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Este artigo propõe uma estratégia de ataque de injeção de dados falsos com restrição de energia para sistemas ciber-físicos que maximiza a covariância do erro de estimativa terminal enquanto mantém a furtividade, quantificada pela distância de Wasserstein, por meio de um sinal de ataque e uma política de escalonamento otimizados.
Este artigo propõe uma rede de atenção multiescala de fluxo duplo (MS-BiGRU-Attn) que processa sinais de fuga de fluxo magnético axial e normal de forma independente para inverter com precisão a largura de defeitos compostos em tubulações sob interferência magnética não linear, alcançando um desempenho superior tanto em simulações fora da distribuição quanto na validação experimental em comparação com os modelos de referência.
Este artigo propõe um método de transmissão seletiva de modo para ondas guiadas que utiliza técnicas de processamento de dados, incluindo sincronização de velocidade de grupo e de fase, juntamente com a excitação de pacotes de ondas, para realçar seletivamente modos específicos utilizando transdutores piezoelétricos convencionais sem a necessidade de modificações de hardware ou procedimentais.
Este artigo apresenta uma abordagem de planejamento de movimento 3D reativo para um manipulador Franka Emika Panda que agrupa obstáculos inflados sobrepostos em proxies em forma de estrela para permitir o controle baseado em sistemas dinâmicos, demonstrando melhor alcance de metas em cenários complexos ao mesmo tempo em que destaca compensações, como o aumento do comprimento do caminho e o potencial fechamento de corredores navegáveis.
Este estudo integra simulações numéricas do Fire Dynamics Simulator (FDS), testes de fumaça em escala real e um modelo de aprendizado profundo de Long Short-Term Memory (LSTM) para analisar a dispersão de fumaça em incêndios em plataformas de metrô e desenvolver um sistema de alerta precoce altamente preciso que alcança mais de 98% de precisão na previsão de quedas críticas de visibilidade.
Este estudo demonstra que uma rede neural convolucional ResNet-18 ajustada pode automatizar efetivamente a distinção entre outliers de processo genuínos e erros de medição em dados de tomografia de coerência óptica (OCT), acelerando significamente o desenvolvimento de revestimentos farmacêuticos ao reduzir o tempo de revisão manual e melhorar a confiabilidade dos dados.
O Reliableformer é um framework de gêmeo digital fisicamente consistente e consciente do dispositivo que mapeia Vision Transformers em crossbars de memristores para simular não-idealidades, avaliar trade-offs e aplicar mitigações nos níveis de circuito e de software, permitindo, assim, uma aceleração de IA analógica confiável e sustentável.
Este artigo apresenta uma estrutura reprodutível baseada em Python para avaliar automaticamente a resposta de frequência primária de hidrogeradores síncronos em relação ao código de rede ARCONEL-001/24 do Equador, demonstrando sua capacidade de detectar falhas de controle e inconsistências de cálculo por meio de um estudo de caso de unidades de 100-MVA com implicações para sistemas de energia cativos de mineração.
Este artigo propõe uma estratégia PWM baseada em síntese de quatro vetores adjacentes que melhora a supressão da tensão de modo comum e o desempenho harmônico de saída ao otimizar as sequências de comutação e aproveitar o aumento dos graus de liberdade de controle em comparação aos métodos tradicionais de três vetores próximos.
Este artigo propõe um modelo de referência simples e de fácil aplicação para a Internet das Coisas que se concentra na tecnologia de comunicação para enfrentar a complexidade dos modelos existentes, enquanto suporta o processamento seguro e ético de vastos dados na fusão dos mundos físico e digital.