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DC-Screening-Oriented Solver-Referral Auditing for Grid Foundation Model Predictions under Topology and Operating Stress

Este artigo propõe o \tsrb{}, um framework de auditoria reprodutível que utiliza uma Pontuação de Credibilidade de Dados de seis componentes para identificar e encaminhar efetivamente previsões de Modelos de Fundação de Rede que exigem verificação por solver baseado em física sob estresse de topologia e operação, equilibrando assim a velocidade de inferência com a confiabilidade operacional sem confundir os resultados do rastreamento de DC com alegações de viabilidade de AC.

Weijia Tang, Jun Xiao, Yanjun Ye2026-09-02
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Road Network Centrality Reveals Architectural Heritage-Driven Road Patterns in Ming–Qing Ganzhou Ancient City

Este estudo propõe um método de inferência reversa que aproveita o acoplamento espacial entre o patrimônio arquitetônico e a centralidade da rede viária para reconstruir a evolução da rede viária de Ming–Qing Ganzhou, revelando uma mudança de um padrão multicêntrico disperso para uma estrutura de núcleo único e duas zonas.

Song Hui, Qi Luhan, Wu Xi2026-09-02
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A Method for X-ray Computed Tomography Based Prediction of Local Cutting Power in Circular Sawing of Scots Pine

Este estudo demonstra que um modelo de aprendizado de máquina treinado em dados de tomografia computadorizada de raios X de alta resolução pode prever com precisão o poder de corte local durante o serramento circular de pinheiro-escocês, ao capturar a influência de características anatômicas específicas como orientação das fibras, densidade e nós, superando, desta forma, modelos tradicionais baseados em propriedades globais do material.

Yunbo Huang, Johannes Huber, Magnus Fredriksson, Julie Cool, Mikael Svensson2026-09-02
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Development of a Risk Map Analysis Tool (RiskGrid) to Support Road Safety Impact Assessment

Este artigo apresenta o RiskGrid, um novo framework orientado por dados que integra análises de segurança proativas ao planejamento de transportes ao gerar mapas de risco espacial contínuos, demonstrando eficiência computacional e precisão preditiva superiores na identificação de pontos críticos de acidentes em comparação com métodos tradicionais como o SSAM3.

VALERIO MICHIORRI, BRAYAN GONZALEZ-HERNANDEZ, DAVIDE SHINGO USAMI, LUCA PERSIA2026-09-02
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Integrating Telematics and Video-Based Recognition for Vehicle Behavior Analysis in Athens

Este artigo apresenta uma estrutura de fusão no âmbito do projeto PHOEBE que integra telemática de smartphones de longo prazo com análise de vídeo baseada em YOLOv8 de curto prazo em três interseções em Atenas, revelando que, embora ambas as fontes de dados capturem padrões de velocidade direcional consistentes, as métricas derivadas de vídeo expõem desacelerações localizadas e altos riscos de microconflitos que as velocidades médias sozinhas não conseguem prever, demonstrando, assim, o valor de combinar dados de ampla cobertura e de detalhamento fino para a gestão proativa da segurança rodoviária urbana.

Stella Roussou, Apostolos Ziakopoulos, Roberto Ventura, Dimitris Oikonomopoulos, Haris Sideris, George Yannis2026-09-02
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Evaluating Connected Vehicle Hard Braking and Acceleration Thresholds for Network- Level Non-Interstate Highway Crash Prediction

Este estudo demonstra que eventos de frenagem brusca e aceleração derivados de dados de veículos conectados, especificamente utilizando um limiar de 0,25g, servem como substitutos de segurança eficazes para prever taxas de acidentes em nível de rede em rodovias não interestaduais, oferecendo uma alternativa mais rápida à análise tradicional de dados de acidentes de vários anos.

Rahul Suryakant Sakhare, Darcy M. Bullock2026-09-02
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A wind power forecasting method based on CEEMDAN- LightGBM-Transformer

Este artigo propõe um modelo híbrido CEEMDAN-LightGBM-Transformer que decompõe dados de energia eólica, extrai e classifica características lineares e não lineares, e as funde por meio de uma arquitetura Transformer para alcançar previsões altamente precisas com métricas de erro significativamente reduzidas em comparação aos métodos existentes.

Jingsong ZHANG, Yukai Zhou, Xiaorui CHU, Yuanyuan Yang, Yangdi Xu2026-09-02
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Significant Wave Height Prediction and Harbour Entry Risk Index (HERI) in the Sunda Strait using ERA5-Based Deep Learning to Support Merak- Bakauheni Ferry Operations

Este estudo desenvolve um framework de aprendizado profundo baseado em CNN-LSTM e BiLSTM utilizando dados ERA5 para prever a altura de ondas significativas no Estreito de Sunda e introduz um novo Índice de Risco de Entrada no Porto (HERI) que supera significativamente os limiares tradicionais de altura de ondas na detecção de riscos de atracação, permitindo, assim, alertas precoces eficazes de 6 a 12 horas para as operações de balsa Merak-Bakauheni.

Muhammad A.R. Fauzi, Trika A. Tarigan, Ulil Amri2026-09-02
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Investigation and parametric study of the semi-supported steel-composite shear wall at edges under monotonic and cyclic loading

Este estudo investiga o desempenho aprimorado de paredes de cisalhamento de aço-concreto semisuportadas sob carregamento monotônico e cíclico, demonstrando que revestimentos de concreto melhoram significativamente a rigidez inicial, a resistência e a dissipação de energia, ao mesmo tempo em que destaca a influência crítica da proximidade de falhas no comportamento estrutural.

Sina Momeni, Navid Siahpolo, Alireza Jahanpour2026-09-02
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Assessment of Critical Factors Affecting the Implementation of Low Cost Housing Construction Incase of Wolaita Sodo City

Este estudo avalia fatores críticos que afetam a implementação de habitação de baixo custo em Wolaita Sodo City, Etiópia, identificando questões econômicas, socioculturais, administrativas, técnicas e ambientais como os principais desafios e recomendando melhorias estratégicas no planejamento, design, materiais, mão de obra e financiamento para abordá-los.

Wosen Woldemichael2026-09-02