The Random Vector Functional Link (RVFL) network provides an efficient and quick method of training feedforward single hidden neural networks. It solves major disadvantages of classical neural networks, i.e. dealing with slow convergence and overfitting by exploiting fixed random weights and closed-form output computation. DenseNet121 architecture has huge potential in the artificial intelligence field and more specifically in object recognition tasks. The major drawback, however, is its inability to provide insights into its intermediate levels of analysis of classification, which is why this
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.
Internet of things (IoT) is a distributed connection of smart objects which collects the data or information from the deployed environment and communicates the data to other devices with Internet as a backbone. Due to its unfriendly deployment nature and openness in communication via Internet, IoT is vulnerable to various types of attacks during data transmission. Intrusion Detection System (IDS) is an effective method to provide strong and efficient security to IoT devices. IDS is a software that tracks the network traffic and identifies the anomalies and abnormal activities. An Improved Ant
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.
UAV-borne visual sensors provide high-resolution aerial observations for low-altitude scene understanding, urban monitoring, traffic observation, emergency inspection, and infrastructure assessment. However, semantic perception from UAV visual sensor data remains challenging because aerial images often contain dense small objects, elongated road structures, fragmented boundaries, scale variations caused by flight-altitude changes, oblique viewpoints, and strict onboard or edge computational constraints. To address these challenges, this paper proposes MEKD-UAVSeg, a lightweight semantic percep
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.
The transient receptor potential melastatin 8 (TRPM8) channel has been established as the principal molecular sensor of cold in mammals and has emerged as a promising pharmacological target for pain therapy. Whereas menthol activates TRPM8 independently of intracellular Ca2+, the synthetic agonist icilin strictly requires this ion as a binding cofactor. The mechanistic basis of this ion-dependent agonism remains incompletely understood. In this work, a multiscale computational framework integrating comparative modeling, molecular dynamics simulations (MD), binding free energy decomposition (MM
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.
Skin lesion segmentation is one of the key tasks in computer-aided diagnosis. However, accurate boundary delineation remains challenging because of low contrast, irregular boundaries, and visual artifacts in skin lesion areas. To address these problems, we developed Mamba-EdgeNet. Mamba-EdgeNet is a hybrid encoder-decoder framework that selectively integrates ResNet50 with EfficientMamba2D state-space blocks. A resolution-adaptive scanning strategy dynamically alternates between multi-directional and sequential spatial scanning, enabling long-range contextual modeling with linear complexity re
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: Imaging plays a fundamental and increasing role in the diagnostic work-up of pediatric patients. Non-invasive imaging methods include ultrasonography, X-ray, computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI). The importance of pediatric imaging is reflected in a large, and growing, body of scientific literature.
METHODS: A scoping review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. MEDLINE (PubMed) was systematically searched in February 2025 for English-language original studies published between 2015 and
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
De novo protein design has emerged as a transformative approach for generating functional proteins without relying on naturally occurring templates, offering vast potential in biomedical and industrial applications. The integration of generative deep learning and evolutionary computation has opened new avenues in synthetic protein engineering. In this study, a hybrid framework, termed GAN-GA (Generative Adversarial Networks + Genetic Algorithm), has been proposed to address the limitations of traditional sequence based generation methods. Specifically, Wasserstein GANs have been employed to pr
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.
Multifunctional scaffolds that combine structural support with the controlled delivery of bioactive agents remain a major challenge in tissue engineering. To extend the use of these devices in biomedicine, 3D printing is presented as an alternative that enables the manufacture of complex devices tailored to each patient, thereby solving specific problems in a timely and efficient manner. In this study, porous 3D scaffolds were fabricated via digital light processing (DLP) using a PET-RAFT resin composed of 2-(dimethylamino)ethyl methacrylate (DMAEMA) and poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA
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.
Breast cancer remains a major global health concern and is the leading cause of cancer-related deaths among women worldwide. It is estimated that by 2030, its incidence and mortality rates will rise due to population growth, aging, and lifestyle changes. Although histopathological examination is considered the gold standard for diagnosis, manual assessment is often time-consuming, subjective, and-particularly in the case of complex, multidimensional cancer classifications-prone to inter-observer variability. These limitations underscore the need for accurate, automated, and computationally eff
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.
Many eukaryotic cells produce attractant molecules to which they themselves are also attracted. For example, neutrophils produce leukotriene B4 while swarming. These autoattractants create a secondary signalling layer that coordinates collective cell behaviour. The principles by which autoattractants shape migration, however, remain poorly understood. Here we use a hybrid agent-based computational model to dissect the effects of autoattractants on the collective chemotaxis of immune cells. We find that autoattractant signals strongly enhance cells' responses to primary attractant, but only if
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.
