Student engagement and emotional state monitoring remains a major challenge in modern education, particularly in online learning environments where direct instructor supervision is limited. Conventional evaluation approaches, such as surveys, quizzes, and feedback forms, rely heavily on subjective judgment and often fail to capture the dynamic temporal patterns of learner attention and behavioral engagement patterns. To address this limitation, this study proposes a vision-based framework that integrates efficient spatial feature extraction with temporal sequence modeling for continuous engage
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: Motor imagery electroencephalography (MI-EEG) classification is essential for brain-computer interfaces (BCIs), but achieving high accuracy across different individuals remains challenging due to significant inter-subject variability. Recently, unsupervised domain adaptation (UDA) methods have addressed this problem by adapting models without target labels, often using pseudo-labeling. However, existing pseudo label techniques evaluate each sample in isolation and employ a simple threshold-based strategy, overlooking the relationship among samples and often excluding useful data poi
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.
Contrastive learning pulls positive samples (similar examples) closer and pushes negative samples (dissimilar examples) away to learn a meaningful mapping from inputs to outputs. It is found in a broad range of applications in computer vision that range from image classification to object detection to video processing and has a similarly broad impact and relevance in natural language processing, audio and speech, graphs, recommendation systems, and multimodal learning. Although contrastive learning done right typically achieves state-of-the-art results, there are major limitations with traditi
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly positioned as an assistive and decision-support layer across the perioperative pathway, transforming heterogeneous clinical data into patient-specific risk estimates and management recommendations. Yet perioperative AI remains conceptually fragmented: terms such as "precision," "real-time," and "multimodal integration" are frequently invoked without operational definition, and many studies still prioritize retrospective discrimination over calibration, workflow integration, and prospective clinical impact. This mini-review provides operational defin
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.
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.
Filamentous bulking (FB) is a recurring cause of solids-separation failure in activated sludge systems. Standard diagnostics such as sludge volume index (SVI) and routine microscopy are largely reactive, confirming deterioration only after settling performance has already degraded. Surrogate, rule-based risk assessment models offer interpretable early warnings, but they infer microbial states indirectly and may become unreliable under variable industrial operation. Here, we propose a deep-learning, morphology-informed framework that directly scores FB risk from sludge microscopy images. Two pr
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.
Telesurgery integrates artificial intelligence (AI), robotic systems, sensing technologies, and wireless communication to enable remote and computer-assisted surgical interventions. Beyond remote operation, AI-driven assistance can improve procedural stability and consistency by supporting motion smoothing, tremor reduction, event detection, and workflow guidance. Achieving these capabilities requires accurate, patient-specific anatomical models derived from limited medical imaging data, together with data-efficient and computationally lightweight algorithms suitable for near-real-time use. Ro
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 recent years, breakthroughs in deep learning have substantially improved the diagnostic performance of computer-aided diagnosis (CAD) systems. However, their reliability remains highly dependent on the quality and distribution of training data. One of the most critical challenges is the long-tailed distribution problem in medical images, which leads to a marked degradation in recognition performance for rare tail categories. Existing studies employ decoupling methods to more fairly attend to uncommon cases and significantly boost tail-class performance. Nevertheless, due to the inherent cha
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly used to support tuberculosis (TB) screening and diagnosis, particularly through computer-aided detection (CAD) applied to chest radiography (CXR). However, the programmatic value of AI depends not only on diagnostic accuracy but also on implementation context, threshold calibration, and integration into diagnostic pathways. We conducted a narrative, state-of-the-art review of AI applications across the TB diagnosis pathway. Evidence was synthesized from World Health Organization policy documents, independent validation initiatives, and peer-reviewed
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.
Continuity of care after hospital discharge is a common issue for patients who underwent major surgery. Computerized clinical Decision Support Systems (CDSSs) can help physicians stratify patients based on clinical and social characteristics, make predictions about relevant care milestones and outcomes, and make personalized decisions as early as possible, including safe discharge planning, based on timely activation of the relevant services. To enhance the clinical uptake and effectiveness of these technologies, it is crucial to determine whether patients feel that their personal priorities f
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
As the number of primary spinal procedures continues to rise, so too does the volume of revision spine surgeries. Revision surgeries have specific challenges in altered osseous anatomy, scar tissue, compromised anatomical landmarks, and pre-existing hardware. Robotic-assisted spine surgery (RSS) is a new technology which may help offset these challenges. While RSS in primary procedures has received increasing attention, its utility in revision surgery remains unclear. This review sought to investigate the applications, precision, and outcomes of robotic assistance in revision spine surgery. A
СтатьяScoping ReviewПолный 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.
