This paper uses neural network as a predictive model and genetic algorithm as an online optimization algorithm to simulate the noise processing of Chinese-English parallel corpus. At the same time, according to the powerful random global search mechanism of genetic algorithm, this paper studied the principle and process of noise processing in Chinese-English parallel corpus. Aiming at the task of identifying isolated words for unspecified persons, taking into account the inadequacies of the algorithms in standard genetic algorithms and neural networks, this paper proposes a fast algorithm for
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Feature vectors provided by pre-trained deep artificial neural networks have become a dominant source for image representation in recent literature. Their contribution to the performance of image analysis can be improved through fine-tuning. As an ultimate solution, one might even train a deep network from scratch with the domain-relevant images, a highly desirable option which is generally impeded in pathology by lack of labeled images and the computational expense. In this study, we propose a new network, namely KimiaNet, that employs the topology of the DenseNet with four dense blocks, fine
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.
The electrical control system of rapier weaving machines is susceptible to various disturbances during operation and is prone to failures. This will seriously affect the production and a fault diagnosis system is needed to reduce this effect. However, the existing popular fault diagnosis systems and methods need to be improved due to the limitations of rapier weaving machine process and electrical characteristics. Based on this, this paper presents an in-depth study of rapier loom fault diagnosis system and proposes a rapier loom fault diagnosis method combining edge expert system and cloud-ba
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.
RNA modification is vital to various cellular and biological processes. Among the existing RNA modifications, N6-methyladenosine (m6A) is considered the most important modification owing to its involvement in many biological processes. The prediction of m6A sites is crucial because it can provide a better understanding of their functional mechanisms. In this regard, although experimental methods are useful, they are time consuming. Previously, researchers have attempted to predict m6A sites using computational methods to overcome the limitations of experimental methods. Some of these approache
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.
DMSA imaging is carried out in nuclear medicine to assess the level of functional renal tissue in patients. This study investigated the use of an artificial neural network to perform diagnostic classification of these scans. Using the radiological report as the gold standard, the network was trained to classify DMSA scans as positive or negative for defects using a representative sample of 257 previously reported images. The trained network was then independently tested using a further 193 scans and achieved a binary classification accuracy of 95.9%. The performance of the network was compared
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.
With the developing restrict environmental protection demand, more attention was paid on the low NOx combustion optimizing technology for its cheap and easy property. In this work, field experiments on the NOx emissions characteristics of a 600 MW coal-fired boiler were carried out, on the base of the artificial neural network (ANN) modeling, the simulated annealing (SA) algorithm was employed to optimize the boiler combustion to achieve a low NOx emissions concentration, and the combustion scheme was obtained. Two sets of SA parameters were adopted to find a better SA scheme, the result show
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.
High-performance brain-computer interfaces (BCIs) rely on stable neural representations, yet brain functional impairments inherently disrupt canonical encoding, creating a fundamental decoding paradox. Conventional data-driven approaches struggle to bridge this gap because of pathological data scarcity and heterogeneity. Here, we propose to leverage healthy neural priors and introduce Pathology-Aware Consensus Training (PACT), a paradigm embedding biophysical constraints into healthy neural recordings to guide neural decoding. In a gesture classification task using high-density electrocorticog
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2023eng
Accurate lesion classification as benign or malignant in breast ultrasound (BUS) images is a critical task that requires experienced radiologists and has many challenges, such as poor image quality, artifacts, and high lesion variability. Thus, automatic lesion classification may aid professionals in breast cancer diagnosis. In this scope, computer-aided diagnosis systems have been proposed to assist in medical image interpretation, outperforming the intra and inter-observer variability. Recently, such systems using convolutional neural networks have demonstrated impressive results in medical
СтатьяПоддержка 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.
Recently, Software-Defined Networking has become one of the key technologies in modern telecommunication networks. Its programmable and flexible architecture enables centralized control of network resources, automation of management processes, and integration with other technologies such as Network Function Virtualization, Edge/Fog/Cloud Computing, and 5G/6G networks. Moreover, SDN provides a natural environment for implementing advanced Machine Learning and Artificial Intelligence techniques, which are increasingly applied to anomaly detection, network traffic analysis, load prediction, and f
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.
Crowd counting is an important research area in computer vision that plays a crucial role in ensuring public safety in crowded environments. Despite significant research progress, accurate crowd counting remains challenging due to severe occlusion, large-scale variations, and overlapping individuals in dense scenes. This paper proposes a novel Multi-Scale Pyramid Fusion with Overlap Density Attention network (MSPF) to address these challenges. The proposed framework consists of three specialized modules: a multi-scale pyramid fusion module, an overlap density attention module, and a features e
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.
