Low-temperature ammonia-selective catalytic reduction (NH3-SCR) over MnO2 is attractive for nitrogen oxides (NOx) abatement yet is intrinsically penalized by nitrous oxide (N2O) formation, a potent greenhouse byproduct. Here, we show that oxygen-site nonmetal substitution in β-MnO2 can simultaneously suppress N2O and accelerate NH3-selective SCR, enabled by a feasibility-to-mechanism computational workflow. Screening by structural compatibility, orbital hybridization, thermochemical and kinetic stability identifies viable dopants, among which F and S most effectively rewire reaction branching.
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Traumatic brain injury (TBI) lesion segmentation from magnetic resonance imaging (MRI) remains challenging because lesions exhibit substantial heterogeneity in size, shape, intensity, and anatomical distribution. Conventional UNet-based segmentation models often struggle to accurately delineate fragmented or low-contrast lesion boundaries while maintaining contextual consistency. In this study, we propose Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)-Hybrid Attention Module (HAM)-UNet, a modified UNet architecture that integrates ASPP and a HAM for moderate-to-severe TBI (msTBI) lesion segmentation in
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Malware is malicious software that infiltrates systems without user consent. Effective detection involves identifying such software and distinguishing it from benign programs. While machine learning has shown promise in malware detection, many existing techniques demand extensive feature engineering and representation, leading to higher computation times and error rates. To address these limitations, we propose CNN-GBM, a hybrid model combining Convolutional neural networks (CNN) with Gradient Boosted Machines (GBM), aimed at improving Android malware detection. The approach begins by construc
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Three dimensional (3D) instance segmentation is essential for precision characterization of tree architecture at the branch level, which supports both tree fruit crop breeding and the development of robotic systems for orchard management. Existing methods usually use sparse convolution-based operation, which requires a coordinate quantization preprocess to generate sparse tensors, risking the loss of geometric details for fine-grained downstream phenotyping tasks. To overcome this challenge, we developed the dynamic sparse point-voxel transformer (DSPVFormer) model for the efficient and accura
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
With the growing global population and rapid urbanization, urban agriculture has gained increasing attention as a sustainable pathway to achieving food security. This review discusses recent advances in urban mushroom farming, its integration with computer-based technologies, safety considerations, and the potential of mushrooms and mycelium-based foods as future foods. Urban mushroom farming systems include indoor/vertical farms, container/modular units, and rooftop/community-based setups. Technologies such as the Internet of Things, machine learning, and artificial intelligence can be incorp
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Recent advances in spatially resolved molecular profiling have positioned matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) as a powerful platform for multiomic tissue analyses. However, conventional workflows that sequentially target distinct molecular classes are time- and resource-intensive, requiring repeated sequential sample preparation, imaging, and data integration. Here, we evaluate streamlined strategies for simultaneous or combined acquisition of N-glycan and collagen-derived peptide information using PNGase F and collagenase. In-solution studies demo
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This study reports a structure-guided design, synthesis, and biological evaluation of a novel class of hybrid molecules combining indole and pyrazole scaffolds-both known for their broad pharmacological profiles. A series of 5-indolyl-pyrazole derivatives (n = z1-z44) were synthesized and characterized through 1H/13C NMR and HR-MS analysis. The synthesized compounds were screened against H37Rv and two multidrug-resistant clinically isolated strains M.tb* and M.tb**. Several derivatives (notably z1 and z8) showed potent inhibition at concentrations as low as 25 μg/mL may be even more potent at
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Uncharted microbe-drug relationships constitute an under-exploited reservoir of therapeutic leads. In this manuscript, we introduced a hybrid framework named BRMDA by coupling a bilinear attention network with a random-forest classifier to systematically expose latent microbe-drug associations.
METHODS: Firstly, BRMDA integrated multiple drug-centric, microbe-centric, and disease-centric similarity profiles, along with experimentally validated microbe-drug associations, to construct a unified heterogeneous graph. And then, the bilinear attention network and random-forest classif
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Lyophilization is a key stabilization strategy for advanced biologics, including protein therapeutics, nucleic-acid-based products, extracellular vesicles, and other highly labile biopharmaceutical systems. However, the development of lyophilized biologic products remains constrained by the intrinsic complexity of coupled heat and mass transfer, limited real-time process observability, formulation-dependent instability, and the difficulty of linking process parameters to product-relevant critical quality attributes. In this context, artificial intelligence (AI) is emerging not merely as an aux
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIM: To design and synthesize novel dihydropyrimidinone-pyrazole hybrid compounds as potent and selective antitumor agents, exploring their potential mechanism of action.
