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Sensing-storage-computing Integration of Multiterminal ReS2 Neuromorphic Transistors with Sequence-dependent Responses for Dual-mode Authentication Systems

Este artigo apresenta transistores neuromórficos de ReS2/PZT que integram capacidades de detecção, armazenamento e computação por meio de modulação óptica e ferroelétrica sinérgica, permitindo respostas dependentes de sequência para um sistema de autenticação de modo duplo combinando trava criptográfica e reconhecimento facial.

Yaping Wu, Anqi Cheng, Mengyu Liu, Feiya Xu, Xuanli Zheng, Chunmiao Zhang, Yiyuan Yang, Xu Li, Zhiming Wu, Junyong Kang2026-09-24
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Spatial machine learning and explainable artificial intelligence predict urban road flood vulnerability in coastal West Africa

Este estudo demonstra que um pipeline de aprendizado de máquina escalável utilizando dados secundários de acesso aberto e IA Explicável (XGBoost com SHAP) pode prever com precisão a vulnerabilidade de inundação de estradas urbanas na costa da África Ocidental ao identificar limiares microfísicos críticos — especificamente elevação, declividade e impermeabilidade da superfície — enquanto revela que a hierarquia administrativa das estradas e os índices macro de solo têm impacto negligenciável, oferecendo, assim, um modelo econômico para o planejamento de infraestrutura resiliente ao clima em regiões com escassez de dados.

Mohammed Tanko2026-09-24
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Galloping Response and Graded Early Warning of Ice Covered Transmission Lines under Combined Wind and Rain Excitation

Este estudo utiliza um modelo numérico de uma linha de transmissão de 110 kV sob excitação combinada de vento e chuva para identificar limiares críticos de galope e propor um sistema de alerta precoce quantitativo de três níveis baseado em saltos de deslocamento e parâmetros de vento para aumentar a segurança da rede.

Wansong Bai, Minghui Zhang, Feng Lv, Peng Zhang, Yahui Zhang, Xiangguang Kong, Jialin Ni, Dan Song2026-09-24
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Spectral-Embedded Operator Learning for Three-Phase Interfacial Flow: A Ternary Cahn-Hilliard-Navier-Stokes Benchmark

Este artigo introduz um benchmark de fluxo interfacial de três fases baseado em um sistema ternário de Cahn-Hilliard-Navier-Stokes e demonstra que uma arquitetura de aprendizado de operador espectralmente incorporada usando um dicionário de Chebyshev fixo supera significamente as variantes padrão e baseadas em Fourier do DeepONet na previsão de dinâmicas multifásicas complexas.

Muhammad Abid, Arth Sojitra, Omer San2026-09-24
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An Oracle Persistence Framework Using Capacity Information to Diagnose Concept Drift in Long Term Photovoltaic Power Forecasting

Este artigo introduz o diagnóstico Oracle-Persistence, uma estrutura sensível à capacidade que distingue entre o desvio de conceito impulsionado pelo clima e o impulsionado pelo hardware na previsão de potência fotovoltaica de longo prazo, separando a capacidade efetiva latente dos mapeamentos de clima-para-potência, permitindo assim a detecção de degradação do sistema ou problemas de manutenção que causam o declínio silencioso da precisão do modelo.

changxuan cao, zhifeng liu, jiaijun xu, xueqiang deng2026-09-24
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Predicting Vertical Radio Refractivity Gradients Across Temperate, Subarctic, and Polar Climates Using Ensemble Machine Learning

Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina de conjunto, particularmente o LightGBM, predizem eficazmente os gradientes verticais de refratividade de rádio através de climas Temperado, Subártico e Polar usando dados de reanálise ERA5 e diversos preditores atmosféricos, alcançando alta precisão ao mesmo tempo em que destaca a necessidade de validação futura contra observações independentes.

Solomon O. Adeola, Francis O. Aweda, Jacob A. Akinpelu, Saeed A. Bello, Nathaniel O. Adeniji2026-09-24
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Interlaminar Shear Degradation and Cohesive Zone Modelling of Thermally Aged CFRP Laminates

Este estudo estabelece um arcabouço quantitativo vinculando o histórico de envelhecimento térmico à degradação do cisalhamento interlaminar em laminados de CFRP T700/epóxi, combinando testes experimentais de cisalhamento de viga curta com parâmetros de zona coesiva inferidos por Bayes e modelos de evolução dependentes da temperatura para prever com precisção o comportamento da interface a longo prazo e a resposta mecânica.

Zhizhong Tan, Jinsheng Xu, Qixuan Song, Yixue Yin, Shuwen Wang, Zongtao Guo2026-09-24
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A Multi-Step Typhoon Track Prediction Method Integrating Spatiotemporal Trajectory Dynamics and Prior Structural Relations

Este artigo propõe o TRGF-KG, um método de predição de trajetória de tufões de múltiplos passos que integra a dinâmica de trajetória espaço-temporal com relações estruturais prévias por meio de uma arquitetura de Transformer de dois ramos e R-GCN para mitigar o acúmulo de erro e melhorar a precisão da predição de longo horizonte.

Chaoran Zhou, Zhuoyang Cui, Hang Chen, Xin Zhang2026-09-24
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Assessment of Round-Trip and Coulombic Efficiency in Lithium-Ion Batteries Using a Mathematical Modeling Approach under Variable Operating Conditions

Este estudo desenvolve e valida experimentalmente uma estrutura analítica que quantifica a evolução acoplada da eficiência coulômbica, da retenção de capacidade e do desempenho de ida e volta em baterias de íon-lítio sob variadas condições de envelhecimento e térmicas, revelando uma degradação significativa da eficiência juntamente com a perda de capacidade ao longo de 1500 ciclos.

D Anil Kumar, K. Dhananjay Rao, P.Suresh Kumar, Chegudi Ranga Rao, Phani Teja Bankupalli, Venkataramana Guntreddi2026-09-24
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CFD–DEM-based optimization of an air-assisted fertilizer conveying system using surplus blower airflow from a precision seeder

Este estudo otimiza um sistema de transporte de fertilizante assistido por ar para semeadeiras de precisão utilizando o fluxo de ar excedente do soprador, empregando simulações CFD–DEM e experimentos para identificar os parâmetros ideais (diâmetro de tubo de 25 mm, velocidade de fluxo de ar de 20 m·s⁻¹ e taxa de entrega de 13,50 g·s⁻¹) que minimizam o desperdício de energia e garantem alta uniformidade de entrega.

Haiji Wang, Zhaojun Wang, Yajie Zhan, Zengli Wang, Kaibo Tang, Wancheng Dong2026-09-24