In recent years, the artificial intelligence community has seen a continuous interest in research aimed at investigating dynamical aspects of both training procedures and machine learning models. Of particular interest among recurrent neural networks, we have the Reservoir Computing (RC) paradigm characterized by conceptual simplicity and a fast training scheme. Yet, the guiding principles under which RC operates are only partially understood. In this work, we analyze the role played by Generalized Synchronization (GS) when training a RC to solve a generic task. In particular, we show how GS 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.
Activity-dependent myelination can fine-tune neural network dynamics. Conversely, aberrant neuronal activity, as occurs in disorders of recurrent seizures (epilepsy), could promote maladaptive myelination, contributing to pathogenesis. In this study, we tested the hypothesis that activity-dependent myelination resulting from absence seizures, which manifest as frequent behavioral arrests with generalized electroencephalography (EEG) spike-wave discharges, promote thalamocortical network hypersynchrony and contribute to epilepsy progression. We found increased oligodendrogenesis and myelination
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 study presents a comprehensive comparison of multiple time-series models applied to physiological metric predictions. It aims to explor … tegrated moving average (ARIMA) and vector autoregression (VAR). The deep learning models encompass recurrent neural networks (RNNs), specifically Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU), as well as Temporal Convolutional Networks (TCNs) and Transformer models. The analysis focuses on evaluating model performance in predicting the BIS using two distin …
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Parkinson's disease (PD) diagnosis and severity assessment increasingly rely on gait analysis. To capture complex gait dynamics from limited sensor data, we propose a novel multi-branch framework integrating a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN), a bidirectional gated recurrent unit (Bi-GRU), and Kolmogorov-Arnold networks (KANs) (CNN-GRU-KAN) utilizing 18-channel vertical ground reaction force (VGRF) signals. Each module serves a distinct clinical purpose: the 1D-CNN branch with squeeze-and-excitation (SE) attention extracts localized spatial plantar pressure patterns, while
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.
Objective: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a highly common psychiatric disorder. The symptoms of this condition overlap and co-occur with those of other psychiatric illnesses, making diagnosis difficult. The availability of biomarkers could be useful for aiding in diagnosis, although prior neuroimaging studies were unable to provide such biomarkers. Method: In this study, patients with OCD were classified from healthy controls using 2 different hybrid deep learning models: one-dimensional convolutional neural networks (1DCNN) together with long-short term memory (LSTM) and gradient recu
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.Creating an intracortical brain computer interface (iBCI) capable of seamless transitions between tasks and contexts would greatly enhance user experience. However, the nonlinearity in neural activity presents challenges to computing a global iBCI decoder. We aimed to develop a method that differs from a globally optimized decoder to address this issue.Approach.We devised an unsupervised approach that relies on the structure of a low-dimensional neural manifold to implement a piecewise linear decoder. We created a distinctive dataset in which monkeys performed a diverse set of tasks,
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.
Continuous prediction of joint parameters is replacing discrete gait phase control to be the mainstream in rehabilitation robot control field. The sensor-based methods which use inertial measurement units (IMU), surface electromyography (sEMG) and so on are widely used in gaining joint parameters for robot control. However, those methods introduce many sensors attached to patients and affect the walking during training. To reduce the number of sensors needed, a method is proposed to use centre of mass (CoM) horizontal position to predict angles, angular velocities and accelerations of ankle, k
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.
Bladder cancer (BC) has a high recurrence rate and marked molecular heterogeneity, yet effective biomarkers and druggable targets remain scarce. Honghua Longdan (Gentiana rhodantha Franch., GR), a traditional Chinese medicine, exhibits antitumor activity, but its therapeutic targets and mechanisms in BC remain poorly defined. Here, differentially expressed genes (DEGs) in BC from TCGA-BLCA and GEO were integrated with weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) to identify BC-related gene modules. Active GR-derived compounds were obtained from HERB v 2.0 and SymMap. Three machine-learn
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: Suicidal ideation (SI) is a major clinical concern in major depressive disorder (MDD), yet its dynamic neural mechanisms remain poorly understood.
METHODS: A total of 237 MDD patients (109 MDD-SI and 128 MDD-NSI) were included in the baseline analyses, and 89 patients with baseline SI were included in the longitudinal analyses following 8 weeks of selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) treatment. Dynamic amplitude of low-frequency fluctuations (dALFF), dynamic functional connectivity (dFC), dynamic brain network state analyses, and exploratory spatial neurotransmitter mappi
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.
In Neurofibromatosis type 1 (NF1), peripheral nerve sheaths tumors are common, with cutaneous neurofibromas resulting in significant aesthetic, painful and functional problems requiring surgical removal. To date, determination of adequate surgical resection margins-complete tumor removal while attempting to preserve viable tissue-remains largely subjective. Thus, residual tumor extension beyond surgical margins or recurrence of the disease may frequently be observed. Here, we introduce Shifted-Excitation Raman Spectroscopy in combination with deep neural networks for the future perspective of
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.
