2658 artigos
Este artigo demonstra que o ajuste fino do modelo pré-treinado GraphCast, combinado com uma estratégia de conjunto computacionalmente barata, melhora significamente a previsão de precipitação subestacional, superando o conjunto estabelecido da ECMWF S2S nas semanas 3 e 4.
Este estudo demonstra que, para o aparafusamento direto em termofixos moldados por injeção, onde a ruptura do tubo é o modo de falha dominante, o torque de aperto e a velocidade de inserção do parafuso geralmente não têm impacto estatisticamente significativo na resistência à fadiga, permitindo que os parâmetros de montagem sejam otimizados primordialmente para a robustez e eficiência do processo.
Este estudo propõe uma estrutura de otimização multiobjetivo assistida por substituto combinando Redes Neurais Artificiais e o algoritmo NSGA-II, treinada em 80 pontos de dados experimentais reais, para identificar eficientemente designs de bacias de dissipação de energia Pareto-ótimos que maximizem a dissipação de energia enquanto minimizem a profundidade de erosão a jusante, alcançando uma melhor solução de compromisso com 51,10% de eficiência e 0,005 m de profundidade de erosão em minutos em vez de dias.
Este artigo propõe um controlador de rastreamento ótimo robusto baseado em aprendizado por reforço integral off-policy para robôs móveis Mecanum de quatro rodas que lida efetivamente com deslocamentos do centro de massa e incertezas de deslizamento de rodas ao aproximar a solução da equação de Hamilton–Jacobi–Isaacs usando três redes neurais, alcançando, assim, precisão de rastreamento e robustez superiores em comparação com métodos convencionais.
Este artigo propõe o AFB-MAC, um framework de autoaprendizado leve que combina inferência fuzzy e aprendizado por reforço de bandit contextual para selecionar dinamicamente protocolos MAC ideais em redes de sensores sem fio, superando significativamente os baselines clássicos e existentes em termos de entrega de pacotes, eficiência energética, latência e vida útil da rede sob condições altamente dinâmicas.
Este estudo de caso demonstra que a adição de cimento ao loess de Gorgan melhora significativamente suas propriedades de engenharia ao aumentar a resistência à compressão uniaxial e reduzir a compressibilidade, o inchamento e a colapsibilidade através da floculação e redução da porosidade, com resultados ótimos observados com 9% de teor de cimento após 28 dias de cura.
Este estudo demonstra que uma estrutura de ultrassom 3D de múltiplas vistas rastreada por robô, quando combinada com o refinamento de registro verificado por especialistas, pode quantificar com precisão volumes de hemorragia abdominal simulados em um fantoma que mimetiza tecidos, superando as limitações do ultrassom 2D convencional na medição de coleções de fluidos irregulares.
Este artigo demonstra que o colapso abrupto do consenso observado em enxames de robôs com atraso é, em grande parte, um artefato de medição de orçamentos de observação finitos e dinâmicas metaestáveis, em vez de uma falha fundamental de conectividade ou fragmentação, revelando que o consenso é frequentemente alcançável, mas instável ao longo do tempo.
Este estudo emprega uma estrutura de aprendizado de máquina aplicada a imagens de satélite semanais de alta resolução para reconstruir a dinâmica espaço-temporal longitudinal do deslocamento forçado na Faixa de Gaza de 2023 a 2026, revelando como sucessivas operações militares impulsionaram a rápida emergência, contração e redistribuição de assentamentos de tendas, ao mesmo tempo em que demonstra a utilidade do sensoriamento remoto para monitorar o deslocamento induzido por conflitos onde dados convencionais estão indisponíveis.
Este artigo propõe um método de Rede Neural Informada pela Física com Atenção-RBF que integra a lei de Kirchhoff para tensão e equações térmicas de cabos com extração de características multiescala para alcançar uma avaliação de erro precisa, on-line e não intrusiva para transformadores de tensão de redes de distribuição, superando os métodos existentes tanto em simulações laboratoriais quanto em aplicações de campo.