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A back propagation neural network with improved sine cosine algorithm approach for multi-response drilling optimization of carbon fiber reinforced polymer (CFRP)

Questo studio propone un approccio integrato che combina una Rete Neurale a Retropropagazione con un Algoritmo Seno-Coseno Migliorato per prevedere e ottimizzare i parametri di foratura multi-risposta per i polimeri rinforzati con fibra di carbonio, utilizzando la selezione adattiva degli operatori e la gestione della popolazione per migliorare le prestazioni rispetto ai metodi standard.

Rachmadi Norcahyo, Achmad Pratama Rifai, Setyo Tri Windras Mara, Bobby Oedy Pramoedyo Soepangkat, Mohammad Khoirul Effen (…)2026-09-30
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ANN-Assisted Intelligent Control of a High-Gain Non-Isolated DC–DC Converter for PEM Fuel Cell Electric Vehicles

Questo articolo propone e valida una strategia di controllo ibrida PI–ANN per un convertitore DC–DC non isolato ad alto guadagno nei veicoli elettrici a cella a combustibile PEM, dimostrando che l'integrazione di una rete neurale artificiale addestrata con un controllore PI convenzionale migliora significativamente la risposta transitoria e l'accuratezza a regime rispetto all'uso di un solo controllore PI.

C. Janani, V. Rajalakshmi, R. Vijayapriya2026-09-30
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One deteriorating slope, four lifelines: applying the Accumulated Geotechnical Deterioration (AGD) framework to climate-driven infrastructure damage, monitoring and operational recovery in the Toledo–Samoré corridor, Colombian Andes

Questo articolo applica il framework dell'Accumulated Geotechnical Deterioration (AGD) per analizzare la riattivazione del 2021 delle frane A–D nel corridoio Toledo–Samoré, Colombia, dettagliando come il progressivo degrado dei pendii abbia impattato quattro infrastrutture critiche e valutando le successive strategie di monitoraggio, ripristino e gli esiti operativi per la strada nazionale, le condotte di petrolio e gas e le linee elettriche.

Carlos Andrés Buenahora Ballesteros, Antonio Miguel Martínez-Graña2026-09-30
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Wavelength-Division-Multiplexed Photonic Tensor Core Using Nonvolatile and Volatile Weighting with a General Matrix-Multiply Compiler

Questo articolo presenta la progettazione, la fabbricazione e la dimostrazione sperimentale di un nucleo tensoriale fotonico a multiplexing per divisione di lunghezza d'onda che integra sia la memoria a cambiamento di fase non volatile che la pesatura termo-ottica volatile, supportata da un compilatore personalizzato, per raggiungere una moltiplicazione di matrici ad alta efficienza con prestazioni proiettate di 8,75 TOPS e 3,04 TOPS/W.

Xiaoxuan Ma, Nicola Peserico, Ahmed Khaled, Zhimu Guo, Safayat Chowdhury Nirjon, Jiawei Meng, Hamed Dalir, Bhavin J. Sha (…)2026-09-30
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A Guaranteed-Superset Fusion of PCA and Slow Feature Analysis for Robust Fault Detection in the Tennessee Eastman Process

Questo articolo propone un framework di rilevamento guasti robusto per il processo Tennessee Eastman che garantisce deterministicamente prestazioni almeno pari alla PCA standard fondendola con la Slow Feature Analysis, dimostrando attraverso il ricampionamento rigoroso e i meta-classificatori temporali che questo approccio a superset garantito rileva efficacemente i guasti a deriva lenta senza fare affidamento sulla sintonizzazione euristica dei pesi.

Khushvir Singh, Anurag Tewari, Gaurav Athani2026-09-30
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Supercapacitor-Based Voltage Smoothing in a Solar PV Microgrid: An OpenModelica Simulation Study

Questo studio utilizza simulazioni OpenModelica per dimostrare che l'integrazione di un supercondensatore come buffer energetico a breve termine in una microrete fotovoltaica DC riduce efficacemente le fluttuazioni di potenza e l'instabilità della tensione di carico, validando la sua fattibilità per il miglioramento della qualità della potenza nelle applicazioni off-grid.

Zakari Abdullahi2026-09-30
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Does Feature Engineering Improve Meteorological Predictions Across Asia?

Questo studio rivela che l'efficacia dell'ingegneria delle caratteristiche nella previsione delle variabili meteorologiche in tutta l'Asia è altamente dipendente dal contesto, variando significativamente per variabile, regione geografica e strategia specifica, dimostrando così che nessun approccio singolo è universalmente ottimale e che le caratteristiche complesse possono talvolta degradare le prestazioni del modello.

Abdullah Kaviani Rad, Mohammad Javad Nematollahi, Gholamreza Goudarzi, Majid Shafie-Pour-Motlagh2026-09-30
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Variability-Aware Memristor Circuit for Hierarchical Bayesian Temporal Sampling

Questo articolo presenta un circuito a memristore consapevole della variabilità che sfrutta la stocasticità temporale controllata e l'addestramento gerarchico per implementare efficientemente reti neurali bayesiane, ottenendo una riduzione di 2,7 volte dell'impronta di memoria rispetto agli approcci di codifica di popolazione pur mantenendo l'accuratezza dell'inferenza nel compito di classificazione delle aritmie MIT-BIH.

Tarcisius Januel, Tifenn Hirtzlin, Olivier Billoint, Djohan Bonnet, Louis Hutin, Damien Querlioz, Jean-Michel Portal, El (…)2026-09-30
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Quasi-three-phase phasor shielding for low-loss LCC-S wireless power transfer

Questo articolo introduce una tecnica di schermatura fasoriale quasi trifase per sistemi di trasferimento di potenza wireless LCC-S che regola congiuntamente i condensatori di ricezione e di schermatura per ampliare la differenza di fase TX-RX, riducendo così la corrente di schermatura e le perdite delle bobine, mantenendo al contempo un'efficace soppressione del campo magnetico e migliorando l'efficienza complessiva.

Seongho Woo, Taewoo Kim, Bumjin Park, Jaehyoung Park, Yujun Shin2026-09-30
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Study on Flow Characteristics in Confined Spaces during Water-Jet Guided Laser Micro-Grooving of RB-SiC

Questo studio investiga il meccanismo di accoppiamento tra la dinamica del flusso di getto confinato e la distribuzione dell'energia laser nella micro-scanalatura di RB-SiC, rivelando come l'aumento della pressione del getto d'acqua induca una turbolenza che inizialmente degrada ma successivamente migliora la rugosità superficiale, mentre frequenze di impulso più elevate peggiorano e velocità di scansione più elevate mitigano i difetti superficiali.

Zhipeng Li, Xinchen Wang, Youhan Zong, Yang Li, Yulong Ding, Han Ouyang2026-09-30