Transformer-based molecular language models have demonstrated strong capabilities for de novo molecular generation by modeling chemical structures as token sequences. However, controllable generation of molecules with desired physicochemical properties remains challenging without reinforcement learning (RL) or post-generation filtering. In this study, we propose a property-conditioned autoregressive transformer framework for molecular generation using the SELFIES representation. Continuous molecular descriptors, including logP, quantitative estimate of drug-likeness, and molecular weight (MolW…
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.
This methods article presents a reproducible workflow for optimising and testing improving large language models (LLMs) prompts in evidence-synthesis tasks with defined inputs and outputs. The method separates the fixed rules that define the scientific task from the editable prompt instructions that frame and apply them. It optimises those instructions against labelled or reference examples and an explicit task metric, then saves the final workflow with its specification, metric, settings, and evaluation traces so others can inspect and reuse it. The example code uses DSPy and GEPA tools, but …
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.
PURPOSE: To propose a novel method that augments LLMs with evidence-based, variant-specific information to improve summarization accuracy and support clinical decision making.
METHODS: We proposed Precision Grounding which uses a query tool that integrates domain expert-selected resources and allows users to query relevant factual information using identifiers in databases. In our case, which is genetic variant summarization, we developed CATT (ClinGen website: https://shorturl.at/pw81X; GitHub: https://github.com/mgbpm/clingen-ai-tools; Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.18896080), an op
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: Rates of recommendation uptake following a neuropsychological evaluation are low, and are even lower for families living in soci … ctors of recommendation uptake among families living in socioeconomic disadvantage. Families facing language barriers were less likely to access services. Additionally, youth with fewer diagnoses and thus potentially less severe challenges were less likely to have recommendations implemented. Future research should test interventions, such as educational a …
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: Knowledge graphs are widely adopted due to their flexible structure and ability to represent large-scale, heterogeneous data. However, as these graphs grow, the queries used to retrieve information become more complex, making efficient information retrieval and question answering more challenging.
OBJECTIVE: This work investigates (1) the impact of few-shot versus zero-shot prompting on Cypher query generation, and (2) performance differences between small (∼7B) and mid-size (∼32B) large language models (LLMs) on both of these approaches.
METHODS: We propose a system that trans…
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: The accuracy of the latest reasoning-enhanced large language models on national medical licensing examinations remains unknown, which is crucial for determining how close they are to serving as effective knowledge sources for medical education. This study aimed to evaluate the performance of four reasoning-enhanced large language models (LLMs)—GPT-5, Grok-4, Claude Opus 4.1, and Gemini 2.5 Pro—on the Japanese National Medical Examination (JNME), providing insights into their potential as educational resources and their future applicability in medical practice. METHODS: We evaluated…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 AND HYPOTHESIS: Schizophrenia (SZ) disrupts language in ways that may be universal across languages. This study investigated whether linguistic anomalies previously observed in SZ also occur in Turkish, a morphologically rich and agglutinative language. We hypothesised that SZ patients would differ from healthy controls (HCs) across multiple linguistic domains, including features typically sensitive to cross-linguistic variation.
METHODS: Speech characteristics of 50 native Turkish-speaking SZ patients were compared with 50 HCs matched for age, sex, length of education, and handedn…
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.
BackgroundWhether artificial intelligence can identify publishable scientific work is untested. We evaluated whether a multimodal large language model (MLLM) could predict, from poster content alone, which abstracts at the American Association for the Surgery of Trauma (AAST) Annual Meetings reached publication, and characterized the investigator, institutional, and domain level determinants situating model performance.MethodsWe retrospectively analyzed 260 abstracts from the 2021-2022 AAST Annual Meetings. Bibliographic searches confirmed publication, and investigator sex, race, and ethnicity…
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.
Large language models are being introduced into diabetes care at an accelerating pace, but their knowledge accuracy, safety boundaries, explainability, and real-world usability remains uncertain. A diabetes-specific evaluation framework is urgently needed. To address this gap, the National Clinical Research Center for Endocrine and Metabolic Diseases (Changsha) and Chinese Society of Endocrinology and Metabolism, Chinese Medical Doctor Association convened experts in diabetology, artificial intelligence, clinical research, biostatistics, medical informatics, public health, and ethics. Based on…
СтатьяConsensus StatementАннотация на английскомПоиск 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: Large language models (LLMs) and, more recently, large reasoning models (LRMs) have rapidly garnered significant interest for application in psychiatry and behavioral health. However, recent studies have identified significant shortcomings and potential risks in the performance of LLM-based systems, complicating their application to psychiatric diagnosis. Two promising approaches to addressing these challenges and improving the efficacy of these models are simulated reasoning (SR) and self-verification (SV), in which additional "reasoning tokens" are used to guide model output, eit…
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.