Surgical techniques for correcting scoliotic deformities are continuously evolving, and computer modeling has become a valuable tool to support surgeons in testing and optimizing spinal instrumentation and corrective strategies. This study introduces a novel hybrid model capable of simultaneously computing rigid-body dynamics during surgical correction and estimating mechanical stresses within deformable structures. The model was developed using Ansys Motion, an integrated simulation environment that enables coupled multibody dynamics and finite element analyses to simulate complex interaction
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.
Traditional orthopedic trauma management has been built on standardized fracture classification, surgical fixation principles, and population-based treatment strategies. The limitations of conventional approaches, however, are revealed by persistent issues of malreduction, implant-related complications, fracture nonunion, infection, and variable functional recovery. This narrative review discusses the growing integration of advanced technologies and precision medicine in orthopedic trauma, specifically robotics, artificial intelligence (AI), three-dimensional (3D) printing, and regenerative or
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: Effective pain control is fundamental in pediatric dentistry. Supraperiosteal infiltration (SPA) and inferior alveolar nerve block (IANB) are the most used local anesthesia (LA) techniques. This review evaluated the available evidence on intraligamentary anesthesia (ILA) to assess its efficacy, safety, and viability as an alternative to conventional techniques. Methods: The review protocol was registered in PROSPERO (CRD420261284494) and conducted in accordance with PRISMA guidelines. Three databases were searched for RCTs published in English after 2000 involving children. Studies
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: Barrett's oesophagus (BE), the precursor to oesophageal adenocarcinoma, progresses through a stepwise dysplastic sequence. Accurate dysplasia detection is critical, as endoscopic eradication therapy is highly effective. The current standard of care is limited by poor real-world adherence to the Seattle protocol, sampling error, and significant interobserver variability in pathologic interpretation. Post-endoscopy oesophageal neoplasia rates approaching 26% underscore the need for improved detection of dysplasia.
AIMS: This review evaluates emerging and established technologies for
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.
Around 1.5% of the global population is suffering from speech impairments; the major causes for this are cerebral palsy and ALS, and the only way for these individuals to communicate is through Augmentative and Alternative Communication (AAC). These systems are either electronic or non-electronic. Based on new study developments, electronic methods, such as Brain-Computer Interaction (BCI) and eye-gaze-based communication, are assessed as the best choices, but they have their own limitations, incorporating limited adaptability to changing conditions, such as setup variations and user fatigue,
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.
Neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease (PD) and Alzheimer's disease (AD) present a significant and growing challenge to the healthcare systems worldwide. Both conditions are progressive and often undetected early, making timely diagnosis crucial. Recently, breakthroughs in computer vision and artificial intelligence have enabled the development of non-invasive and cost-effective screening and decision-making tools, allowing for earlier detection of the disease. This review serves as a comprehensive guide, providing structured insights into computational research methods for aut
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 study aimed to describe the current management of patients with keratoconus in European and Middle Eastern countries through the collection of real-world data from clinicians actively managing keratoconus.
METHODS: Computer-assisted web interviewing survey targeting ophthalmologists actively involved in collagen cross-linking (CXL) management. The questionnaire covered clinician demographics and professional experience, patient profiles, diagnostic criteria and tools, treatment pathways, and surgical practices, with a focus on corneal CXL. Descriptive statistics were used to ana
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.
This exploratory proof-of-concept study aimed to develop and preliminarily evaluate a 3D-printed holder designed for reuse in cone beam computed tomography (CBCT) in dental research, particularly for comparative studies requiring pre- and post-intervention tooth assessment. The holder was designed using computer-aided design software and fabricated from polylactic acid using 3D printing. A conventional alginate-based holder was used for comparison. The comparison therefore concerned two complete positioning systems with different geometries and modes of adaptation to the CBCT headrest. The two
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: This study aimed to evaluate the wall shear stress (WSS) and smear layer (SL) removal between EndoVac, modified apical negative pressure (mANP)- a novel system, and side-vented (SV) positive pressure irrigation techniques.
METHODS: (Phase 1): A simulated 3-dimensional (3D) root canal model and three types of needles (EndoVac, mANP, and SV-positive pressure) were simulated. Model parameters and computer solution were set to analyse the WSS magnitude and pattern using computational fluid dynamics (CFD). (Phase 2): 60 single-rooted extracted permanent lower premolars were decoronated
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