INTRODUCTION: Early diagnosis of neurodegenerative diseases remains a formidable challenge in modern neuroimaging, due to subtle and heterogeneous brain deterioration patterns in early disease stages. Integrating artificial intelligence and radiomic analysis has emerged as a powerful paradigm for non-invasive biomarker discovery and precision diagnostics. In alignment with trends emphasizing cross-modality analysis, interpretability, and demographic generalization, this study introduces a novel approach leveraging object detection and disentangled representation learning to improve early detec
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.
BACKGROUND: In recent years, with the diversification and expansion of drug research in the medical field, the widespread use of drugs, particularly antibiotics, has led to increased microbial resistance. Consequently, exploring potential associations between drugs and microbes has become critically important. However, traditional biological experiments are extremely expensive and time-consuming. Therefore, developing more effective computational models for predicting potential associations between microbes and drugs is both essential and challenging.
RESULTS: We proposed GATROF, a hybrid het
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.
Accurate and reliable brain tumor classification from magnetic resonance imaging (MRI) is a critical component of computer-aided diagnosis systems, directly impacting clinical decision-making and patient outcomes. This study presents ResSGA-Net, a hybrid deep learning framework that integrates a ResNet50 backbone with dual attention mechanisms (global and gated) and a Swin Transformer to capture both fine-grained local features and long-range contextual dependencies effectively. A fusion strategy is employed to unify convolutional, attention-refined, and transformer-enhanced representations 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.
Cultivated lands in Northeast China exhibit extensive spatial distribution with pronounced regional heterogeneity in both soil types and cropping patterns. Although exhibiting gentle slopes overall, certain regions are characterized by prolonged slope lengths coupled with frequent freeze-thaw cycles and pronounced wind/water erosion, collectively enhancing spatiotemporal heterogeneity in surface vegetation cover and soil properties. These natural processes significantly increase spectral confusion between cultivated and noncultivated areas in remote sensing imagery, challenging conventional pi
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.
Traditionally recognized for guiding rRNA modifications, small nucleolar RNAs (snoRNAs) are increasingly appreciated as key regulators of drug response. However, snoRNA and drug association data remain limited, and computational approaches capable of capturing their complex, high-order relationships are scarce. Here, we present HMHLVI, a hybrid multi-view hypergraph learning with variational inference framework that integrates sequence, structural, and association information to predict snoRNA-drug response associations. HMHLVI constructs three higher-order networks called attribute, topology,
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.
The urgent need for new hepatocellular carcinoma (HCC) therapies has driven the exploration of natural product scaffolds. In this context, Icariside II (ICA-II) presents a valuable starting point for structural optimization. Applying bioisosterism and pharmacophore hybridization, we synthesized a series of 26 nitrogen heterocycle-modified ICA-II derivatives. Subsequent structure-activity relationship (SAR) profiling highlighted compound 3b as the most potent analog. This molecule exhibited robust anti-proliferative activity across multiple HCC cell lines (HepG2, Hep3B, and Huh7), surpassing bo
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: Online analysis of complex gas mixtures is often hindered by spectral congestion resulting from extensive fragmentation in traditional electron ionization (EI) sources. Although photoionization (PI) provides clean mass spectra by preserving molecular ion integrity, its comprehensive detection is limited by an inherent ionization selectivity toward species with low ionization energies.
METHODS: To address these challenges, a dual-ionization source quadrupole mass spectrometer (DISQMS) integrating PI and EI was developed. Its design and optimization were guided by a multiphysics ion
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: Chronic kidney disease heavily burdens patients and health systems. Digital health interventions offer significant potential but face implementation challenges driven by stakeholders' emotional and practical experiences. This review synthesizes these affective dimensions to inform clinical practice.
METHODS: A qualitative systematic review was conducted across six databases for studies published through April 2025. Methodological quality was rigorously appraised. We integrated Python-based computational sentiment analysis to quantify stakeholder emotional polarity (positive, negat
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
Classification is a fundamental technique in data mining that predicts categorical labels by analyzing input features. However, training Artificial Neural Networks (ANNs) using traditional methods often encounters challenges, such as getting stuck in local minima and slow convergence. To address these issues, this study proposes a novel hybrid model, IPA-ANN, which integrates the Immune Plasma Algorithm (IPA) to optimize the ANN's connection weights and biases. The IPA, inspired by the immune plasma treatment process, utilizes a unique donor-receiver mechanism to balance exploration and exploi
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: Realistic three-dimensional (3D) heart models are essential for understanding complex congenital defects and improving surgical training. However, conventional rigid models lack the tactile and anatomical fidelity required for procedures such as Tetralogy of Fallot (TOF) repair. Objectives: To develop a reproducible, flexible, and anatomically accurate TOF heart model using a computer aided design (CAD)-driven hybrid workflow, validated against magnetic resonance imaging (MRI) data and assessed through hands-on surgical training. Methods: Anonymized MRI datasets were segmented and
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.
MedElevator
Войти в исследования