PURPOSE: This study examined developmental change in macrostructural (discourse-level) signed composition among deaf children over the course of one academic year. The study also investigated whether grade level, early language access, and demographic characteristics were associated with differences in change across narrative, informational, and opinion genres.
METHOD: Participants included 181 deaf children from prekindergarten through third grade enrolled in 11 signing programs in the United States. Children produced self-generated signed compositions in narrative, informational, and opinio
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.
The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has led to significant progress in Artificial Intelligence (AI), ushering in a new era of human-centered AI (HAI). Intelligent agents powered by LLMs provide new opportunities for realizing HAI. However, existing LLM-based embodied agents often lack online planning capabilities and may generate actions involving objects that are not present in the current environment. In this paper, we propose a closed-loop framework for planning and evaluation of a vision-language model-based robotic manipulation agent operating in tabletop object rearrang…
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.
Speech is the primary form of communication; still, there are people whose hearing or speaking skills are disabled. Communication offers an essential hurdle for people with such an impairment. Sign Languages (SLs) are the natural languages of the Deaf and their primary means of communication. As visual languages, they use numerous corresponding channels to transfer information. This includes manual features, such as hand pose, shape, and movement, as well as non-manual features, including mouth movements, head, shoulder, torso, and facial expressions. SL recognition (SLR) consists of the compl
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.
MOTIVATION: Enabling clinicians and researchers to directly interact with global genomic data resources by removing technological barriers is vital for medical genomics. AskBeacon enables large language models (LLMs) to be applied to securely shared cohorts via the Global Alliance for Genomics and Health Beacon protocol. By simply "asking" Beacon, actionable insights can be gained, analyzed, and made publication-ready.
RESULTS: In the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI), we use natural language to ask whether the sex-differences observed in Parkinson's disease are due to X-linke…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in ophthalmology, enabling automated, accurate, and efficient clinical re … ing convolutional and transformer-based architectures, self-supervised and multimodal learning, and large language models. Representative applications in diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, and age-related macular degeneration are discussed, highlighting their clinical value and emerging real-world deployment. Persistent challenges-including data heterogeneity, m …
СтатьяОбзорПоиск 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.
Large language models promise to transform ophthalmic clinical communication but face challenges from factual inaccuracies (hallucinations) and limited domain knowledge. This study introduces EyeRAG, a guideline-grounded GraphRAG system for ophthalmic dialogue that integrates OphthaKG, a domain-specific knowledge graph, constructed exclusively from clinical guidelines. We evaluated EyeRAG across 120 clinical scenarios (40 each for glaucoma, diabetic retinopathy, and cataract), six LLMs (GPT-4o, Gemini 2.5 Flash, Grok 4, Llama 3.3 70B, Claude Sonnet 4, DeepSeek-V2.5), and four RAG configuration…
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.
MOTIVATION: Genomic data is among the most sensitive categories of personal information, and the growing adoption of language models for sequence analysis raises significant privacy concerns. Prior work demonstrated that embeddings from general-purpose language models adapted for genomic sequences leak substantial single-nucleotide information under reconstruction attacks, and that fine-tuning embeddings can reduce this vulnerability at certain positions. However, three critical questions remain unaddressed: (i) whether privacy-utility tradeoffs are inherent constraints or configuration-depend
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 article examines the impact of the digital environment on the status and place of language. The focus is on the concept of digital linguistic sovereignty, understood as a nation's ability to ensure the functional competitiveness of the language in the age of artificial intelligence and big data. In this regard, Kazakhstan presents a unique case study of a country transitioning from traditional language protection to the active construction of digital sovereignty. As a state undergoing active nation-building, the country simultaneously demonstrates one of the highest levels of digitalisati
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.
We argue that the core methods of modern machine learning-conformal prediction, large language models and in-context learning, and generative/diffusion models-are not rivals to Bayesian inference but implementations of it, almost always of its predictive (de Finetti) form rather than its parameter-centric (prior-to-posterior) form. (1) Background: A quarter-century after Breiman contrasted the "data-modeling" and "algorithmic" cultures of statistics, we revisit that dichotomy and argue that the predictive view dissolves it-both cultures target the one-step-ahead density p(yn+1∣y1:n), differing…
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.
BACKGROUND: Combining data-driven natural language processing techniques with traditional methods using predefined word lists may offer greater insights into the connections between language patterns and depression and anxiety symptoms, particularly within specific stressful contexts.
METHODS: Between 2020 and 2021, 1106 participants wrote narrative responses describing their experiences during the COVID-19 pandemic and completed the Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS). We investigated language patterns associated with DASS symptoms using established categories from Linguistic Inquiry a
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.
