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When Zero-Shot Transfer Fails: Parameter-Efficient Few-Shot Adaptation of a Selective State-Space Battery RUL Model to an Unseen LFP Fleet

Questo studio dimostra che, sebbene un modello di RUL per batterie basato su uno stato dello spazio selettivo (Mamba) fallisca nella generalizzazione zero-shot tra diverse chimiche (da NMC a LFP), un adattamento efficiente dei parametri utilizzando solo il 10% dei parametri e 61 celle sorgente ripristina significativamente le prestazioni, a condizione che la valutazione aderisca rigorosamente a un denominatore causale di fine vita per evitare metriche gonfiate e non distribuibili.

Dikshant Dikshant2026-08-18
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Assessing the role for long-duration energy storage in microgrids considering resilience, energy cost savings, and CO2 emission reductions

Questo studio valuta il ruolo dell'accumulo di energia a lunga durata (LDES) nelle microgrid per migliorare la resilienza, ridurre i costi e abbassare le emissioni, riscontrando che, sebbene l'LDES offra benefici specifici per carichi con picchi di metà giornata ad alta resilienza, esso rimane generalmente non economico rispetto all'accumulo agli ioni di litio nelle condizioni attuali e future previste.

Ryan Hanna2026-08-18
⚡ electrical engineering

Multiphysics S-N-P Fatigue Curves by Mechanistic Method Integration: Stochastic Tanaka-Mura, Klesnil-Priddle, El Haddad and Coffin-Manson, calibrated and validated against 44 published points of seven structural materials

Questo articolo presenta un modello numerico stocastico validato che integra quattro metodi di fatica meccanicistica ed è calibrato su 44 punti sperimentali attraverso sette materiali strutturali per generare curve S-N-P complete partendo solo dalle proprietà statiche, consentendo previsioni accurate della vita a fatica in condizioni ambientali e di carico complesse senza ulteriori test.

Lucas Lima Freitag2026-08-18
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GEO-HYBRID: A Physics-Informed Python Framework for Liquefaction Potential Assessment and Integrated Geotechnical Interpretation

Questo articolo introduce GEO-HYBRID, un framework Python trasparente che migliora la valutazione del rischio di liquefazione e l'interpretazione geotecnica integrando i principi fondamentali della meccanica dei suoli con la calibrazione dei parametri basata sui dati, superando così i modelli di puro machine learning in termini di accuratezza predittiva e affidabilità.

Lucas Lima Freitag2026-08-18
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Design-Space Exploration for Macro-Based SRAM Configuration on the SKY130 PDK

Questo articolo introduce un framework automatizzato di esplorazione dello spazio di progettazione per la configurazione di SRAM basata su macro SKY130 che valuta nove combinazioni di tipo di memoria e posizionamento utilizzando metriche realistiche di area e dispersione, dimostrando che la scelta del metodo di selezione dei candidati — specificamente un filtro di Pareto-ottimalità rispetto alle euristiche tradizionali — influenzi significativamente i risultati finali della progettazione.

Porkkodi Ma P, G. Kulanthaivel, P. Sivasankar2026-08-18
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Early Prediction of Imminent Intrinsically Generated Trips During Gait in People Post-Stroke

Questo studio ha sviluppato e validato un predittore precoce e mirato utilizzando un modello lineare a due caratteristiche che identifica con successo l'88% dei viaggi imminenti generati intrinsecamente nelle persone post-ictus circa 191 ms prima dell'inizio del viaggio, consentendo interventi tempestivi e necessari in tempo reale per prevenire le cadute.

Austin Louis Mituniewicz, He (Helen) Huang, John M. Baratta, Michael D. Lewek2026-08-18
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Effects of Immersion Level and Gender on Cognitive Load and Task Performance in Virtual Reality Crane Operation Training

Questo studio dimostra che, sebbene la VR immersiva (IVR) e la VR desktop producano carichi cognitivi complessivi comparabili, l'IVR riduce significativamente i tempi di completamento del compito e può supportare meglio le strategie di elaborazione spaziale delle donne riducendo la frustrazione e sfruttando gli indizi ambientali, suggerendo il suo potenziale come piattaforma inclusiva per l'addestramento alla conduzione di gru.

Yi Wu, Sanaz Motamedi, Mohammad Hossein Kazemi, Yuqing Hu, Scarlett Miller2026-08-18
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Vision-Based Crack Segmentation and Coverage Planning for Autonomous Mobile Robots

Questo articolo presenta un sistema robotico mobile autonomo che integra un modello di deep learning leggero YOLOv11n-seg per il rilevamento in tempo reale delle crepe con un pianificatore di percorsi di copertura a boustrophedon aumentato dalla memoria, raggiungendo un'elevata copertura dell'area ed efficienza del percorso in compiti simulati di ispezione delle infrastrutture.

Md. Basim Al Zabir Shammo, Tarun Debnath, Lamia Islam, Shohag Sarker, Jakaria Habib, Akifur Rahman2026-08-18
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Real-Time LiDAR-Based Stair and Elevation Change Detection on Consumer Mobile Hardware: A Single-User Study

Questo articolo presenta e valuta un algoritmo in tempo reale, computazionalmente efficiente, eseguito su smartphone commerciali dotati di LiDAR, che raggiunge un tasso di rilevamento del 92,5% per scale e dislivelli con zero falsi positivi, dimostrando la fattibilità di strumenti di navigazione assistita a basso costo, integrati nel dispositivo, per i ciechi e gli ipovedenti nonostante le intrinseche limitazioni geometriche negli approcci in discesa.

Nikhil Herdt, Terry Braun, Tyler Bell, Stephen Russell2026-08-16
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Bayesian-Calibrated Enthalpy Modeling for Thermal Regulation of Phase-Change-Assisted Electric Heat Tracing Systems

Questo studio sviluppa e valida un modello di entalpia calibrato tramite l'approccio bayesiano per un sistema di riscaldamento elettrico assistito da materiali a cambiamento di fase, dimostrando che l'integrazione coordinata di riscaldamento attivo, buffering del calore latente e isolamento migliora significativamente la regolazione termica e la protezione dal congelamento per le condotte a bassa temperatura rispetto ai metodi convenzionali.

Peibin Li2026-08-14