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Sensitivity of image-derived wound-healing proxies to sparse visit schedules and image framing: a retrospective multi-dataset audit

Questo audit retrospettivo su dataset multipli rivela che i proxy di guarigione delle ferite derivati dalle immagini sono altamente sensibili alla scarsità dei programmi delle visite e all'inquadratura delle immagini, dimostrando che gli attuali dati supportano solo un'analisi dei modi di guasto piuttosto che una prognosi clinica calibrata a causa di errori di segmentazione non validati, della mancanza di valore incrementale delle CNN rispetto alle metriche di occupazione e dell'instabilità sotto variazioni di scala.

Lifang Liu, Hongyu Jin2026-08-10
⚡ electrical engineering

Label-Free Finite-Volume-Residual Training of Attention Graph Neural Networks for Coupled Thermo-Fluid Fields

Questo articolo propone un metodo di addestramento senza etichette per le reti neurali a grafo con attenzione che minimizza i residui a volume finito delle equazioni governanti per generare efficientemente surrogati neurali accurati per campi termo-fluidodinamici 3D senza incorrere negli elevati costi computazionali della generazione di dati convenzionale.

Tianyu Li, Zhiwei Cao, Qingang Zhang, Ruihang Wang, Binyang Song, Yonggang Wen2026-08-10
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Open-Source Hardening Soil Material-Point Integrator and Neural-Network Surrogate for Ho Chi Minh City Soils

Questo studio presenta un'implementazione open-source in Python di un integratore del metodo point-material con modello Hardening Soil, validato rispetto ai dati del suolo di Ho Chi Minh City, che funge con successo da generatore di dati ad alta fedeltà basato sulla fisica per l'addestramento di un modello surrogato basato su reti neurali altamente accurato.

Thao Hoang The, Phan Vo, Truong Xuan Dang2026-08-10
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VICP: A Majority-Lease Runtime for Highly Available Industrial Edge Clusters

Questo articolo presenta VICP, un runtime per cluster edge industriali che garantisce il failover dei servizi altamente disponibile e sicuro disaccoppiando la replica dello stato reversibile dall'autorità di output fisico irreversibile tramite lease supportati dalla maggioranza e fencing, ottenendo una riduzione del 50,54% dell'interruzione dell'output rispetto all'active standby pur mantenendo una precisa accuratezza di controllo.

Ruifeng Ding, Jie Zhou, Benjun Dou, Xingwu Zhu, Shengyang Gao2026-08-10
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Research on Method and Technology of Dual-Beam Selective Laser Melting Forming of Porous Stainless Steel

Questo studio ha sviluppato un approccio di fusione laser selettiva a doppio fascio e il relativo modello di simulazione per ottimizzare i parametri di processo per l'acciaio inossidabile poroso, dimostrando che l'effetto di preriscaldamento del laser ausiliario riduce le tensioni residue di circa il 3,75% rispetto alla SLM convenzionale a fascio singolo.

Tianqing Zheng, Rui Li, Yuhong Ke, Kaifeng Lin2026-08-10
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Characterisation of Spatial Variability of Lacustrine Clay via Penetrometer Tests: A Case Study from Southern Brazil

Questo studio caratterizza la variabilità spaziale di un deposito di argilla lacustre tenera nel sud del Brasile utilizzando vari test penetrometrici e la teoria dei campi casuali, confermando l'applicabilità dei penetrometri full-flow per la derivazione dei parametri statistici essenziali per la progettazione geotecnica basata sulla affidabilità.

André Luis Meier, Gracieli Dienstmann, Mariana Alher Fernandes, Jonatas Sosnoski2026-08-10
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Physics-informed deep learning for virtual crystallographic phase and grain orientation reconstruction of additively manufactured alloys

Questo articolo propone un framework di deep learning physics-informed che converte le immagini standard di elettroni secondari da microscopio elettronico a scansione in accurate caratterizzazioni virtuali di diffrazione di elettroni retrodiffusi, superando efficacemente le sfide di indicizzazione causate dalle distorsioni reticolari nelle leghe prodotte tramite produzione additiva in vari sistemi di materiali.

Zhuohan Cao, Zheng Li, Jamie J. Kruzic, Aiping Wu, Ming Zhou, Xiaopeng Li, Yue Zhao2026-08-10
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Deep Learning-Assisted Multi-Objective Optimization and Microstructure Property Correlation in Rotary Friction Welding of Dissimilar AA1100–AA2014 Aluminium Alloys

Questo studio impiega un framework ibrido di deep learning e ottimizzazione NSGA-II per migliorare le proprietà meccaniche e la qualità microstrutturale delle giunzioni di alluminio dissimili AA1100–AA2014 saldate per attrito rotativo, raggiungendo una resistenza alla trazione massima di 142 MPa con un'elevata accuratezza predittiva.

Ravikumar Sadayan mottaiyan, Dinakaran Jeeva, RAJKUMAR SIVANRAJU, Arul Moorthy, Paranthaman Venkadesan, Arunprasad Jayar (…)2026-08-10
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A Hybrid Binary–Ternary Encoding Strategy for High-Capacity and Robust Phase Unwrapping in Fringe Projection Profilometry

Questo articolo propone un metodo di srotolamento della fase robusto e ad alta capacità per la profilometria a proiezione di frange che combina un codice Gray ibrido binario-ternario con una segmentazione a soglia dinamica e un algoritmo di pre-correzione della coerenza di fase per consentire la ricostruzione 3D accurata di superfici complesse utilizzando solo sei pattern proiettati, eliminando al contempo la necessità di immagini di calibrazione aggiuntive.

QIAN ZHU, HUBING DU, BO TANG, YUEYANG MA2026-08-10