The ever-growing concern about petroleum-based packaging and the need to find more sustainable food packaging solutions from agriculture-based biopolymer films has led to this innovation. These materials are derived from biodegradable plant-based sources, including polysaccharides, proteins, and agricultural wastes, which are renewable, biodegradable, and less harmful to the environment. They are, however, low in mechanical and barrier properties and require design solutions. This review identifies recent developments from 2020 to 25 in biodegradable biopolymer films using structural engineeri
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: Navigating urban environments poses significant challenges for individuals who are blind or have low vision, especially in areas affected by construction. Construction zones introduce hazards such as uneven surfaces, barriers, hazardous materials, excessive noise, and altered routes that obstruct familiar paths and compromise safety. Although navigation tools assist in trip planning, they often overlook these temporary obstacles. Existing hazard detection systems also struggle with the visual variability of construction sites.
METHODS: We developed a computer vision-based assistive s
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 Brazilian Amazon Rainforest holds a large ecological and economic importance and is considered one of the most biodiverse regions on the planet. The region faces numerous challenges from illegal human activities that threaten its sustainability and well-being, which are often supported by the construction of unauthorized airstrips. Additionally, due to its persistent cloud cover, which often hinders monitoring with optical satellites, Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery provides a crucial alternative for the region surveillance. Thus, this dataset was developed to support the training a
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.
Conventional methods are still labor-intensive, hazardous, and have limited coverage, even though reliable pipeline inspection is crucial for oil, gas, and water distribution networks, emphasize key challenges of pipeline inspection and automated navigation. Although robotic systems have advanced with mechanisms like helical motion and multi-joint telescopic designs, the problem of obtaining dependable adaptability in curved or varying-diameter pipes has not been solved. Additionally, there are still gaps in precise navigation and predictive decision-making under complicated pipeline condition
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: Accurate colposcopy assessment is essential for detection of cervical precancerous lesions. However, the diagnostic performance depends heavily on the examiner's experience and subjective interpretation. Recent advances in artificial intelligence offer new opportunities for automated image analysis. In particular, deep learning models have shown promise for colposcopy image analysis intended for precancer screening. However, their limited interpretability restricts their translational value in clinical gynecology. This study leverages a custom dataset of expert-annotated digital co
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 strawberry (Fragaria × ananassa), known worldwide for its economic value and nutritional richness, is a widely cultivated fruit. Determining the correct ripeness level during the harvest period is crucial for both preventing losses for producers and ensuring consumers receive a quality product. However, traditional methods, that is, visual assessments alone, can be subjective and have a high margin of error. Therefore, computer-assisted systems are needed. However, the scarcity of comprehensive datasets accessible to everyone in the literature makes it difficult to compare studies in 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.
Although substantial progress has been achieved in the field of brain-computer interfaces (BCIs), conventional approaches remain limited in decoding stability and physiological interpretability, particularly in continuous motor control tasks. Most existing studies adopt an end-to-end mapping paradigm from neural signals directly to device commands, without explicitly modelling the intermediate muscle-level transformation underlying natural movement. This omission constrains both the structural plausibility and the explanatory capacity of the resulting models. To address this limitation, we pro
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 emergence of foundation models with trillion-level parameters has redefined the landscape of artificial intelligence. Various fields are developing their own large-scale models, which can solve many problems within the field and improve work efficiency. Biological large-scale models are a cross-disciplinary research field that combines mathematics, computer science, and biology, aiming to simulate and understand the structure, function, and dynamic changes of biological systems through the establishment of complex computational models. This field covers multiple levels such as biological p
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.
Deep drilling equipment operates under high-load, strong-vibration, intermittent-impact, and variable environmental conditions, which motivate sensing systems that provide low-noise acquisition, synchronized triaxial measurements, local data integrity, and quantitative measurement-chain characterization. This paper presents a Zynq UltraScale+ MPSoC-based triaxial vibration sensing station for deep drilling equipment applications. The modular station integrates conditioned-voltage triaxial accelerometer interfaces, analog signal conditioning, 24-bit simultaneous analog-to-digital conversion, el
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.
Ultrasound is widely used in breast cancer diagnosis due to its cost-effectiveness, non-invasiveness, and radiation-free properties. Computer-aided diagnostic systems based on dynamic breast ultrasound videos have advanced rapidly. However, existing methods are often affected by redundant information, make limited use of clinical prior knowledge, and provide insufficiently interpretable diagnostic results. To address these limitations, a clinical knowledge constrained multi-task learning framework (CKC-Framework), inspired by radiologists' workflow, is proposed for breast cancer diagnosis in u
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.
