Industrial manufacturing is evolving into a flexible paradigm driven by digitalization and intelligent systems, necessitating time-series anomaly detection methods that can adapt to dynamic tasks and real-time constraints. However, existing deep learning-based time-series anomaly detection methods struggle with adaptability and inference speed, failing to realize task switching and real-time detection. Large language models (LLMs) offer advanced task semantic understanding capabilities, yet still suffer from low information density time-series processing and high inference costs. Aiming at the…
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.
One of the central goals of plant functional genomics is to uncover regulatory mechanisms that shape agriculturally important traits to inform crop improvement. Recent advances in machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), especially Large Language Models (LLMs), have greatly transformed our ability to derive regulatory information from complex genomics data. This review starts with a brief introduction of recent advances in AI and ML. We then present a plant-focused synthesis of emerging applications of AI- and LLM tools to: (i) predict epigenomic features, regulatory DNA element…
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.
In this article, we explore the transformative potential of artificial intelligence (AI) in medical education and continuing medical education. We discuss the rapid evolution of AI technology, particularly generative AI and large language models, and their implications for teaching and learning. We emphasize the importance of AI literacy, ethical considerations, and evidence-based approaches to integrating AI into medical education. We also highlight the evolving roles of educators and learners in the AI era, advocating for a proactive, collaborative approach to harness AI's potential to perso…
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.
Artificial intelligence (AI), particularly computer vision and large language models, will impact facial plastic and reconstructive surgery (FPRS) by enhancing diagnostic accuracy, refining surgical planning, and improving post-operative evaluations. These advancements can address subjective limitations of aesthetic surgery by providing objective tools for patient evaluation. Despite these advancements, AI in FPRS has yet to be fully integrated in the clinic setting and faces numerous challenges including algorithmic bias, ethical considerations, and need for validation. This article discusses…
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.
CONTEXT: Effective communication of complex medical information is critical for individuals with spinal cord injury (SCI) and their families, but this need remains largely unmet. Artificial intelligence (AI), including large language models (LLMs) like GPT-4o, may help simplify clinical texts while preserving essential medical information. However, their ability to adapt content across ages, education levels, and languages without compromising accuracy has not been systematically evaluated.
FINDINGS: We analyzed short excerpts (∼100 words) from de-identified Spanish-language SCI clinical repo…
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.
PURPOSE OF REVIEW: Recent advances in large language models (LLMs) have given rise to 'vibe coding', a conversational approach to software development in which users describe desired functionality in natural language and collaborate with an LLM agent to generate functional code. This review examines vibe coding through an ophthalmology-specific lens, identifying where it adds value and how it can be used responsibly.
RECENT FINDINGS: Vibe coding platforms now enable nonprogrammers to create fully functional applications, including user authentication and database integration, from natural lan…
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.
Objective: Faced with the challenges of differential diagnosis caused by the complex clinical manifestations and high pathological heterogen … text corpus of pituitary adenomas (TCPA) was constructed and analyzed. Its potential application in large language models (LLMs) was explored through fine-tuning and prompting experiments. Results: TCPA had 4782 medical entities and 28,998 tokens, achieving good quality with the inter-annotator agreement value of 0.862-0.986. The LLMs experiments showed that TCPA can b …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Neurodegenerative dementia syndromes, such as Primary Progressive Aphasias (PPA), have traditionally been diagnosed based in part on verbal and nonverbal cognitive profiles. Debate continues about whether PPA is best subdivided into three variants and also regarding the most distinctive linguistic features for classifying PPA variants. In this study, we harnessed the capabilities of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) to first perform unsupervised classification of concise, connected speech samples from 78 PPA patients. Large Language Models discerned three disti…
ПрепринтСтатьяПоиск 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.
Research on accentedness and comprehensibility has largely focused on nontonal target languages, leaving it unclear whether established predictors of these two constructs apply to tonal languages with complex tone systems, such as Cantonese. We investigated 40 Mandarin-speaking learners' read speech in second language (L2) Cantonese by combining native listener ratings with 58 candidate predictors encompassing acoustic, sociolinguistic, and auditory sensitivity measures in a single analytic framework. Generalized additive mixed models were used to capture potential nonlinear relationships betw
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.
Rising adolescent suicide rates underscore an urgent need for better detection of short-term risk in the days and hours leading up to attempts. Passive smartphone sensing of language offers a promising approach, yet its performance during vulnerable periods remains unclear. This case study examined five adolescents (3 male, 2 female) who were hospitalized for suicidal crises while enrolled in a smartphone sensing study. Participants contributed outgoing text entries over six months (M = 21,000/person), which were analyzed using natural language processing (NLP) to assess suicide-related conten
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.
