2968 件の論文
本論文は、機械学習モデルが不整地における地面効果をオフラインで正確に予測できる一方で、そのクローズドループ制御への導入においては、考慮されていないアクチュエータレベルのダイナミクスや過大予測バイアスに対する非対称な感度のために、解析的なベースラインよりも性能を向上させることがしばしば失敗することを示しており、単なる予測精度への依存ではなく、非対称クランプのような特定の補正戦略が必要であることを示している。
本論文は、宇宙機の推進系に関する世界的な真空試験施設をレビューし、特に、推進実験の計画のための枠組みを構築するために、質量保存モデルを通じて、シヴァス科学技術大学の中規模チャンバーの運用能力および質量流量限界を評価するものである。
本研究は、エラズーにあるクロム鉱山において、従来の手法、地上レーザースキャン、および地下ドローン測量手法を評価・比較したものであり、ドローン技術が危険なサブレベルケービング領域のマッピングにおいて大きな利点を提供すると同時に、労働衛生および安全性を向上させることを実証している。
本論文は、欠損したモニタリングデータが存在する場合でも精度と信頼性を向上させるために、包括的なデータ補完技術と改良されたゴールデン・ジャッカル最適化アルゴリズムを統合した、太陽光発電量予測のための堅牢なハイブリッドニューラルネットワークフレームワークを提案するものである。
本論文は、高価なエンジン分解を必要とせず、生分解性かつ無毒なクランクケース添加剤によってピストンリングをその場で効果的に洗浄し、ブローバイおよびオイル煙を排除する、ディーゼルエンジン向けの低コストで非侵襲的なソリューションを提示するものである。
本研究は、機械学習モデル、特に回帰にはXGBoost、分類にはランダムフォレストを用いることで、電気ブースターポンプの吐出圧力と流量を効果的に予測し、同時にシステム故障を特定できることを示しており、それによってダウンタイムを削減し運用効率を高めるためのプロアクティブなメンテナンスを可能にする。
本研究は、人工ニューラルネットワーク（ANN）モデルが、ダウンホールセンサーを備えていない井戸のポンプ取込圧力を正確に予測するにあたり、容易に入手可能な現場測定値のみを用いて低い誤差率を達成し、他の機械学習アルゴリズムや従来の相関関係を大幅に上回る性能を示すことを実証している。
本論文は、変分オートエンコーダをベイズリスク推定および最適化と統合することで、高精度な異常検知、精密な位置特定、およびインテリジェントなセンサ配置を実現し、同時に不確実性を効果的に定量化しリアルタイムアプリケーションへのスケーラビリティを確保する、新しい構造ヘルスモニタリングフレームワークを提案するものである。
本論文は、理論解析、数値シミュレーション、および現場試験を通じて、エネルギー集中的間隔電荷による遠距離衝撃伝播メカニズムを調査し、本技術がコストを削減しながら、トンネル発破の安定性と半孔率を効果的に向上させることを実証するものである。
このレビュー論文は、エマルション化されたバイオ燃料の物理化学的特性と、それが圧縮着火エンジンにおける性能および排出特性に与える影響との相関関係を調査しており、ペンタノール混合ディーゼルのような最適な組成が、改造を必要とせずにエンジンの効率を高め、排出物を削減できることを強調している。