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Este artigo apresenta um perfil de design e implementação reprodutível para "Prova de Tempo" em ambientes de espaço profundo, introduzindo mecanismos tolerantes a atrasos e verificação fora de banda para lidar com atrasos de tempo de luz, enquanto nota explicitamente que o trabalho permanece um estudo baseado em simulação sem desempenho de voo demonstrado ou conectividade interplanetária ao vivo.
Este artigo analisa o conjunto de dados densos de movimentos fortes do terremoto de 7.4 de San José del Palmar, na Colômbia, em agosto de 2026, para caracterizar atributos de movimento do solo, avaliar modelos de predição regionais e globais, identificar diretividade de fonte em direção sudoeste e durações prolongadas, e gerar campos de movimento do solo específicos do evento para aplicações de engenharia.
Este artigo propõe um modelo de programação linear inteira mista bi-nível e bi-objetivo competitivo para problemas de localização-roteamento de instalações verdes entre um fabricante e um distribuidor, o qual é resolvido por meio de um novo algoritmo de Otimização por Reação Química bi-nível e multi-objetivo que supera as meta-heurísticas existentes em testes de referência.
Este artigo apresenta o projeto, simulação e otimização de divisores de interferência multimodo compactos 1×2 e 1×4 em uma plataforma de polímero para interconexões ópticas em nível de placa, alcançando baixa perda excessiva, alta uniformidade e perda mínima dependente de polarização a 1550 nm.
Este artigo apresenta e valida um framework baseado em software que aumenta a precisão de medição de instrumentos NanoVNA de baixo custo ao aplicar um modelo de erro dependente da frequência derivado de dados de calibração padrão para corrigir erros sistemáticos e aleatórios residuais sem exigir modificações de hardware ou kits de calibração caros.
Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado profundo sensível à SNR usando uma rede neural convolucional residual para reconstruir a informação de estado de canal de alta dimensão a partir de medições ruidosas limitadas em redes 6G assistidas por Superfícies Inteligentes de Grande Escala, reduzindo efetivamente o overhead de pilotos e a complexidade computacional enquanto mantém o desempenho comparável a sistemas de CSI total ideais.
Este estudo demonstra que um scanner de bagagens estacionário utilizando uma configuração de ângulo π descendente não uniforme combinada com reconstrução baseada em sensoriamento comprimido supera significativamente os métodos convencionais em imagens de baixa amostragem, alcançando uma qualidade de imagem superior através de amostragem geométrica otimizada.
Este artigo apresenta uma estrutura de Gêmeo Digital impulsionada por IA, utilizando sensores IoT e um classificador Random Forest leve para permitir o monitoramento de condição em tempo real, análise de perdas e manutenção preditiva para transformadores de potência, alcançando 93% de precisão diagnóstica e 95% de eficiência por meio de avaliação contínua de saúde e simulação virtual de falhas.
Este estudo propõe uma Rede Bayesiana em Cascata de Processo Completo (WPC-BN) que integra um espaço de evidência unificado de 85 indicadores com inferência estática específica de estágio e cadeias de Markov de tempo contínuo para permitir uma avaliação de risco de segurança dinâmica e consciente da duração, além da atualização de prioridade em tempo real ao longo das operações de resgate em edifícios colapsados pós-terremoto.
Este artigo propõe um método de planejamento coordenado de múltiplas escalas temporais para redes de distribuição ativas que integra a flexibilidade acoplada de potência ativa-reativa e o controle de risco de tensão para aumentar significativamente o alojamento de energia renovável, reduzir o corte de geração e reduzir os custos anuais totais, apesar do aumento do investimento.