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When Does Saliency-Guided Fusion Help? A Diagnostic Study of Metric- Visual Disagreement in Multimodal Brain Image Fusion

Questo studio diagnostico rivela che l'efficacia della fusione di immagini cerebrali multimodali guidata dalla salienza è altamente dipendente dalla modalità e incoerente tra le metriche di valutazione, sfidando la generalizzabilità degli attuali metodi e sottolineando i rischi derivanti dal fare affidamento su una validazione ristretta o basata su una singola metrica per le applicazioni cliniche.

Nada Habeeb, Ahmed Abdulameer, Ali Al-kharaz2026-08-04
⚡ electrical engineering

Thermomechanical Simulation of Friction Stir Welding in Dissimilar Materials: A Comprehensive Review and Numerical Investigation for Aluminum Polymer Joint

Questo articolo presenta una revisione completa e un'indagine numerica sulle simulazioni termomeccaniche per la saldatura per attrito (friction stir welding) di giunzioni alluminio-polimero, sintetizzando due decenni di letteratura per analizzare le strategie di modellazione, i parametri di processo e i percorsi di ottimizzazione per componenti ibridi leggeri.

Khamda Herbandono, Harry Purnama, Dede Santoso, Katri Yulianto2026-08-04
⚡ electrical engineering

Quantum-Enhanced Attitude Estimation and Robust Control for Autonomous UAVs in GPS-Denied Environments using NV-Center Magnetometers

Questo articolo propone un nuovo framework meccatronico quantistico-classico che integra magnetometri a centri Nitrogen-Vacancy di diamante con un Filtro di Kalman Unscented Adattivo e un Controllore a Modo Scivolo Robusto per ottenere una stima dell'assetto e un tracciamento della traiettoria ad alta precisione e privi di deriva per UAV autonomi in ambienti privi di GPS e soggetti a jamming, dimostrando prestazioni significativamente superiori rispetto ai sistemi classici basati su MEMS.

Mohana Attia2026-08-04
⚡ electrical engineering

Secrecy Analysis and Machine Learning–Based Attack Detection for Secure Molecular Communication Under Dual Physical-Layer Threats

Questo articolo propone un framework di sicurezza del livello fisico per la comunicazione molecolare basata sulla diffusione nelle IoBNT, che deriva una capacità di segretezza in forma chiusa sotto condizioni di avvezione–diffusione–reazione e dimostra che i modelli di apprendimento automatico, in particolare il Gradient Boosting e l'LSTM leggero, superano significativamente i metodi convenzionali nel rilevare attacchi simultanei di intercettazione e di iniezione di molecole.

Ameen Alkasem, Nadia M. Mohammed, Sadoon Hussein Abdullah, Shatha A. Baker, Soha Mohamed2026-08-04
⚡ electrical engineering

Electromagnetic analysis of low dropout regulator circuit with small-signal stability characterization for inductive LC filters and transformers

Questo studio valuta la capacità di GPT-4o di assistere nella progettazione e nella simulazione di regolatori low-dropout con filtri LC induttivi, riscontrando che, sebbene il modello acceleri efficacemente la generazione della topologia e l'analisi della stabilità, richiede una rigorosa verifica umana per correggere errori nella dimensionatura dei componenti, nella sintassi dei netlist e nelle configurazioni di carichi magnetici complessi.

Xi Liu, Wenxi, Ken Perlin2026-08-04
⚡ electrical engineering

Artificial Intelligence-Based Optimization of Hydrogen Engine Combustion Parameters for Improved Efficiency and Reduced Emission

Questo articolo presenta un framework di ottimizzazione basato sull'Intelligenza Artificiale che integra l'apprendimento automatico con tecniche di ottimizzazione avanzate per identificare i parametri di combustione ottimali per i motori a idrogeno, migliorando significativamente l'efficienza termica al freno e riducendo le emissioni di ossidi di azoto.

Md Tanvir Ahamed Towfiq, MD AZIZUL HAKIM ABIR, Bondhon Paul, Rahman Rafiur, KHALEED SAIFULLAH, BULBUL HASAN REFAT2026-08-04
⚡ electrical engineering

Hybrid Software Controller for Precise Position and Trajectory Control of Quadcopters

Questo articolo propone e valida un framework di controllo ibrido che migliora il tracciamento della traiettoria di un quadricottero in ambienti dinamici integrando un controllore PID tradizionale con una modulazione del riferimento in tempo reale tramite Reti Neurali Artificiali o Deep, dimostrando che l'approccio PID+DNN supera il PID+ANN in termini di fluidità della convergenza ed efficienza del controllo.

Mayank Sharma, Utkarsh Panth, Shivani Verma, Rachna Jain, Amit Srivastava2026-08-04
⚡ electrical engineering

Digital Twin Fidelity When Predicting Vessel Service Time For Roll-on Roll-off Shipping

Questo studio dimostra che un'architettura di Digital Twin basata su regole e conveniente, che utilizza la simulazione a eventi discreti, può prevedere con robustezza e alta precisione i tempi di servizio delle navi RoRo, provando che un significativo valore decisionale può essere ottenuto senza la necessità di un'infrastruttura di sensori costosa e ad alta fedeltà.

Teresa Marquardt2026-08-04
⚡ electrical engineering

A Statistical Benchmark of Metaheuristic Algorithms for Nonlinear Soil Constitutive Model Calibration

Questo studio stabilisce un quadro di riferimento statistico completo per valutare otto algoritmi metaeuristici per la calibrazione di tre modelli costitutivi del suolo non lineari, rivelando che le prestazioni degli algoritmi variano significativamente con la complessità del modello e che bassi valori della funzione obiettivo non garantiscono un recupero accurato dei parametri a causa dell'equifinalità.

Mohammad Alibabaei Shahraki2026-08-04