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⚡ ingegneria elettrica

Digital Twin and Artificial Intelligence Enabled Industrial Internet of Things for Real-Time Predictive Control: A Simulation Benchmark Study

Questo studio dimostra che l'integrazione di un modello residuo neurale leggero in un controllore predittivo basato su digital twin migliora significativamente la precisione di inseguimento e riduce l'errore nei sistemi industriali non lineari con disallineamento del modello, mantenendo al contempo la fattibilità computazionale per l'implementazione edge in tempo reale nonostante un modesto aumento del tempo di elaborazione.

Amirhossein Rezaeian2026-10-08
⚡ ingegneria elettrica

Quantitative Image-Based Characterisation of Moisture-Induced Asphalt Stripping: Method Validation and Material Effects

Questo studio valida un framework di analisi digitale delle immagini mediante la segmentazione del colore CIELAB per quantificare oggettivamente lo stripping dell'asfalto indotto dall'umidità, rivelando che i sistemi di legante, l'invecchiamento, le proprietà degli aggregati e l'esposizione al cloruro di sodio influenzano significativamente la perdita di rivestimento, confermando al contempo che l'immersione statica e il condizionamento con acqua bollente producono risultati coerenti ma non intercambiabili.

Yalcin Karakaya, Ayhan Yucel, Dilay Uncu2026-10-08
⚡ ingegneria elettrica

Energy-Efficient and Classification-Aided Adaptive Channel Estimation for UAV-FSO Links via Mixture-of-Experts Approach

Questo articolo propone un framework di stima del canale adattiva assistita da classificazione (CA-ACE) per collegamenti UAV-FSO che utilizza un approccio Mixture-of-Experts per selezionare dinamicamente un singolo stimatore efficiente dal punto di vista energetico in base alla classificazione del canale in tempo reale, riducendo così la complessità computazionale di circa il 98,9% e prolungando la durata operativa degli UAV.

Yamuna Tumma, Mahesh Miriyala, Jayashree Pradhan, Vinod Kiran Kappala, Goutham Veerapu2026-10-08
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Macroscopic Porosity Optimization using Thermodynamic Topology Optimization

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione topologica basato sulla densità che modella la porosità macroscopica utilizzando la legge di Gibson-Ashby per determinare le distribuzioni ottimali della porosità locale per materiali isotropi, dimostrando che tali strutture porose possono superare quelle solide in scenari con carichi multipli nonostante l'utilizzo di modelli di omogeneizzazione isotropi subottimali.

Ján Pravda, Dustin R. Jantos, Philipp Junker2026-10-08
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Semantic D2D Gateway Firewalls for Multi-Tenant Chiplet NoC Resource Isolation

Questo articolo propone un firewall semantico per gateway D2D per NoC a chiplet multi-tenant che isola efficacemente le risorse e ripristina la latenza benigna applicando controlli di policy esaustivi sulla legalità della coppia di die, la proprietà degli indirizzi, gli stati del protocollo e le epoche di replay, dimostrando al contempo zero falsi positivi/negativi e un overhead hardware minimo.

Mei Chen, Shuai Wei, Wenbo Zhang, Wei Guo, Yuke Ma2026-10-07
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A tri-level optimization framework for the resilient design of water distribution networks under pipe failures

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione tri-livello computazionalmente efficiente che combina rilassamenti lineari con un algoritmo di generazione di colonne e vincoli annidato per progettare reti di distribuzione idrica resilienti, capaci di mantenere l'approvvigionamento in presenza di guasti alle tubazioni nel caso peggiore.

Aly-Joy Ulusoy, Ivan Stoianov2026-10-07
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Research on thermal error modeling of high-speed motorized spindles based on SC-ANFIS

Questo studio propone un modello robusto di previsione dell'errore termico per mandrini motorizzati ad alta velocità in condizioni di velocità multipla, combinando il clustering fuzzy c-means e l'analisi della relazione grigia per selezionare i punti ottimali sensibili alla temperatura con un sistema di inferenza neuro-fuzzy adattivo a clustering sottrattivo (SC-ANFIS), che dimostra un'accuratezza e una prestazione superiori rispetto ai metodi di modellazione convenzionali.

Yangjian Chen, Wei Li, Yiming Su, Bin Wu, Shaohua Wang, Ning Kang2026-10-07
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Generalized Conditional Intensity Measure and Multivariate Return Period Theories Considering Joint Occurrence of Horizontal and Vertical Ground Motions and Their Applications in Joint Selection of Three-Dimensional Ground Motions

Questo articolo propone un framework di misura dell'intensità condizionata generalizzata vettoriale (VGCIM) e teorie del periodo di ritorno multivariato basate su Kendall per affrontare l'occorrenza congiunta di movimenti del suolo orizzontali e verticali, dimostrando attraverso un caso di studio che questi metodi forniscono un abbinamento del periodo di ritorno più accurato e una selezione dei movimenti del suolo più robusta rispetto agli approcci esistenti.

Xiaolei Wang, Zixu Zhao, Wei Jia, Weidong Yan, Dagang Lu2026-10-07
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Identity Verification from Human Scent using Learned Representations of Two-Dimensional Gas Chromatography–Mass Spectrometry Data

Questo studio dimostra la fattibilità della verifica dell'identità tramite l'odore umano trasformando i dati grezzi di gas cromatografia-spettrometria di massa bidimensionale in immagini multicanale, raggiungendo un AUROC del 92,8% con una rappresentazione multi-vista e sottolineando il potenziale del metodo per scenari non cooperativi nonostante le sfide nella generalizzazione tra sessioni diverse.

Jan Hlavsa, Radim Spetlik, Jana Čechová, Petra Pojmanová, Jiří Matas, Štěpán Urban2026-10-07