Structure-Based Drug Design (SBDD) is a key computational paradigm that uses protein structural information to design and optimize small molecules with desired binding properties. Existing SBDD methods mainly focus on molecular design and often lack the capability to independently conduct downstream evaluation and optimize workflows. Meanwhile, directly applying large language models (LLMs) to molecular design faces challenges such as fragmented execution, limited tool coordination, and insufficient traceability of intermediate decision-making processes. To address these limitations, we propos…
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.
Our visual landscape consists of not only people, places, and objects (e.g., "soldier," "stadium," "flag") but also the conceptual relationships that unite them (e.g., "patriotism"). Because conceptual knowledge varies across individuals, this level of structure may support individualized patterns of attentional selection during naturalistic scene viewing. Here, we ask whether individuals' gaze patterns reflect, in part, latent attentional priorities organized in conceptual space. Participants (N = 61) freely explored a diverse set of immersive real-world scenes (N = 100) in head-mounted VR wh
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.
The Urgent and Emergency Care system generates a wealth of clinical information, but our ability to harness this for public health planning and to address health inequalities is constrained by systemic data quality issues. Modern natural language processing (NLP), driven by the context-aware capabilities of transformer-based architectures and large language models, offers a transformative opportunity to bridge this gap. By training machines to interpret and structure context-rich clinical notes at scale, we can translate complex patient stories into data ready for research and systems intellig…
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.
Since its publication in 1980, John Searle's Chinese Room argument has remained one of the central objections to computational theories of m … the Chinese Token-Training Room, a philosophical analog of recent "stochastic parrot" objections to large language models. We argue that such objections must either restrict the system in ways that make unrestricted linguistic competence doubtful, or allow forms of pragmatic embedding that weaken the intuition of total semantic opacity. We conclude that neither the ori …
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.
Limb apraxia is a syndrome often observed after stroke that affects the ability to perform skilled actions despite intact elementary motor and sensory systems. In a large cohort of unselected stroke patients with lesions to the left, right, and bilateral hemispheres, we used voxel-based lesion-symptom mapping (VLSM) on clinical CT head images to identify the neuroanatomical correlates of the impairment of performance in three tasks investigating praxis skills in patient populations. These included a meaningless gesture imitation task, a gesture production task involving pantomiming transitive
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.
OBJECTIVE: Although patients prefer describing their problems using words, mental health interventions are commonly evaluated using rating scales. Fortunately, recent advances in natural language processing (i.e., AI-methods) yield new opportunities to quantify people's own mental health descriptions. Our aim was to explore whether responses to open-ended questions, quantified using AI, provide additional value in measuring intervention outcomes compared to traditional rating scales.
METHOD: Swedish adolescents (N = 44) who received Internet-based Cognitive Behavioral Therapy (ICBT) for eight
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 review investigates recent advances in machine learning (ML) for drug repurposing, with applications spanning COVID-19, Parkinson's dis … necks and identifying disease-agnostic best practices. We examine the role of foundation models and large language models (LLMs) in drug repurposing, including zero-shot molecular property prediction and literature-informed mining. This work outlines an ML-driven framework that balances computational scalability with biological validity, enabling actionable predictions …
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.
Modern biology increasingly relies on complex, high-dimensional datasets such as single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), which present a vast space of potential hypotheses. Systematically exploring this space is often impractical, as scRNA-seq analyses are time-consuming and require substantial computational and domain expertise. To address this challenge, we introduce CellVoyager, an AI agent built on large language models that autonomously generates and implements scRNA-seq analyses within a Jupyter notebook environment. We evaluate CellVoyager on CellBench, a benchmark of 76 published scRNA…
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.
With the accelerated proliferation of the Internet of Things (IoT) and its widespread use in sensitive areas such as healthcare, homes, and factories, security has become an increasingly critical concern. IoT remains one of the most challenging domains to secure, lacking the manageable scale, well-maintained software, and homogeneous environments of easily secured systems. Large language models (LLMs) have recently been applied to improve IoT security; however, most applications treat LLMs as "off-the-shelf" tools, creating a domain mismatch because model representations, tokenizers, and data …
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 language models (LLMs) are increasingly being used by patients to seek explanations for persistent or unexplained symptoms. However, their impact on real-world diagnostic pathways and patient behavior remains poorly understood. We report the case of a 34-year-old male of Egyptian origin with recurrent episodes of fever, severe migratory abdominal pain, arthralgia, myalgia, and intermittent erythematous skin lesions since early childhood. Despite almost 3 decades of extensive investigations, no unifying diagnosis had been established. During an iterative dialogue with the LLM DeepSeek in …
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Objectives: This study aims to evaluate whether contemporary artificial intelligence (AI), including convolutional neural networks (CNNs) for medical imaging and large language models (LLMs) for language processing, could replace physicians in the near future and to identify the principal clinical, technical, and regulatory barriers. Methods: A narrative review is conducted on the scientific literature addressing AI performance and reproducibility in medical imaging, LLM competence in medical knowledge assessment and patient communication, limitations in out-of-distribution generalization, abs…
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.
