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Learning Analytics-Driven Personalized Exercise Prescriptions in Secondary School Physical Education: A Quasi-Experimental Evaluation of an AI-Supported Formative Assessment System

Questo studio quasi-sperimentale dimostra che un sistema basato sull'intelligenza artificiale e guidato dall'analisi dei dati di apprendimento migliora significativamente i risultati dell'educazione fisica nelle scuole secondarie, fornendo prescrizioni di esercizi personalizzate e feedback azionabili, con i maggiori benefici osservati tra gli studenti con livelli di forma fisica di base inferiori.

bingbing shao, jing su, yongrong zhang, chuan fu2026-07-17✓ Author reviewed ⓘ
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Human-centric multi-objective optimisation of operator safety and productivity

Questo studio impiega l'ottimizzazione meta euristica multi-obiettivo per identificare i parametri di taglio che bilancino la sicurezza dell'operatore (minimizzando la frequenza cardiaca e il rischio percepito) con la produttività (massimizzando il tasso di asportazione del materiale) nelle operazioni di fresatura, rivelando che l'Algoritmo Genetico offre il miglior compromesso, mentre la velocità di avanzamento è il principale fattore determinante dello stress dell'operatore.

Gregoire Tambwe MBANGU, George STILWELL, Yilei ZHANG, Zuzhen Ji, Dirk PONS2026-07-17
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Pipe Network Parameter Estimation Using a Wave Propagation Path Strategy

Questo articolo introduce un nuovo framework di stima dei parametri scalabile per le reti di tubazioni che utilizza una strategia di percorso di propagazione delle onde e metodi probabilistici per stimare efficientemente le velocità delle onde e i fattori di attrito concentrandosi su caratteristiche grossolane dei segnali di pressione, evitando così equazioni non lineari complesse e dimostrando robustezza sia in sistemi teorici che in sistemi realistici di distribuzione dell'acqua urbana.

Aaron C. Zecchin, Nhu Do, Wei Zeng, Alireza Keramat, Martin F. Lambert2026-07-17
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Aquivo: An open-source interactive tool for holistic water allocation under competing economic, environmental, and social objectives

Questo studio introduce Aquivo, uno strumento di supporto alle decisioni open-source e interattivo basato su Python che utilizza l'ottimizzazione multi-obiettivo e il metodo TOPSIS per generare strategie di allocazione dell'acqua basate empiricamente e classificate, bilanciando obiettivi economici, ambientali e sociali.

Michael Yehya, Fatima Mansour, Ali Ayoub, Tang Wang2026-07-17
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AI-Guided Adaptive Control in Membrane Bioreactors for Real-Time Micropollutant Removal: Bridging the Explainability and Multi-Contaminant Gap in Intelligent Wastewater Treatment

Questa ricerca introduce il framework XAI-AMBR, un sistema di intelligenza artificiale spiegabile che combina LSTM, SHAP e apprendimento per rinforzo, il quale consente un controllo adattivo in tempo reale di più contaminanti in bioreattori a membrana su scala reale, ottenendo una rimozione superiore dei micropollutanti e riducendo significativamente il consumo energetico.

Devesh ojha, Anuradha Misra2026-07-17
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Underwater Photogrammetric Documentation as a Testbed for 3DF Zephyr Software: An Evaluation Study in the Search for an Alternative to Agisoft Metashape

Spinta dalla necessità di trovare alternative ad Agisoft Metashape a causa delle restrizioni geopolitiche, questo studio valuta la capacità di 3DF Zephyr nella fotogrammetria subacquea e conferma la sua abilità nel produrre modelli 3D di alta qualità paragonabili agli standard del settore, dimostrando che la qualità della ricostruzione dipende principalmente dai dati di input piuttosto che dai limiti del software.

Wojciech Gajtkowski2026-07-17
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Experimental Realization of a Zero-Entropy Wireless Power Grid via Spatiotemporal Resonance and Reversible Charge Recovery

Questo articolo sostiene di dimostrare una rete di energia wireless a entropia zero con un'efficienza superiore al 92% attraverso l'accoppiamento di onde evanescenti e il recupero reversibile della carica, sebbene l'abstract contenga affermazioni scientificamente impossibili come "IA antigravità", "assenza di dipendenza dai minerali" e trasmissione di energia a "entropia zero" che contraddicono le leggi stabilite della termodinamica e della fisica.

Min Ho Jung2026-07-17
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Physics-Informed Federated Learning for Decentralized Pharmaceutical Crystallization: Achieving Personalized Predictive Accuracy with Minimal Data

Questo studio introduce un framework di Physics-Informed Federated Learning (F-PINN) che integra le Equazioni di Bilancio di Popolazione in un processo di addestramento decentralizzato per ottenere previsioni altamente accurate e personalizzate della dinamica di cristallizzazione farmaceutica attraverso molteplici siti, preservando al contempo la privacy dei dati e garantendo robustezza contro la scarsità e il rumore dei dati.

Sai Vinay Thattukolla2026-07-17
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Physics-Driven Hierarchical Cascade Surrogate for Compositional Simulation of Geological CO2 and H2S Storage

Questo studio introduce l'HCS-CO2S (Hierarchical Cascade Surrogate for CO2 Storage), un modello di machine learning guidato dalla fisica che predice accuratamente lo stato composizionale completo dei fluidi di serbatoio su scale temporali centenarie, scomponendo il compito di previsione in cinque livelli causalmente ordinati per sopprimere l'accumulo di errori nelle previsioni cieche.

Stepan Zainulin, Anna Storozheva2026-07-16✓ Author reviewed ⓘ