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Deep Learning Characterization of Spatially Variable Ground Using Screened and Label-Conditioned Random Field Data

Questo studio propone un framework sistematico per la generazione di dataset di addestramento fisicamente coerenti attraverso lo screening della non stazionarietà e la verifica delle etichette basata sulla Massima Verosimiglianza, dimostrando che tali miglioramenti della qualità dei dati potenziano significativamente l'accuratezza e la generalizzazione delle Reti Neurali Convoluzionali nella stima della scala di fluttuazione per terreni spazialmente variabili.

Ashu Singhal, Gyan Vikash2026-08-06
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A Cross-Domain Orthogonal Spherical Interface for Bidirectional Haptic Human Robot Interaction

Questo articolo presenta FusionTouch, un'interfaccia aptica sferica senza guanto che utilizza un'architettura trasparente cross-dominio e una fabbricazione tessile ispirata alla biologia per integrare sinergicamente il sensing multimodale e il feedback aptico bidirezionale su un'unica superficie flessibile, abilitando la stima ad alta fedeltà della posa della mano, la ricostruzione della deformazione e la stima della forza per diverse applicazioni di interazione uomo-robot.

Wenbo Ding, Shoujie Li, Xingting Li, Chenxin Liang, Xie Xuanbing, Wei Hou, Zijian Lin, Chongxi Jiao, Mingshan He, Junwei (…)2026-08-06
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Interpretable Hybrid CNN Transformer Framework with Cross Attention Fusion and Uncertainty Quantification for Multi Mechanism Corrosion and Erosion Detection

Questo articolo introduce CorroSense-Net, un framework ibrido interpretabile CNN-Transformer caratterizzato da un nuovo modulo di Cross-Attention Fusion e dalla quantificazione dell'incertezza che raggiunge l'accuratezza allo stato dell'arte nel distinguere tra stati di integrità, erosione e corrosione nelle condotte industriali, affrontando così i limiti degli approcci esistenti a modello singolo nelle ispezioni critiche per la sicurezza.

Hardik Gohel, Bryant Pineda, Leonel Lagos, Dwayne McDaniel, Aparna Aravelli2026-08-06
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Realization of Battery-Free Autonomous Mobility via Spatiotemporal Resonance and Reversible Computing

Questo studio propone una nuova architettura di mobilità autonoma priva di batterie che sfrutta la risonanza spazio-temporale, l'informatica reversibile e l'accoppiamento di onde evanescenti per ottenere un controllo a latenza costante, un trasferimento di energia wireless ad alta efficienza e un rischio di hacking nullo eliminando le batterie chimiche e i tradizionali vincoli di memoria.

Min Ho Jung2026-08-06
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LIBRA: An open framework for techno-economic and environmental assessment of lithium-ion battery recycling under evolving battery chemistries

Il documento presenta LIBRA, un framework web-based aperto e interattivo che integra valutazioni tecnico-economiche e ambientali per valutare la fattibilità di diversi percorsi di riciclo delle batterie agli ioni di litio sotto l'evoluzione delle chimiche, dimostrando che i percorsi meccanico-idrometallurgici specifici per ogni chimica rimangono redditizi anche con un'elevata penetrazione del litio-ferro-fosfato.

Lisa Schlott, Niklas Kronemeyer, Jens Leker2026-08-06
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Multifunctional and Adaptive Composites Enabled by Additive Manufacturing and AI-Assisted Design

Questo articolo esamina la convergenza tra manifattura additiva, metamateriali architettonici e progettazione assistita dall'IA per compositi multifunzionali, dimostrando attraverso un caso di studio su 420 polimeri rinforzati con fibre che modelli di apprendimento automatico d'insieme possono prevedere efficacemente le proprietà meccaniche a partire dai descrittori di lavorazione e dei costituenti per accelerare la progettazione inversa e la stampa 4D.

Byron Wladimir Oviedo-Bayas2026-08-06
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Robust Feasible-Domain Modeling for Resource-Constrained Spaceborne Heterogeneous High-Performance Computing

Questo articolo presenta un flusso di lavoro di modellazione del dominio ammissibile, robusto e riproducibile per l'informatica ad alte prestazioni eterogenea su piattaforma spaziale che integra uno screening multi-vincolo (inclusi tempi, memoria, potenza, termica e affidabilità) per identificare mappature dei task ottimali, dimostrando attraverso casi di studio sintetici che la selezione robusta riduce significativamente il makespan ed elimina le violazioni dei tempi di scadenza sotto perturbazione con solo un marginale compromesso energetico rispetto agli approcci nominali ottimizzati per l'energia.

Jianing Rao, Wenjie Zhao, Junshe An2026-08-06
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Experimental and Machine Learning-Based Performance Evaluation of Ambient-Cured Geopolymer Mortar Using Microstructural Characterisation and ABAQUS Numerical Analysis

Questo studio valuta in modo completo le prestazioni di malte geopolimeriche a maturazione ambiente attraverso test sperimentali, caratterizzazione microstrutturale, previsione della resistenza basata sul machine learning e analisi numerica ABAQUS, dimostrando che una miscela composta al 100% da scoria granulata d'altoforno con un attivatore a base di sodio raggiunge proprietà meccaniche superiori e che l'incamiciatura con malta geopolimerica migliora significativamente il comportamento strutturale delle travi in calcestruzzo armato.

Rushikesh Khartode, Subhash Patankar2026-08-06
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Comparing spectral-robust training objectives in physics-consistent dual-wavelength diffractive networks

Questo studio rileva che né gli obiettivi di addestramento multi-shift basati sul caso peggiore per singolo campione, né quelli medi, forniscono un vantaggio statisticamente affidabile per la robustezza spettrale nelle reti neurali diffrattive a doppia lunghezza d'onda, poiché le differenze di prestazione sono state trascurabili, inconsistenti tra i protocolli e altamente sensibili alle perturbazioni del dispositivo.

Zelin Lu¹2026-08-06
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Quantum-Inspired Evolutionary Optimization for CO2 Sensor Placement on the UCF Campus: Mathematical Formulation and Baseline Validation

Questo articolo presenta un framework di ottimizzazione evolutiva di ispirazione quantistica per il posizionamento di 11 sensori di CO2 nel campus della UCF con vincoli spaziali rigorosi, raggiungendo una copertura del 72,73% dei corridoi pedonali ad alto traffico — il doppio rispetto alla linea di base attuale — stabilendo al contempo una metodologia scalabile per l'implementazione e la calibrazione di reti di sensori municipali.

Eswara Sai Kumar Kandula, Phani Raja Bharath Balijepalli, Utkarsh Singh, Soheil Sabri, Azadeh Vosoughi, Haofei Yu, Roope (…)2026-08-06