completamente accoppiato pozzo-frattura validato da dati di campo che rivela la velocità di manovra come il fattore dominante che guida le cadute di pressione e la chiusura delle fratture nei giacimenti di gas profondi, fornendo così un quadro quantitativo per ottimizzare i protocoli di perforazione al fine di mitigare i rischi di perdita di circolazione.

Shigui Zhao, Xiangwei Kong, Hengda Che, Sen Zhong2026-07-06
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Improved Conditional Generative Network for Rapid Flow Field Prediction

Questo articolo propone una versione migliorata di una rete avversaria generativa condizionale (cGAN) che sfrutta dati CFD ad alta fedeltà per prevedere in modo rapido e accurato campi di flusso complessi attorno a geometrie non viste, ottenendo un miglioramento dell'accuratezza del 79,14% rispetto ai modelli di base e riducendo significativamente i costi computazionali.

yan zhao, cheng xiaomei2026-07-06
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Natural visibility graph-based multiscale dispersion entropy for chatter identification in thin-walled parts finishing milling

Questo articolo propone un metodo intelligente di identificazione del chatter per la fresatura di finitura di parti a parete sottile che combina la trasformata di sinchrosqueezing generalizzata del secondo ordine per la ricostruzione del segnale con l'entropia di dispersione multiscala basata sul grafo di visibilità naturale per l'estrazione delle caratteristiche, raggiungendo un'elevata accuratezza di riconoscimento attraverso una macchina a vettori di supporto ottimizzata da un algoritmo di ottimizzazione crayfish.

ZeRui Bai, Junxue Ren, Weijun Tian, Yizhuo Wang2026-07-06