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Physics-guided explainable machine learning and uncertainty quantification for predicting unconfined compressive strength of nano shale–quicklime stabilized kaolin clay

Este estudo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina explicável e guiada pela física, utilizando um modelo CatBoost otimizado para prever com precisão a resistência à compressão simples de argila kaolín estabilizada com nano folhelho–cal viva, ao mesmo tempo em que quantifica incertezas e identifica principais direcionadores físicos, como plasticidade e interações de cura.

Arash Aminaee, Abolfazl Soltani, Abolfazl Baghbani, Parisa Salehan, Hossam Abuel-Naga, Pijush Samui2026-09-12✓ Author reviewed ⓘ
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Air-Bearing Testbeds for CubeSat and Nanosatellite Attitude Determination and Control Systems: A Systematic Review of Hardware, Control, and Validation Methodologies

Esta revisão sistemática sintetiza 40 estudos sobre bancadas de teste de suporte de ar para ADCS de CubeSats e nanossatélites, destacando a mudança em direção ao hardware modular e de código aberto, identificando lacunas críticas na fusão de sensores e validação de propulsores, e priorizando avanços futuros em compensação de distúrbios de alta fidelidade, gêmeos digitais e diagnósticos assistidos por IA.

Islam Ibrahim, Mohamed Riad Ghazy, Aboubakr M. Elhady2026-09-12
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Transformation of Smart Power Grids with Artificial Intelligence: Challenges, Opportunities, and Future Outlook

Este artigo examina como técnicas de inteligência artificial, tais como aprendizagem profunda e algoritmos de otimização, abordam desafios críticos em redes inteligentes — incluindo integração de renováveis, gestão de demanda e cibersegurança — para aumentar a eficiência energética, a confiabilidade e a sustentabilidade por meio de aplicações do mundo real.

Seyed Enayatallah Alavi2026-09-12
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Quantum Federated Digital Twin Framework with Explainable Multi-Agent Intelligence for Autonomous Engineering Management

Este artigo apresenta o framework QFDT-XMAI, uma arquitetura de cinco camadas que integra aprendizado federado potencializado por computação quântica, coordenação multiagente baseada em atenção de grafos e IA explicável para permitir a gestão de engenharia autônoma e auditável entre locais distribuídos, preservando a privacidade dos dados e melhorando a eficiência de convergência e a transparência de decisão.

Nilesh Vasant Ingale, Mahesh Dhande, Pankaj Deshmukh2026-09-11
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A Sensor-Centric Survey of SLAM and Odometry for GPS-Denied Environments

Este artigo apresenta um levantamento centrado em sensores sobre SLAM e odometria para ambientes sem GPS, organizando a literatura por modalidade de detecção e nível de maturidade para analisar compensações de desempenho, identificar tendências principais como fusão de múltiplos sensores e integração neural, e argumentar que a localização robusta requer detecção complementar combinada com estimadores conscientes de incerteza, ao mesmo tempo em que destaca o benchmarking fragmentado como uma grande barreira ao progresso.

Aristeidis Geladaris, Panagiotis Polygerinos2026-09-11
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Semantic Novelty, Influence, and Patent Persistence in Robotics Innovation: Embedding-Native Indicators and Maintenance-Fee Validation

Este estudo utiliza uma estrutura baseada em transformer em quase 20.000 patentes de robótica dos EUA para demonstrar que, embora a novidade semântica por si só não preveja a persistência da patente, a influência semântica direta reduz significativamente a probabilidade de interrupção por falta de pagamento de taxas de manutenção, e a novidade contribui para a retenção apenas quando permanece tecnicamente legível dentro de domínios estabelecidos.

Chong Guan, Yuchao Cheng2026-09-11
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Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods

Este estudo desenvolve um framework de aprendizado de máquina utilizando parâmetros adimensionais derivados do teorema de Buckingham para prever de forma precisa e eficiente a transferência de calor de condensação de vapor de água em canais horizontais com gases não condensáveis, demonstrando que o algoritmo XGBoost supera as correlações tradicionais e outros modelos, mantendo alta precisão mesmo com um conjunto de recursos reduzido.

Zheng Dang, Jianjun Dang, Ping Chen, Shulei Li, Kan Qin2026-09-11
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Porosity Prediction in Aluminum Wire Arc Additive Manufacturing Using Two-Stage Machine Learning Cascade and Computed Tomography

Este estudo apresenta um framework de cascata de aprendizado de máquina de dois estágios que correlaciona parâmetros do processo CMT-WAAM em tempo real com dados de porosidade derivados de CT industrial para prever e monitorar defeitos internos em componentes de alumínio, alcançando um F1 score de 0,47 ao mesmo tempo em que oferece uma solução escalável para garantia de qualidade in-situ.

Oguzcan Dedeci, Tansu Goynuk, İsmail Fidan, Murat Yucel, Gokhan Can2026-09-11
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Design and Optimization of a Corner Square- Truncated Rectangular Slotted Microstrip Patch Antenna Using Different Optimization Techniques

Este artigo apresenta o projeto e a otimização de uma antena de patch microstrip retangular com fenda e truncamento quadrado de canto para aplicações biomédicas vestíveis, demonstrando sua eficácia por meio de técnicas de miniaturização, uma diretividade de 6 dB, largura de banda de 80 MHz e baixos valores de Taxa de Absorção Específica (SAR) que garantem a biocompatibilidade.

Sonam Gour, Amit Rathi, Ghanshyam Singh, Nitesh Mudgal2026-09-11
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A Classification-Based Adaptive Bayesian Wavelet Packet Denoising Method for Additive Gaussian-Impulse Mixed Noise in Industrial Sensor and Measurement Signals

Este artigo propõe um método de transformada de pacote wavelet bayesiana adaptativa baseada em classificação (CABWPT) que utiliza classificação de ruído, limiarização híbrida adaptativa à RMS e otimização bayesiana para remover eficazmente o ruído de mistura gaussiano-impulso aditivo não estacionário de sinais de medição e de sensores industriais corrompidos.

hao ying, zhou zhou, yangsen wen, pengpeng he2026-09-11