Lung cancer continues to be a predominant cause of cancer-related mortality globally. In 2022, lung cancer accounted for around 2.5 million new cases and around 1.8 million fatalities, highlighting the necessity for precise and effective computer-aided diagnostics. Timely detection is especially vital for non-small cell lung cancer (NSCLC), which constitutes roughly 80–85% of all lung cancer instances, but continues to pose difficulties in standard clinical practice. This paper presents a Double Attention Hybrid CNN-HiFuse architecture for categorizing lung cancer into three classes (normal, b
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.
OBJECTIVES: This study aims to assess the perceived impact of caregiving for persons with Angelman Syndrome (AS) on the health of family caregivers and the extent and costs of using psychological and psychiatric services.
METHODS: An anonymous, computer-assisted online survey among 84 family caregivers was conducted in collaboration with the Foundation for Angelman Syndrome Therapeutics Poland.
RESULTS: 86.9% of caregivers experienced a negative impact of long-term caregiving on their physical and mental health. Many parents neglected their own health needs, including undergoing medical exam
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.
EDs operate in high-acuity, time-sensitive, and resource-constrained environments where crowding, diagnostic uncertainty, boarding, variable patient acuity, and increasing documentation demands place substantial pressure on clinicians and health systems. AI, including machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, predictive analytics, and large language models (LLMs), is increasingly being investigated as a supportive technology for emergency care. This narrative review summarizes current and emerging applications of AI in emergency medicine, with emphasis on t
СтатьяОбзорПолный 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.
Implanted Brain-Computer Interfaces (BCIs) hold significant promise as a replacement for conventional assistive technologies for people with extensive motor impairments. In recent years, significant progress has been made in enhancing BCI performance, bringing clinically viable systems within reach. Some of these developments rely on increasingly large numbers of high spatial-density electrocorticography (ECoG) electrodes, which enable the extraction of spatially detailed information from extensive brain areas, but may also elevate surgical burden, posing a challenge for the clinical adoption
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.
Implantable devices have undergone enormous development in the past several decades and more results are expected as there are still unanswered questions. In manufacturing, a relatively new technology called three-dimensional (3D) printing has become increasingly involved, from which hot-melt extrusion (HME) coupled with fused deposition modeling (FDM) is one of the most researched methods in producing implantable drug delivery systems (IDDS). The HME process is used to produce polymer filaments that are the carriers of the applied drugs, while FDM creates the implant itself from the filaments
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.
Motor imagery based brain-computer interface (MI-BCI) has been extensively researched for neurorehabilitation and motor assistance, while the performance of previous MI-BCI systems for online decoding motor intentions is still not satisfactory. Therefore, a game theory-based adaptive human-machine joint (AHMJ) learning method integrating subject learning and decoder updating was proposed for MI-BCI decoding, by which multi-class MI for unilateral upper limb can be successfully decoded online. On the one hand, a novel MI training method was proposed to facilitate subjects' learning to generate
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.
Environmental risks are communicated through experiential formats, such as pictures, videos, and virtual reality simulations, and descriptive formats, such as hazard maps and graphs, yet the neural systems engaged by these formats remain unclear. We acquired functional magnetic resonance imaging data from 45 healthy adults while they viewed first-person three-dimensional computer-generated flood videos and official flood maps, along with matched non-flood controls, in a within-subject 2 × 2 factorial design. Participants rated subjective fear after each stimulus. Neural responses were characte
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.
Early and accurate identification and quantification of plant-parasitic nematodes (PPNs) is crucial for their effective control. Although valuable, the current techniques for identifying PPNs, such as morphology and molecular marker-based methods, can be time- and resource-intensive. This study aimed to develop and validate cutting-edge computer vision tools for automated, accurate, and reproducible PPN detection. To achieve this goal, we captured microscopic images of the three economically important PPN genera associated with potato crop: root-lesion nematode (RLN; Pratylenchus spp.), root-k
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 AND AIMS: Computer-aided polyp detection (CADe) systems can enhance polyp detection, although their performance has largely been evaluated at academic rather than community practices. This randomized controlled trial evaluated the impact of the DEtection of Elusive Polyps-2 (DEEP2) CADe system on colonoscopy quality metrics.
METHODS: Participants undergoing routine colonoscopies were randomized to a control arm, standard-of-care high-definition white-light endoscopy (HD-WLE), or an intervention arm, HD-WLE with real-time DEEP2 system assistance. Coprimary end points: adenomas per c
СтатьяРандомизированное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVES: Early detection of upper gastrointestinal (UGI) neoplasms is challenging because of their subtle endoscopic features. Artificial intelligence (AI) has improved endoscopic imaging and lesion recognition. This meta-analysis aimed to assess the effectiveness of AI-assisted real-time esophagogastroduodenoscopy (EGD) for detecting UGI neoplasms based on evidence from randomized controlled trials (RCTs).
METHODS: PubMed, EMBASE, and Cochrane Library were searched for RCTs comparing AI-assisted EGD with conventional EGD up to April 11, 2026. Risk ratios (RRs) were calculated for the neop
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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