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Pre-Fabrication to Post-Deployment: A Unified ML-Driven Pipeline for IC Logic Locking

Questo articolo presenta una pipeline unificata in quattro fasi guidata dal machine learning che automatizza la selezione delle tecniche ottimali di logic locking, integra un meccanismo STREAMLOCK leggero e crittograficamente robusto con la Riconfigurazione Parziale Dinamica per gli aggiornamenti a runtime, e raggiunge un'efficienza hardware e una sicurezza superiori attraverso l'intero ciclo di vita della protezione dei circuiti integrati.

Nahush Tambe, Fareena Saqib2026-09-07
⚡ electrical engineering

Characterization and Experimental Validation of an Omnidi-rectional Vibration Isolation System for Micro- gal Precision Gravimeters

Questo studio presenta un sistema di isolamento dalle vibrazioni gerarchico "box-in-box", ottimizzato parametricamente, che riduce significativamente le eccitazioni meccaniche e i tempi di stabilizzazione per i gravimetri a precisione del microgal, migliorando così l'affidabilità delle misurazioni durante il trasporto in ambienti ostili come l'altopiano tibetano.

Linwei Li, Zhijiang Zheng, Wenlong Liu, Dongzhuo Xu2026-09-07
⚡ electrical engineering

A New Multi-Objective Optimization of Regenerative Clausius Rankine Cycle with Two Feedwater Heaters

Questo articolo propone un nuovo framework di apprendimento per rinforzo profondo che utilizza un algoritmo soft actor-critic per ottimizzare autonomamente un ciclo Rankine rigenerativo con due riscaldatori di acqua di alimento, raggiungendo elevate efficienze termica ed exergetica pur mantenendo prestazioni robuste in diverse condizioni ambientali e operative.

Amir Basiriparsa, MohammadJavad Faraji, Alireza Kokabi2026-09-07
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Learning Pedestrian Failure-to-yield Maneuver Patterns from Fatal Crash Data: Evidence from Explainable AutoML

Questo studio utilizza l'AutoML e l'interpretabilità SHAP sui dati degli incidenti mortali negli Stati Uniti per identificare distinti fattori comportamentali e contestuali che guidano gli incidenti di mancata precedenza da parte dei pedoni, rivelando specifici modelli di rischio per diverse manovre di attraversamento al fine di informare contromisure di sicurezza mirate.

Mahmuda Sultana Mimi, Tausif Islam Chowdhury, Irfan Sarwar Pranjol, Subasish Das2026-09-07
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Exploring the Role of Automated Emergency Braking in Traffic Crash Patterns Using Multivariate Data Mining Method

Questo studio utilizza il data mining multivariato su 48.838 incidenti stradali segnalati dalla polizia del Texas che coinvolgono veicoli dotati di AEB per identificare quattro tipologie distinte di incidenti, evidenziando l'eterogeneità operativa di tali eventi e fornendo una base empirica per migliorare i test sui veicoli, lo sviluppo dei sensori e gli interventi di sicurezza stradale, piuttosto che misurare direttamente l'efficacia dell'AEB.

Md Monzurul Islam, Mahmuda Sultana Mimi, Sharif Ahmed Rafat, Tausif Islam Chowdhury, Arka Chakraborty, Subasish Das2026-09-07
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Inertia-Aware Adaptive Contraction Control for Underactuated Robots: An Empirical Study of the Identification–Robustness Trade-of

Questo studio empirico dimostra che, sebbene una strategia di controllo a contrazione adattiva consapevole dell'inerzia per robot sotto-attuati migliori significativamente l'identificazione della massa rispetto agli approcci a metrica fissa, essa spesso degrada la precisione del tracciamento a causa dell'instabilità indotta dall'adattamento, un compromesso che viene parzialmente mitigato da un governatore del tasso di adattamento auto-derivato proposto.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan, Chan-Yun Yang2026-09-07
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Multi-Fidelity Surrogate Modelling for Uncertainty-Aware Prediction of Disturbed Velocity Fields in Virtual Flow Metering

Questo articolo presenta un framework di regressione gaussiana multi-fedeltà auto-regressiva che fonde misurazioni LDV sparse e ad alta fedeltà con abbondanti simulazioni CFD distorte per creare un modello surrogato in tempo reale e consapevole dell'incertezza per la previsione dei campi di velocità perturbati nella misurazione del flusso virtuale, ottenendo una significativa riduzione dell'errore e intervalli di previsione affidabili al 95%.

Nursen Bayazit, Martin Straka, Kilian Oberleithner, Sonja Schmelter2026-09-07
⚡ electrical engineering

Effect of the placement of mechanically shredded denim fabric within three-layer particleboards on their mechanical properties and internal structure

Questo studio dimostra che l'inserimento di tessuto di denim meccanicamente sminuzzato negli strati superficiali di pannelli truciolari a tre strati preserva le prestazioni meccaniche e soddisfa gli standard industriali, mentre l'incorporazione nello strato centrale riduce significativamente la resistenza, evidenziando che il mantenimento del gradiente di densità caratteristico del pannello è più critico per le prestazioni rispetto alla densificazione locale del materiale.

Wiesław Szada-Borzyszkowski, Tomasz Rydzkowski, Monika Szada-Borzyszkowska, Anna Czajkowska2026-09-07
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A Convolutional MIMO Programmable Metasurface for Co-Directional OAM Multiplexing with Low-Divergence Propagation

Questo articolo presenta un'architettura MIMO a feed-aperture congiunto ed efficiente dal punto di vista dell'hardware che integra un array circolare alimentato da una matrice di Butler con una metasuperficie programmabile a 1 bit per ottenere simultaneamente multiplexing OAM co-direzionale, propagazione a bassa divergenza e puntamento del fascio programmabile con un'elevata isolazione del canale.

Wei Lin2026-09-07
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Strategic retirement enhances electric vehicle battery circularity

Questo studio dimostra che il ritiro strategico delle batterie per veicoli elettrici 1–2 anni prima può trasformare il 40–50% delle unità attualmente non riutilizzabili in preziose risorse di accumulo energetico di seconda vita, migliorando significativamente la circolarità e la sostenibilità ambientale attraverso un proposto quadro di permuta dinamica.

Hanyu Bai, Yichen Liang, Qiuhao Hu, Yao Ren, Qi Jiao, Yufei Yuan, Weiran Jiang, Ziyou Song2026-09-07