MATERIALS & METHODS: A series of target compounds were synthesized and evaluated for their in vitro antiproliferative activity against three human cancer cell lines: A549 (lung adenocarcinoma), MIA PaCa-2 (pancreatic carcinoma), and HepG2 (hepatoblastoma). Cytotoxicity was also assessed in non-cancerous Vero cells, along with an in vivo acute toxicity evaluation in mice. The metabolic stability of the lead compounds was inve
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Hypertension is a complex disease influenced by genetic and environmental factors, with obesity being a major risk factor. We aimed to evaluate the interaction between adiposity indicators and genetic risk on blood pressure traits in a Mexican population. This longitudinal study included 1424 adults from the Health Workers Cohort Study, with data collected in 2004-2006, 2010-2012, and 2016-2019. A genetic risk score (GRS) was computed by summing the risk alleles from six single nucleotide polymorphisms (SNPs) and categorized into tertiles. Analyses were performed using hybrid mixed-effects reg
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
A 77-year-old woman with newly diagnosed immunoglobulin (Ig)G-κ multiple myeloma presented with a massive cranial paraskeletal (PS) lesion (84 × 59 × 62 mm) compressing the occipital lobe. Fluorescence in situ hybridization of bone marrow aspirate revealed 1q21 gain and 17p deletion. Induction therapy with isatuximab, bortezomib, lenalidomide, and dexamethasone (Isa-VRd) was initiated to avoid emergent local intervention. The response was rapid; head computed tomography on day 28 showed an approximately 80% reduction in bidimensional measurements, with near-complete radiologic resolution by th
СтатьяКлинический случайПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Tuberculosis (TB) remains a global health challenge, driven by multiscale pathogenesis across molecular, cellular, tissue, and systemic levels. Within-host mathematical modelling provides a powerful way to explore these processes, providing mechanistic insights that are difficult to capture experimentally, including host-pathogen interactions, immune regulation, and treatment efficacy. This review synthesises the evolution of TB models from early ordinary differential equation systems to agent-based and hybrid multiscale approaches, leading to integrated pharmacokinetic/pharmacodynamic and sys
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Phytomedicines have played a vital role in traditional medical systems globally, particularly in providing culturally relevant and accessible healthcare solutions. P. methysticum, known as Kava, is a traditional Pacific Island phytomedicine with clinically validated anxiolytic properties, primarily attributed to its Kavalactones (KL). However, P. methysticum is biogeographically restricted and there are ecological and cultural concerns that limits its widespread therapeutic adoption. This study investigates if other Piper species, used phytomedically outside the Pacific, offer th
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Recent advances in neuroscience have highlighted the central role of glial cells, particularly astrocytes, in regulating neural network activity through calcium-dependent neuron-glia communication. In parallel, nanostructured cluster-assembled materials have emerged as promising candidates for developing brain-machine interfaces because of their biomimetic morphology, mechanotransductive properties, and neuromorphic behavior. Among these, nanostructured zirconium oxide (ns-ZrOx) thin films have recently demonstrated memristive and signal-processing capabilities compatible with biohybrid neural
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Biomechanical analysis of the human lower limbs plays a critical role in movement assessment, injury prevention, and rehabilitation guidance. Traditional gait analysis techniques, such as optical motion capture systems and biomechanical force platforms, are limited by high costs, operational complexity, and restricted applicability. In view of this, this study proposes a cost-effective and user-friendly approach that integrates inertial measurement units (IMUs) with a novel deep learning framework for real-time lower limb joint torque estimation. The proposed method combines time-frequency dom
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This work describes a dataset containing high-density EEG (hd-EEG) and surface electromiography (sEMG) to capture neuromechanical responses during a reaching task with and without the assistance of an upper-limb exoskeleton. It was designed to explore electrophysiological biomarkers for assessing assistive technologies. Data were collected from 40 healthy participants performing 10 repetitions of three standardized reaching tasks. A custom-designed touch panel was built to standardize and simulate natural upper-limb movements relevant to daily activities. The dataset is formatted according to
СтатьяDatasetПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Uncertainty quantification is crucial in deep learning, especially in medical diagnostics, to measure model prediction confidence and ensure reliable clinical decisions. This study introduces a novel conflict-based uncertainty quantification approach, applied as a case study in lung cancer classification, leveraging Dempster-Shafer Theory in conjunction with Deep Ensemble methods. The proposed method aggregates predictions from multiple neural network models using conflict as an uncertainty measure. By converting softmax outputs into Basic Belief Assignments and applying the rule of combinatio
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This research paper presents an artificial intelligence (AI) framework to predict magnetized penta-nanoparticle-enhanced Jeffrey blood flow dynamics in a catheterized electrified arterial annulus. The work addresses critical gaps in modeling non-Newtonian blood rheology with multi-physics interactions. Employing Jeffrey's fluid model to encapsulate the non-Newtonian rheological properties of blood mixed with nanoparticles. This analysis combines diverse factors influencing heat sources, Joule heating, interfacial nanolayers, and porous media drag. The flow system is streamlined via lubrication
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Visual neuromorphic devices are critical for processing exponentially increasing complex visual information due to their capability in capturing, storing, and processing optical signals from the environment. In particular, all-two-dimensional material heterostructure-based visual neuromorphic devices are recognized as one of the most promising device architectures for mitigating lattice mismatch and interfacial defects inherent in conventional heterostructures, owing to their atomic-scale interfacial compatibility. Herein, we report a robust visual neuromorphic device based on graphdiyne/MoS2
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования