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Digital Twin and Artificial Intelligence Enabled Industrial Internet of Things for Real-Time Predictive Control: A Simulation Benchmark Study

Este estudo demonstra que a integração de um modelo residual neural leve em um controlador preditivo baseado em gêmeo digital melhora significativamente a precisão de rastreamento e reduz o erro em sistemas industriais não lineares com incompatibilidade de modelo, mantendo a viabilidade computacional para implantação em tempo real na borda, apesar de um modesto aumento no tempo de processamento.

Amirhossein Rezaeian2026-10-08
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Quantitative Image-Based Characterisation of Moisture-Induced Asphalt Stripping: Method Validation and Material Effects

Este estudo valida um framework de análise de imagem digital utilizando segmentação de cor CIELAB para quantificar objetivamente o desprendimento de asfalto induzido pela umidade, revelando que os sistemas de ligante, o envelhecimento, as propriedades dos agregados e a exposição ao cloreto de sódio influenciam significativamente a perda de revestimento, ao mesmo tempo em que confirma que a imersão estática e o condicionamento em água fervente produzem resultados consistentes, porém não intercambiáveis.

Yalcin Karakaya, Ayhan Yucel, Dilay Uncu2026-10-08
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Energy-Efficient and Classification-Aided Adaptive Channel Estimation for UAV-FSO Links via Mixture-of-Experts Approach

Este artigo propõe uma estrutura de Estimativa de Canal Adaptativa Auxiliada por Classificação (CA-ACE) para enlaces UAV-FSO que utiliza uma abordagem de Mistura de Especialistas para selecionar dinamicamente um único estimador energeticamente eficiente com base na classificação do canal em tempo real, reduzindo assim a complexidade computacional em aproximadamente 98,9% e estendendo o tempo de vida operacional do UAV.

Yamuna Tumma, Mahesh Miriyala, Jayashree Pradhan, Vinod Kiran Kappala, Goutham Veerapu2026-10-08
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Macroscopic Porosity Optimization using Thermodynamic Topology Optimization

Este artigo propõe uma estrutura de otimização topológica baseada em densidade que modela a porosidade macroscópica utilizando a lei de Gibson-Ashby para determinar distribuições ideais de porosidade local para materiais isotrópicos, demonstrando que tais estruturas porosas podem superar as sólidas em cenários de múltiplas cargas, apesar de utilizarem modelos de homogeneização isotrópicos subótimos.

Ján Pravda, Dustin R. Jantos, Philipp Junker2026-10-08
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Semantic D2D Gateway Firewalls for Multi-Tenant Chiplet NoC Resource Isolation

Este artigo propõe um firewall de gateway D2D semântico para NoCs de chiplets multi-inquilinos que isola recursos de forma eficaz e restaura a latência benigna ao aplicar verificações de política abrangentes sobre a legalidade do par de dies, propriedade de endereços, estados de protocolo e épocas de replay, demonstrando zero falsos positivos/negativos e overhead de hardware mínimo.

Mei Chen, Shuai Wei, Wenbo Zhang, Wei Guo, Yuke Ma2026-10-07
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Research on thermal error modeling of high-speed motorized spindles based on SC-ANFIS

Este estudo propõe um modelo robusto de predição de erro térmico para fusos motorizados de alta velocidade sob condições de múltiplas velocidades, combinando agrupamento fuzzy c-means e análise de relação cinzenta para selecionar pontos de sensibilidade térmica ideais com um sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo de agrupamento subtrativo (SC-ANFIS), o qual demonstra precisão e desempenho superiores em comparação com métodos de modelagem convencionais.

Yangjian Chen, Wei Li, Yiming Su, Bin Wu, Shaohua Wang, Ning Kang2026-10-07
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Generalized Conditional Intensity Measure and Multivariate Return Period Theories Considering Joint Occurrence of Horizontal and Vertical Ground Motions and Their Applications in Joint Selection of Three-Dimensional Ground Motions

Este artigo propõe uma estrutura de medida de intensidade condicional generalizada vetorial (VGCIM) e teorias de período de retorno multivariadas baseadas em Kendall para abordar a ocorrência conjunta de movimentos de solo horizontais e verticais, demonstrando, por meio de um estudo de caso, que esses métodos proporcionam uma correspondência de período de retorno mais precisa e uma seleção de movimento de solo mais robusta em comparação com as abordagens existentes.

Xiaolei Wang, Zixu Zhao, Wei Jia, Weidong Yan, Dagang Lu2026-10-07
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Identity Verification from Human Scent using Learned Representations of Two-Dimensional Gas Chromatography–Mass Spectrometry Data

Este estudo demonstra a viabilidade da verificação de identidade por odor humano ao transformar dados brutos de cromatografia gasosa–espectrometria de massa bidimensional em imagens multicanais, alcançando um AUROC de 92,8% com uma representação multivista, ao mesmo tempo em que destaca o potencial do método para cenários não cooperativos, apesar dos desafios na generalização entre sessões.

Jan Hlavsa, Radim Spetlik, Jana Čechová, Petra Pojmanová, Jiří Matas, Štěpán Urban2026-10-07