Large-scale multiomics profiling has delineated dynamic molecular landscapes during autophagy, yet translating these complex datasets into mechanistic regulatory insights remains a major challenge. In our recent work, we developed LyMOI, a hybrid artificial intelligence workflow that combines graph-based deep learning and a large language model (LLM) for mechanistic interpretation of autophagy-related omics. The graph model integrates 1.3 TB of autophagy-associated multiomics datasets and prioritizes molecules of interest (MOIs) across 34 autophagy-specific conditions, and then LLM-based chain
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: The emergence of large language models heralds a new chapter in natural language processing, with immense potential for improving medical care and especially medical oncology. One recent and publicly available example is Generative Pretraining Transformer 4 (GPT-4). Our objective was to evaluate its ability to rephrase original surgical reports into simplified versions that are more comprehensible to patients. Specifically, we aimed to investigate and discuss the potential, limitations, and associated risks of using these simplified reports for patient education and information i…
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.
BACKGROUND: For therapists, the spoken word of their patients is among the most important foundations for clinical assessment. At the same time, it is hardly possible to monitor patients continuously and closely in sufficient numbers, for example, to ongoingly assess the risk of suicide in therapeutical conversations. Natural Language Processing (NLP) involves the use of Artificial Intelligence (AI) to analyze human language. Combining it with AI speech processing methods, we obtain multimodal methods which can automatically process large volumes of speech and language data to extract diagnost
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Large multimodal models are now extensively used worldwide, with the most powerful ones trained on massive, general-purpose datasets. Despite their rapid deployment, concerns persist regarding the quality and domain relevance of the training data, especially in radiology, medical research, and neuroscience. Additionally, healthcare data privacy is paramount when querying models trained on medical data, as is transparency regarding service hosting and data storage. So far, most deep learning algorithms in radiologic research are designed to perform a specific task (e.g., diagnostic classificati
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.
OBJECTIVE: To investigate differences in congenital syphilis (CS) infection between California's small-to-medium and large metropolitan counties and the socioeconomic mechanisms behind these differences.
STUDY DESIGN: County-level data from 2019 and 2020 on CS infection and other socioeconomic covariates were obtained from the California Department of Public Health and the United States Census Bureau. Counties were stratified into small-to-medium or large metropolitan counties by the National Center for Health Statistics Urban-Rural Classification Scheme and analyzed using simple and multiple
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
This systematic review synthesises computational models of language deficits in bilingual aphasia, focusing on code-switching and translation. Per the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, this study identified 42 publications (2010-2025). Of the three deficit types, lexical retrieval and naming deficit simulations are most mature, replicating naming errors and predicting cross-language generalisation. Code-switching and translation deficit modelling is extremely limited: only a single computational lesioning study has addressed both through me
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.
PURPOSE: This pilot study evaluated enhanced milieu teaching with phonological emphasis (EMT + PE) parent training intervention delivered through telepractice and its impact on parent implementation, child speech outcomes, and child language outcomes.
METHOD: A multiple baseline design across behaviours was used to assess response to parent training and child outcomes. The intervention was delivered to four parents and their young children with repaired cleft palate. Speech production, receptive language, and expressive language were assessed prior to intervention. EMT + PE strategies includi
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.
Current cancer screening guidelines cover only a few cancer types and rely on narrowly defined criteria such as age or a single risk factor like smoking history, to identify high-risk individuals. Predictive models using electronic health records (EHRs), which capture large-scale longitudinal patient-level health information, may provide a more effective tool for identifying high-risk groups by detecting subtle prediagnostic signals of cancer. Recent advances in large language and foundation models have further expanded this potential, yet evidence remains limited on how useful EHR-based model
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Current cancer screening guidelines cover only a few cancer types and rely on narrowly defined criteria such as age or a single risk factor like smoking history, to identify high-risk individuals. Predictive models using electronic health records (EHRs), which capture large-scale longitudinal patient-level health information, may provide a more effective tool for identifying high-risk groups by detecting subtle prediagnostic signals of cancer. Recent advances in large language and foundation models have further expanded this potential, yet evidence remains limited on how useful EHR-based model
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.
BACKGROUND: Missense variants in genes implicated in hereditary hearing loss are frequently returned to clinicians as variants of uncertain significance. In silico predictors and rule-based ACMG/AMP frameworks each capture only a fraction of the required evidence, and neither directly accesses case-level and functional evidence reported in the published literature.
METHODS: We developed OtoVCE, a four-stage framework that places a large language model inside a calibrated ACMG/AMP rule engine as a structured evidence extractor rather than an end-to-end classifier. Rule-encodable evidence-six i
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.
MedElevator
Войти в исследования