BACKGROUND: Type 1 Diabetes Mellitus (T1D) is an autoimmune disease that can cause serious complications that can be avoided by preventing the glycemic levels from exceeding the physiological range. Straightforwardly, many data-driven models were developed to forecast future glycemic levels and to allow patients to avoid adverse events. Most models are tuned on data of adult patients, whereas the prediction of glycemic levels of pediatric patients has been rarely investigated, as they represent the most challenging T1D population.
METHODS: A Convolutional Neural Network (CNN) and a Long Short
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.
Alzheimer's disease (AD) is a slowly progressing disease for which there is no known therapeutic cure at present. Ongoing research around the world is actively engaged in the quest for identifying markers that can help predict the future cognitive state of individuals so that measures can be taken to prevent the onset or arrest the progression of the disease. Researchers are interested in both biological and neuropsychological markers that can serve as good predictors of the future cognitive state of individuals. The goal of this study is to identify non-invasive, inexpensive markers and devel
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.
Keratitis and conjunctivitis are the most common ocular diseases, their symptoms are similar and easy to confuse, however infectious conjunctivitis is highly contagious. If misdiagnosed, it may worsen the disease and pose a threat to public health.This is a preclinical study to propose a method for rapid and accurate screening of keratitis and conjunctivitis by combining tear Raman spectroscopy with deep learning models that may be applied to clinical applications in the future.The tears of 16 cases of keratitis patients, 13 cases of conjunctivitis patients and 46 cases of healthy subjects wer
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.
Natural images containing affective scenes are used extensively to investigate the neural mechanisms of visual emotion processing. Functional fMRI studies have shown that these images activate a large-scale distributed brain network that encompasses areas in visual, temporal, and frontal cortices. The underlying spatial and temporal dynamics, however, remain to be better characterized. We recorded simultaneous EEG-fMRI data while participants passively viewed affective images from the International Affective Picture System (IAPS). Applying multivariate pattern analysis to decode EEG data, and
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
The Controller Area Network (CAN) bus protocol is the essential communication backbone in vehicles within the Intelligent Transportation System (ITS), enabling interaction between electronic control units (ECUs). However, CAN messages lack authentication and security, making the system vulnerable to attacks such as DoS, fuzzing, impersonation, and spoofing. This paper evaluates deep learning methods to detect intrusions in the CAN bus network. Using the Car Hacking, Survival Analysis, and OTIDS datasets, we train and test models to identify automotive cyber threats. We explore recurrent neural
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.
Patients with lymphangioleiomyomatosis (LAM) frequently experience delays in diagnosis, owing partly to the delayed characterization of imaging findings. This project aimed to develop a machine learning model to distinguish LAM from other diffuse cystic lung diseases (DCLDs). Computed tomography scans from patients with confirmed DCLDs were acquired from registry datasets and a recurrent convolutional neural network was trained for their classification. The final model provided sensitivity and specificity of 85% and 92%, respectively, for LAM, similar to the historical metrics of 88% and 97%,
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 AND OBJECTIVE: Diabetes is a chronic disease characterised by a high risk of developing diabetic nephropathy. The early identification of individuals at heightened risk of such complications or their exacerbation can be crucial to set a correct course of treatment. However, there are currently no widely accepted predictive tools for this task and, additionally, most of these models rely only on information at a single baseline visit. Considering this, we investigate the potential predictive role of patients' clinical history over multiple levels of renal disease severity while, at t
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.
Short-term synaptic plasticity (STP) continuously reshapes the balance between excitation and inhibition, yet most population models assume that excitatory and inhibitory synapses share similar short-term dynamics. Experimental studies, however, have shown that inhibitory synapses typically exhibit stronger short-term depression (STD) than recurrent excitatory connections. Here, we investigate how this cell-type-specific asymmetry influences cortical population dynamics by combining a neural mass model with large-scale spiking network simulations. We show that asymmetric inhibitory STD qualita
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.Brain-machine interfaces (BMIs) aim to restore sensorimotor function to individuals suffering from neural injury and disease. A critical step in implementing a BMI is to decode movement intention from recorded neural activity patterns in sensorimotor areas. Optical imaging, including two-photon (2p) calcium imaging, is an attractive approach for recording large-scale neural activity with high spatial resolution using a minimally-invasive technique. However, relating slow two-photon calcium imaging data to fast behaviors is challenging due to the relatively low optical imaging samplin
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.
Objective. While prosthetic hands with independently actuated digits have become commercially available, state-of-the-art human-machine interfaces (HMI) only permit control over a limited set of grasp patterns, which does not enable amputees to experience sufficient improvement in their daily activities to make an active prosthesis useful.Approach. Here we present a technology platform combining fully-integrated bioelectronics, implantable intrafascicular microelectrodes and deep learning-based artificial intelligence (AI) to facilitate this missing bridge by tapping into the intricate motor c
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования