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ITI-MPC: Intelligent Transportation-Informed Predictive Energy Management for Ammonia-Hydrogen Hybrid Electric Vehicles

Questo articolo propone un framework di Controllo Predittivo basato su Modelli Informati dal Trasporto Intelligente (ITI-MPC) che integra la previsione della domanda a breve termine per ottimizzare la gestione dell'energia nei veicoli elettrici ibridi ammoniaca-idrogeno, raggiungendo un'efficienza di sistema di picco del 42,80% mantenendo al contempo uno stato di carica della batteria stabile.

Chenggang Zhang, Zhengxian Chen2026-09-03
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Adding accelerometry raises task-conditioned recoverability in wearable photoplethysmography

Questo studio dimostra che l'aggiunta dell'accelerometria alla fotopletismografia indossabile migliora significativamente la recuperabilità condizionata al compito e le prestazioni di classificazione, provando che l'aumento dei sensori fisici può potenziare sia l'informazione disponibile che l'accuratezza dell'osservatore per specifici compiti di inferenza.

Maurice Antony Ewing2026-09-03
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Fabrication-constrained tandem inverse design of photonic crystal fiber SPR sensors with uncertainty-aware Pareto screening

Questo articolo presenta un framework di progettazione inversa tandem vincolato alla fabbricazione per sensori SPR a fibra a cristallo fotonico che utilizza la regolarizzazione differenziabile e lo screening Pareto multi-metrica per bilanciare esplicitamente la fattibilità geometrica, il rilevamento fuori distribuzione e l'accuratezza target, affrontando al contempo la non unicità delle soluzioni inverse.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-03
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DC-Screening-Oriented Solver-Referral Auditing for Grid Foundation Model Predictions under Topology and Operating Stress

Questo articolo propone \tsrb{}, un framework di auditing riproducibile che utilizza un punteggio di credibilità dei dati a sei componenti per identificare ed esternalizzare efficacemente le predizioni dei modelli di fondazione della rete che richiedono la verifica di un risolutore basato sulla fisica sotto stress topologico e operativo, bilanciando così la velocità di inferenza con l'affidabilità operativa senza confondere gli esiti dello screening DC con rivendicazioni di fattibilità AC.

Weijia Tang, Jun Xiao, Yanjun Ye2026-09-02
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Road Network Centrality Reveals Architectural Heritage-Driven Road Patterns in Ming–Qing Ganzhou Ancient City

Questo studio propone un metodo di inferenza inversa che sfrutta l'accoppiamento spaziale tra il patrimonio architettonico e la centralità della rete stradale per ricostruire l'evoluzione della rete stradale di Ganzhou durante le dinastie Ming e Qing, rivelando un passaggio da un modello policentrico disperso a una struttura a un nucleo centrale e due zone.

Song Hui, Qi Luhan, Wu Xi2026-09-02
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A Method for X-ray Computed Tomography Based Prediction of Local Cutting Power in Circular Sawing of Scots Pine

Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico addestrato su dati di tomografia computerizzata a raggi X ad alta risoluzione può prevedere accuratamente la potenza di taglio locale durante la segatura circolare di pino silvestre, catturando l'influenza di specifiche caratteristiche anatomiche come l'orientamento delle fibre, la densità e i nodi, superando così i modelli tradizionali basati su proprietà globali del materiale.

Yunbo Huang, Johannes Huber, Magnus Fredriksson, Julie Cool, Mikael Svensson2026-09-02
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Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment

Questo articolo introduce RiskGrid, un nuovo framework basato sui dati che integra l'analisi proattiva della sicurezza nella pianificazione dei trasporti attraverso la generazione di mappe di rischio spaziale continue, dimostrando un'efficienza computazionale e una precisione predittiva superiori nell'identificare i punti critici di incidenti rispetto ai metodi tradizionali come SSAM3.

VALERIO MICHIORRI, BRAYAN GONZALEZ-HERNANDEZ, DAVIDE SHINGO USAMI, LUCA PERSIA2026-09-02
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Integrating Telematics and Video-Based Recognition for Vehicle Behavior Analysis in Athens

Questo articolo presenta un framework di fusione all'interno del progetto PHOEBE che integra la telematica da smartphone a lungo termine con l'analisi video basata su YOLOv8 a breve termine in tre incroci di Atene, rivelando che, sebbene entrambe le fonti di dati catturino pattern coerenti di velocità direzionale, le metriche derivate dal video espongono decelerazioni localizzate e alti rischi di micro-conflitto che le velocità medie non riescono a prevedere, dimostrando così il valore della combinazione di dati a copertura ampia e ad alta granularità per una gestione proattiva della sicurezza stradale urbana.

Stella Roussou, Apostolos Ziakopoulos, Roberto Ventura, Dimitris Oikonomopoulos, Haris Sideris, George Yannis2026-09-02
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Evaluating Connected Vehicle Hard Braking and Acceleration Thresholds for Network- Level Non-Interstate Highway Crash Prediction

Questo studio dimostra che gli eventi di frenata intensa e accelerazione derivati dai dati dei veicoli connessi, specificamente utilizzando una soglia di 0,25g, fungono da efficaci surrogati di sicurezza per la previsione dei tassi di incidenti a livello di rete sulle autostrade non interstatali, offrendo un'alternativa più rapida all'analisi tradizionale dei dati sugli incidenti pluriennali.

Rahul Suryakant Sakhare, Darcy M. Bullock2026-09-02
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A wind power forecasting method based on CEEMDAN- LightGBM-Transformer

Questo articolo propone un modello ibrido CEEMDAN-LightGBM-Transformer che decompone i dati della potenza eolica, estrae e classifica le caratteristiche non lineari e lineari e le fonde tramite un'architettura Transformer per ottenere previsioni altamente accurate con metriche di errore significativamente ridotte rispetto ai metodi esistenti.

Jingsong ZHANG, Yukai Zhou, Xiaorui CHU, Yuanyuan Yang, Yangdi Xu2026-09-02