2864 papers
Deze studie toont aan dat het toepassen van Bayesiaanse Kalman-filtering als een voorverwerkingsstap de nauwkeurigheid van deep learning-modellen (GRU en LSTM) voor kortetermijnvoorspellingen van de luchtkwaliteit in meerdere Canadese steden aanzienlijk verbetert, waarbij optimale modelconfiguraties variëren per type verontreinigende stof en lokale omstandigheden.
Dit artikel introduceert en valideert experimenteel een hogere-orde optisch neuraal netwerkframework onder gedeeltelijk coherente verlichting dat de niet-lineariteitsbeperking van traditionele diffractieve systemen overwint, waarbij prestaties worden behaald die vergelijkbaar zijn met elektrische neurale netwerken met aanzienlijk lagere computationele complexiteit en superieure robuustheid.
Deze studie toont aan dat het verhogen van de ultrasone frequentie en de snijsnelheid tijdens het verspanen van ultrasoon gerolde versterkte 7075-T6 aluminiumlegering de snijkrachten en oppervlakte Ruwheid vermindert, terwijl de drukrestspanning wordt verbeterd, wat uiteindelijk leidt tot een fijner, gelijkmatiger oppervlak met minder defecten.
Deze studie ontwikkelt en valideert metaheuristiek-geoptimaliseerde machine learning-modellen, specifiek PSO-Cat en BO-Cat, die traditionele methoden aanzienlijk overtreffen bij het voorspellen van de afschuifsterkte van circulaire beton gevulde stalen buizen, terwijl SHAP- en PDP-analyses worden gebruikt om de belangrijkste invloedende factoren te interpreteren en een praktische GUI wordt geboden voor engineeringtoepassingen.
Deze studie presenteert een gevalideerd analytisch model dat nauwkeurig de door uitharding veroorzaakte 'spring-in' in dunwandige gebogen composietonderdelen voorspelt door expliciet de interactie tussen gereedschap en onderdeel, inclusief interfacefrictie en shear-lag-deformatie, op te nemen om dikteafhankelijke dimensionale afwijkingen te verklaren.
Dit artikel stelt een Consistency-Gated Cascade-framework voor dat dynamisch een hoogprecisie coördinatenregressiebranch fuseert met een robuuste detectiebranch via een parameter-vrije consistentiepoort, waarmee superieure nauwkeurigheid en stabiliteit wordt bereikt voor de lokalisatie van wolfraam elektrode tips in uitdagende K-TIG lasomgevingen waar zelfstandige methoden falen.
Dit artikel stelt een synergetische multi-tijdschaal planningsstrategie voor die wind, zon, waterkracht en gepompte opslag integreert met verbeterde Model Predictive Control en precieze hydraulische koppelingsbeperkingen om de beperking van hernieuwbare energie aanzienlijk te verminderen en de systeembetrouwbaarheid te vergroten.
Dit artikel presenteert een vierparameter gas-optische glasvezelsensor gebaseerd op oppervlakteplasmonresonantie die gebruikmaakt van een 4D-type kernloze glasvezelsubstraat en specifieke sensormaterialen om methaan, relatieve vochtigheid, waterstof en waterstofsulfide gelijktijdig te detecteren met een hoge gevoeligheid en zonder ruimtelijke of temporele afwijkingen.
Dit artikel stelt een gelaagde Edge-AI voorspellende onderhoudsarchitectuur voor die Industrial IoT-sensordata integreert met Digital Twin-modellering en ensemble machine learning om een detectie nauwkeurigheid van 97,43% te bereiken, waarbij het aantal fout-negatieven en downtime aanzienlijk wordt verminderd terwijl lage latentie-inferentie op edge-apparaten mogelijk wordt gemaakt.
Dit artikel presenteert de eerste demonstratie van een quaternion optische computerchip (QOCC) die golflengte-multiplexing benut om niet-Abelse Hamilton-producten fysiek op een fotonische schakeling te mappen, wat het mogelijk maakt om zeer parallelle, foutarme en energiezuinige verwerking van hoogdimensionale gegevens te realiseren voor toepassingen zoals 3D-puntenwolk-analyse en kleurbeeldherkenning.