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Data-driven prediction and low-carbon optimization of limestone calcined clay cement compressive strength using CPO-XGBoost

Questo studio sviluppa un modello CPO-XGBoost per prevedere e ottimizzare accuratamente la resistenza alla compressione del cemento di calce e argilla calcinata, identificando le proporzioni di miscela ottimali che riducono le emissioni di carbonio del 41,9–53,2% rispetto al cemento Portland ordinario e implementando tali risultati in un sistema di progettazione intelligente in tempo reale.

Jinpeng Dai, Fanghui Lu, Riccardo Maddalena, Xuwei Dong, Yuhu Qi2026-08-25
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Formal Verification of Energy Conservation in Discrete Cyber-Physical Fluid Networks: An Algorithmic Proof Methodology Utilizing Mathematical Induction

Questo articolo propone un framework di verifica formale che utilizza l'induzione matematica per mappare reti fluide discrete e acicliche in grafi diretti, consentendo un algoritmo efficiente O(V+E) per rilevare anomalie nella conservazione dell'energia nei sistemi cyber-fisici, riducendo significativamente la complessità computazionale rispetto ai risolutori numerici tradizionali.

Syed Eirfan Atthar2026-08-25
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Synthesizing Physiological Stress Facial Expressions for Medical Simulation Mannequins Using AI-Driven Facial Action Units

Questo articolo presenta una pipeline open-source guidata dall'IA che sintetizza espressioni facciali di stress fisiologico realistiche (dolore, soffocamento e tosse) su manichini medici 3D utilizzando il Facial Action Coding System, dimostrando che le animazioni dinamiche puramente visive migliorano significativamente l'accuratezza del riconoscimento tra gli studenti infermieristici rispetto alle presentazioni audio-visive.

Ahmad Ridwan Fauzi, Trini Handayani2026-08-25
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Trans-SAC: Gamification Design for Sustained User Engagement in Residential Demand Response

Questo articolo propone Trans-SAC, un nuovo framework di Demand Response dinamico e consapevole della gamification che integra la modellazione della fatica psicologica con la previsione del coinvolgimento basata su Transformer e l'apprendimento per rinforzo Soft Actor-Critic per sostenere la partecipazione degli utenti a lungo termine e l'efficienza economica attraverso la regolazione dinamica della difficoltà dei compiti e dei premi.

Tianxiao Peng2026-08-25
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Sim-to-Real Transfer Learning for Real-Time Melt Pool Geometry Prediction in Directed Energy Deposition

Questo articolo presenta un framework di apprendimento per il trasferimento Sim-to-Real che sfrutta una CNN ibrida multi-input preaddestrata su simulazioni basate sulla fisica e perfezionata su dati sperimentali limitati per ottenere la previsione accurata e in tempo reale della larghezza e della profondità del pool di fusione nella Deposizione di Energia Diretta, superando così la barriera di lunga data della misurazione indiretta della profondità per il controllo a ciclo chiuso.

Youmna Mahmoud, Nikhil Muralidhar, Chaitanya Krishna Vallabh, Souran Manoochehri2026-08-25
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Quantum Capacitance and High-κ Dielectric Engineering in Black Phosphorus MOSFETs: A Unified Analytical Framework for Electrostatic Scaling

Questo articolo presenta un quadro analitico unificato in Python che integra la capacità quantistica con l'ingegneria dei dielettrici ad alta costante dielettrica (high-κ) per dimostrare che i MOSFET a base di fosforo nero con gate in ZrO₂ offrono un controllo elettrostatico e metriche di prestazione superiori rispetto alle alternative in SiO₂ e HfO₂.

Ayushi Sharma2026-08-25
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Cryotwin: Sensitivity Analysis, Validation, and Application of a Melting Probe Performance Model

Questo articolo presenta lo sviluppo, l'analisi di sensibilità e la validazione antartica di Cryotwin, un framework di digital twin caratterizzato da un modello semi-analitico avanzato che predice e ottimizza accuratamente le prestazioni di perforazione termica della sonda a fusione IceCraft per la futura esplorazione delle lune ghiacciate.

Dipankul Bhattacharya, Dirk Heinen, Julia Kowalski2026-08-25
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Does Residual Non-Parameterizability Predict When Learned Residual Control Helps? A Controlled Negative Benchmark on a Simulated Manipulator

Questo studio di benchmark controllato su un manipolatore simulato dimostra che i controllori residui appresi sottoperformano costantemente rispetto al controllo adattivo composito classico in varie condizioni e che la metrica della non-parametrizzabilità residua non riesce a prevedere quando gli approcci basati sull'apprendimento sarebbero benefici.

Dikshant Dikshant2026-08-25
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Evaluating the Sustainability of Maintenance in Manufacturing Plants: A Complex Network Theory Approach

Questo articolo propone un nuovo quadro di valutazione per la sostenibilità della manutenzione degli impianti manifatturieri che integra il modello MELP con la teoria delle reti complesse per quantificare le interazioni tra indicatori ambientali, economici e sociali, migliorando così i modelli tradizionali con le caratteristiche di centralità di rete e dimostrando la robustezza attraverso l'analisi di sensibilità.

Lijiang Deng2026-08-25
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Smart Grid Stability Analysis Using Machine Learning and a Cost-Sensitive Stacked Ensemble Classifier

Questo articolo propone un classificatore ensemble stacked sensibile ai costi che supera i singoli modelli di apprendimento automatico, raggiungendo un'accuratezza del 98,34% nella classificazione della stabilità della rete intelligente utilizzando un dataset benchmark UCI per consentire un monitoraggio in tempo reale e un preavviso efficace delle condizioni di instabilità.

Mukesh Kumar, Bharat Bhushan Jain, vikas sharma2026-08-25