2864 articoli
Questo articolo propone una strategia di attacco di iniezione di falsi dati con vincolo energetico per i sistemi cyber-fisici che massimizza la covarianza dell'errore di stima terminale pur mantenendo la furtività, quantificata tramite la distanza di Wasserstein, attraverso un segnale di attacco e una politica di pianificazione ottimizzati.
Questo articolo propone una rete di attenzione multiscala a doppio stream (MS-BiGRU-Attn) che elabora indipendentemente i segnali di dispersione del flusso magnetico assiale e normale per invertire accuratamente la larghezza dei difetti compositi delle condotte sotto interferenza magnetica non lineare, ottenendo prestazioni superiori sia nelle simulazioni out-of-distribution che nella validazione sperimentale rispetto ai modelli baseline.
Questo articolo propone un metodo di trasmissione selettiva della modalità per onde guidate che utilizza tecniche di elaborazione dei dati, inclusi la sincronizzazione della velocità di gruppo e della fase insieme all'eccitazione di pacchetti d'onda, per potenziare selettivamente modalità specifiche utilizzando trasduttori piezoelettrici convenzionali senza richiedere modifiche hardware o procedurali.
Questo articolo presenta un approccio di pianificazione del movimento 3D reattivo per un manipolatore Franka Emika Panda che raggruppa ostacoli gonfi sovrapposti in proxy a forma di stella per abilitare il controllo basato su sistemi dinamici, dimostrando un miglioramento nel raggiungimento dell'obiettivo in scenari complessi e evidenziando al contempo compromessi quali l'aumento della lunghezza del percorso e la potenziale chiusura dei corridoi navigabili.
Questo studio integra simulazioni numeriche con il Fire Dynamics Simulator (FDS), test del fumo su scala reale e un modello di deep learning Long Short-Term Memory (LSTM) per analizzare la dispersione del fumo negli incendi sulle banchine della metropolitana e sviluppare un sistema di allerta precoce altamente accurato che raggiunge una precisione superiore al 98% nella previsione dei cali critici di visibilità.
Questo studio dimostra che una rete neurale convoluzionale ResNet-18 perfezionata può automatizzare efficacemente la distinzione tra veri outlier di processo e errori di misurazione nei dati di tomografia a coerenza ottica (OCT), accelerando significativamente lo sviluppo di rivestimenti farmaceutici riducendo i tempi di revisione manuale e migliorando l'affidabilità dei dati.
Reliableformer è un framework di digital twin consapevole del dispositivo e fisicamente coerente che mappa i Vision Transformer su crossbar a memristori per simulare le non-idealità, valutare i compromessi e applicare mitigazioni a livello di circuito e di software, abilitando così un'accelerazione dell'IA analogica affidabile e sostenibile.
Questo articolo presenta un framework basato su Python, riproducibile, per valutare automaticamente la risposta in frequenza primaria di idrogeneratori sincroni rispetto al codice di rete ARCONEL-001/24 dell'Ecuador, dimostrando la sua capacità di rilevare guasti ai regolatori e incongruenze di calcolo attraverso uno studio di caso su unità da 100 MVA con implicazioni per i sistemi di potenza captive per il settore minerario.
Questo articolo propone una strategia PWM basata sulla sintesi di quattro vettori adiacenti che migliora la soppressione della tensione di modo comune e le prestazioni delle armoniche di uscita ottimizzando le sequenze di commutazione e sfruttando un maggiore grado di libertà di controllo rispetto ai metodi tradizionali a tre vettori più vicini.
Questo articolo propone un modello di riferimento semplice e facilmente applicabile per l'Internet delle Cose che si concentra sulla tecnologia di comunicazione per affrontare la complessità dei modelli esistenti, supportando al contempo la gestione sicura ed etica di enormi quantità di dati nella fusione tra i mondi fisico e digitale.