Speech-based detection of early psychosis is progressing at a rapid pace. Within this evolving field, the Accelerating Medicines Partnership … g and certification, ensure data integrity across sites. Using natural language processing parsers, large language models, and machine-learning classifiers, we analyzed Data Release 3.0 to uncover systematic grammatical markers of psychosis risk. Speakers at clinical high risk (CHR) produced more referential language but fewer adjectives, adverbs, and nouns than commun …
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.
BACKGROUND: Epilepsy is a common neurologic disorder characterized by recurrent, unprovoked seizures. Epilepsy manifests as different seizure types and epilepsy types, which have important implications for treatment and prognosis. Electronic health record systems containing longitudinal data on large epilepsy cohorts can be valuable resources for clinical research. However, detailed epilepsy phenotypes are poorly captured by structured data such as diagnostic codes and are instead buried in unstructured clinical notes.
METHODS: We evaluated two transformer-based language models for automated
СтатьяПрепринтПоиск 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.
BACKGROUND & AIMS: Large language models including Chat Generative Pretrained Transformers version 4 (ChatGPT4) improve access to artificial intelligence, but their impact on the clinical practice of gastroenterology is undefined. This study compared the accuracy, concordance, and reliability of ChatGPT4 colonoscopy recommendations for colorectal cancer rescreening and surveillance with contemporary guidelines and real-world gastroenterology practice.
METHODS: History of present illness, colonoscopy data, and pathology reports from patients undergoing procedures at 2 large academic centers we…
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.
PURPOSE: To evaluate co-morbid sociomedical conditions affecting corneal donor endothelial cell density and transplant suitability.
METHOD(S): Corneal donor transplant information was collected from the CorneaGen eye bank between June 1, 2012 and June 30, 2016. A natural language processing algorithm was applied to generate co-morbid sociomedical conditions for each donor. Variables of importance were identified using four machine learning models (random forest, Glmnet, Earth, nnet), for the outcomes of transplant suitability and endothelial cell density. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
BACKGROUND: Conventional automated writing evaluation systems typically provide insufficient support for students with special needs, especially in tonal language acquisition such as Chinese, primarily because of rigid feedback mechanisms and limited customisation.
OBJECTIVE: This research develops context-aware Hierarchical AI Tutor for Writing Enhancement(CHATWELL), an intelligent tutoring platform that incorporates optimised large language models to deliver instantaneous, customised, and multi-dimensional writing assistance for Chinese language learners, with special consideration for thos…
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Background/Objectives: Artificial intelligence (AI), including large language models, chatbots, machine-learning systems, and hybrid tools, is increasingly used to support patient-facing eye-care communication. This systematic review evaluated the accuracy and effectiveness of AI-powered systems used for patient counseling, education, communication, referral/follow-up, and management support in optometry and related eye-care settings. Methods: A systematic review was conducted according to a predefined protocol and PRISMA 2020 reporting principles. Searches covered studies published from Janua…
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.
AIM: The proliferation of clinical practice guidelines presents significant challenges for ensuring evidence-based care, since evaluating th … rs, 60 were ultimately included. These guidelines were evaluated using ad^Writer with two different large language models, each performing three independent assessments. A majority rule was applied to synthesize results. Results from systematic reviews, which served as the reference standard. Agreement, consistency, and stability of the artificial intelligence-based as …
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.
Advances in artificial intelligence, particularly machine learning and deep learning, in conjunction with the rise of personalised medicine, … nt breakthroughs, such as the Whisper speech recognition model for cochlear implant simulations and large language models for refining tinnitus subgroup identification and therapy predictions, underscore the transformative potential of AI in improving clinical outcomes. This review is distinct in its emphasis on these emerging technologies and their integration into mu …
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.
Drug resistance remains a major challenge in cancer treatment. While single-cell profiling offers unprecedented resolution for uncovercovering resistance mechanisms, the potential of emerging foundation models for drug response prediction at the single-cell level is still largely unknown. Here, we introduce scDrugMap, a unified framework featuring both Python toolkits and an interactive web server for benchmarking and predicting drug responses with state-of-the-art foundation models. scDrugMap evaluates eight single-cell foundation models and two large language models across 495,000 cells from…
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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in the diagnosis and management of gastrointestinal (GI) and liver disease … ent by learning from a large body of data in the form of text, audio, images, or video and includes large language models. AI has been used in several GI diseases such as esophageal neoplasia, gastric cancer, Helicobacter pylori infection, gastritis, GI stromal tumors, colorectal polyps, inflammatory bowel disease, irritable bowel syndrome, GI bleeding, and pancreatobi …
СтатьяОбзорПоиск 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