Solar interfacial evaporation (SIE) offers a low-energy route for desalination and water purification, but high-performance evaporator design still relies heavily on experience. Here, we report Photothermal-Seek, a literature-grounded and evidence-anchored knowledge framework that connects synthesis, structure, and performance information in SIE materials. Built from 2771 publications, Photothermal-Seek integrates large language model (LLM)-assisted extraction, graph-based reasoning, and full-text retrieval of source evidence, generating a knowledge base with 57 707 nodes, 126 649 relationship
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.
The purpose of this study was to compare the retinal gene expression profiles in canines with Sudden Acquired Retinal Degeneration Syndrome … yzed to detect the most important signaling pathways. ProteinBERT deep-learning language model, and large language models (LLM-Grok 4, ChatGPT4o) were used for analytical prediction of possible drug targets. Both diseases showed significant upregulation in T-cell co-stimulation and complement activation pathways, including CD86, DLA-79, and C5AR1. Downregulated genes w …
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.
Medical education increasingly incorporates digital technologies; however, many tools remain passive and text-based. Vibe Coding is a clinic … ning (1) deconstruction of clinical algorithms, (2) natural-language-to-code generation with modern large language models, and (3) iterative refinement of user interfaces. The target audience included nephrology trainees and educators, with source content derived from peer-reviewed educational literature. Four open-source, web-based applications were developed: (1) Kid …
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.
Large-scale visual-language pre-trained models (VLPMs) have demonstrated exceptional performance in downstream object detection through text prompts for natural scenes. However, their application to zero-shot nuclei detection on histopathology images remains relatively unexplored, mainly due to the significant gap between the characteristics of medical images and the web-originated text-image pairs used for pre-training. This paper aims to investigate the potential of the object-level VLPM, Grounded Language-Image Pre-training (GLIP), for zero-shot nuclei detection. Specifically, we propose an
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.
CONTEXT: Public health practice involves the development of reports and plans, including funding progress reports, strategic plans, and community needs assessments. These documents are valuable data sources for program monitoring and evaluation. However, practitioners rarely have the bandwidth to thoroughly and rapidly review large amounts of primarily qualitative data to support real-time and continuous program improvement. Systematically examining and categorizing qualitative data through content analysis is labor-intensive. Large language models (LLMs), a type of generative artificial intel…
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: Multimodal artificial intelligence (AI) systems are increasingly used for visual interpretation tasks. Whether commercially available models can be applied to burn surgery, and to what extent, remains unclear. We evaluated a clinical chain from visual recognition (distinguishing burns from nonburned skin) to treatment decision-making (debridement versus immediate skin grafting), including accuracy, output consistency, and skin tone subgroup performance.
METHODS: Four multimodal large language models (GPT-5.4 Pro, Grok 4.1, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.6) evaluated 50 cropped …
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.
As care for old adults increasingly shifts to the home, integrating everyday health data into clinical practice remains a major challenge. Current solutions based on passive sensors or wearable data often lack contextual understanding, leaving clinicians disconnected from the lived experience at home. To address this gap, we propose a user-centered, natural language-based, asynchronous platform enabling patients to communicate relevant health events and contextual insights in their own words. Developed through a participatory design process, our web-based prototype integrates a large language
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: Parents of autistic children frequently experience elevated stress levels, depressive symptoms, and reduced well-being. Positive psychology interventions (PPIs) can strengthen resilience, and chatbots offer a scalable channel through which such skills can be delivered. However, evidence on the evaluation of large language model-guided PPI-based chatbots for this population is limited.
OBJECTIVE: This study evaluated the feasibility and acceptability of a GPT-powered chatbot ("Allie"). This study was designed to deliver culturally adapted PPIs to parents of autistic children and to
Clinical StudyСтатьяПоддержка 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.
Multimodal Large Language Models (MLLMs), such as GPT4o, have demonstrated strong capabilities in visual reasoning and explanation generation. However, despite these advantages, they face notable challenges in the critical task of Image Forgery Detection and Localization (IFDL), where subtle manipulation traces are often overlooked. Existing IFDL approaches are mostly confined to learning low-level, semantic-agnostic clues, neglecting high-level forensic semantics within forged content, and produce only a single judgment without any reasoning. To address these limitations, we propose ForgeryGP…
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