Hemispheric language lateralization has been assessed using various neuroimaging techniques in both basic research and clinical settings. The use of transcranial magnetic stimulation (TMS) for this purpose, however, has shown low to moderate concordance with other neuroimaging techniques, particularly in cases of atypical lateralization and when studying the right hemisphere. The present study aimed to develop an MRI-guided navigated TMS protocol based on a verb-generation task to identify optimal conditions for determining language lateralization. Thirty healthy participants were classified i…
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: Large language model (LLM) proofreaders for radiology reports generate many false positives (FPs) due to the low prevalence of errors.
OBJECTIVE: This study aimed to determine whether an optimized LLM framework could improve both precision and cost-efficiency without compromising error detection capability.
METHODS: In this retrospective study, 1000 radiology reports (radiography, ultrasonography, computed tomography, and magnetic resonance imaging; 250 each) were sampled from the Medical Information Mart for Intensive Care III database. Two public chest radiography corpora (CheX…
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.
INTRODUCTION: High-quality crash data are essential for traffic safety analysis, yet police-reported crash databases often suffer from underreporting and miscoding, particularly for secondary crashes. This study evaluates advanced natural language processing (NLP) techniques to enhance crash data quality by mining crash narratives, using secondary crash identification in Kentucky as a case study.
METHOD: Drawing from 16,656 manually reviewed narratives from 2015 to 2022, with 3803 confirmed secondary crashes, we systematically compared 11 models across four paradigms: zero-shot open-source la…
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: Systems based on large language models (LLMs), multimodal LLMs, and vision-language foundation models are increasingly being evaluated for medical report generation in imaging and related clinical workflows. Existing reviews have summarized technical architectures, radiology applications, readability, and benchmark performance, but clinical readiness remains uncertain because safety, human oversight, and workflow outcomes are sparsely and inconsistently reported.
OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the effectiveness (expert acceptance and blinded preference), safety (cli…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Acute otolaryngologic emergencies such as sudden sensorineural hearing loss (SSNHL), epistaxis, and acute facial paralysis frequently present to emergency departments (EDs), where early guideline-concordant decisions are critical to prevent irreversible morbidity. Large language models (LLMs) are increasingly explored for clinical decision support, yet their ability to consistently apply specialty guidelines in time-sensitive settings remains uncertain. Retrieval-augmented generation (RAG), which supplies LLMs with authoritative guideline content during response generation, may imp…
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: Artificial intelligence and large language models (LLMs) have developed rapidly in recent years and involved in medical education, in addition to clinical care. However, it remains unknown how the performance of LLMs in neonatal resuscitation compares to that of healthcare professionals (HCPs). In this exploratory study, we aimed to investigate and compare the performance of LLMs with those of HCPs on 3 sources of examination questions in the neonatal resuscitation training in Canada and China.
METHODS: In this bi-center study, we evaluated the overall accuracy, accuracy across qu…
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.
Language-model inference can delay emergency supervision, but cancellation alone cannot provide an immediate physical response. HERA (Hierarchical Event-driven Reflex Architecture) separates a measurement-driven deterministic local action from language-service scheduling, with biological inspiration limited to temporal separation and local feedback. A fixed 1472-trial campaign evaluated canonical-command scheduling, simulated actuator faults and live integration. Across three workloads, the mean validated-command latency was 0.486-0.512 s with preemption, 1.476-11.101 s with single-lane FIFO 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.
Sensory evaluation of aged light-flavor baijiu (LFB) traditionally relies on trained panels and expert-generated lexicons; however, standard … ey volatile compounds. These findings provide a consumer-oriented framework linking online consumer language with chemical markers, supporting quality grading, sensory evaluation, and optimization of aging processes for LFB.
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.
With the rapid development of intelligent sensing systems, digital monitoring platforms, and multisource data acquisition technologies, accu … y involve execution deviations are difficult to detect in a timely manner. To address this issue, a language-behavior consistency sensing framework for multisource sensing signals is proposed. Textual sensing signals and behavioral sensing signals are mapped into a shared state logic space, and intelligent perception and quantitative analysis of deviations …
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.
Immunoglobulin A nephropathy (IgAN) is the most common primary glomerular disease worldwide, with a highly heterogeneous clinical course. Current biopsy-based risk assessment relies largely on structured histological scores, such as the Oxford MEST-C score, which summarize selected lesions but may omit information contained in routine narrative pathology reports. Here we show that large language model-based analysis of routine biopsy reports identifies reproducible pathological subtypes with prognostic relevance in IgAN. We studied 3,078 adults with primary IgAN from two hospitals in Wenzhou, …
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