Human metapneumovirus (hMPV) is a serious global health threat because it causes human respiratory diseases in people of all ages. The complicated dynamics of this virus transmission exist in complications of waning immunity and reinfection that are extremely problematic for mathematical epidemiology. The aim of this research is to develop an integrated approach that combines a fractional-order mathematical model of hMPV transmission with a computational framework that forecasts outbreaks and optimal control, which applies effective control measures and captures complex immunological memory ef
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.
Fine-tuning large-scale Transformer-based models is computationally expensive due to the enormous parameter space. Low-Rank Adaptation (LoRA) substantially reduces the number of trainable parameters while maintaining performance; however, identifying the optimal LoRA configuration - such as rank r, scaling factor [Formula: see text], and insertion positions - remains challenging. To address this issue, we propose a zero-shot proxy metric, termed Gradient Projection Score (GPS), which enables rapid evaluation of candidate configurations using only a few forward and backward passes. Building upo
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-scale artificial intelligence (AI) models achieve notable performance in computer vision but require substantial computational resources, limiting their deployment on edge devices1,2. Optical neural networks (ONNs) promise reduced latency and energy consumption by making use of the inherent parallelism of light3. However, present ONNs struggle to scale and are confined to simple tasks, owing to the challenges of replicating exact algebraic operations of digital models using physical (analogue) systems. This work introduces a new paradigm that directly embeds core computer vision principl
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.
Drug recommendation systems have garnered considerable interest in the healthcare, striving to offer precise and customized drug prescriptions that align with patients' specific health needs. However, existing methods primarily focus on modeling temporal dependencies between visits for patients with multiple encounters, often neglecting the challenge of data sparsity in single-visit patients. To address above limitation, we propose a novel Relation-aware Pre-trained Network with hierarchical aggregation mechanism for drug recommendation (RPNet), which employs a pre-training and fine-tuning fra
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.
Deepfakes threaten sensor-based authentication systems, including biometric sensors, surveillance cameras, and IoT edge devices. Unimodal detectors remain vulnerable to modality-specific attacks. We propose a multimodal deepfake detection framework optimized for resource-constrained edge devices, featuring a novel cross-modal attention fusion mechanism with adaptive gating. The architecture combines enhanced Res2Net for audio, temporal 3D CNN with SE attention for video, and bidirectional cross-modal attention with quality-based gates. On our benchmark (5472 audio + 1842 video samples), the fu
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: Over the past three decades, there has been a significant increase in the incidence of thyroid cancer. Ultrasound serves as a non-invasive tool in differentiating between benign and malignant thyroid nodules. However, its reliance on manual input can often lead to subjective bias.
PURPOSE: This study proposes a novel network architecture committed to diminishing subjective bias led by manual masks and enhancing the accuracy of the current models. It amalgamates multi-scale features for the effective classification of thyroid nodules.
METHODS: The innovative model, deemed APSNet,
СтатьяПоддержка 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 paper proposes a new data-driven methodology for predicting intervals of post-fault voltage trajectories in power systems. We begin by introducing the Quantile Attention-Fourier Deep Operator Network (QAF-DeepONet), designed to capture the complex dynamics of voltage trajectories and reliably estimate quantiles of the target trajectory without any distributional assumptions. The proposed operator regression model maps the observed portion of the voltage trajectory to its unobserved post-fault trajectory. Our methodology employs a pre-training and fine-tuning process to address the challen
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.
Diabetic retinopathy, which is a retinal disease that results from diabetes, has become the leading cause of blindness. Early diagnose of diabetic retinopathy is crucial for preserving vision and saving lives. To date, several pioneering methods have been proposed for diagnosing diabetic retinopathy and have achieved preliminary results. However, several limitations persist, including the inability to detect diabetic retinopathy at various scales and low accuracy in large-scale real scenarios. Therefore, in this paper, we propose second-order optimization differential architecture search (SODA
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.
The article describes an attempt to implement an automated approach in the diagnosis of ear diseases using a convolutional neural network. In the course of the work, a dataset consisting of 8791 images obtained during human otoendoscopic examination was formed, labelled and uploaded. The neural network was trained and tested. To organize the work of the algorithm, a tree of diagnoses was created and classes of images were defined: normal, defect of the unstretched section of the tympanic membrane, adhesive otitis media, foreign body of the external auditory canal, neotympanic membrane, sulfur
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Obtaining predictive models of a neural system is notoriously challenging. Detailed models suffer from excess model complexity and are difficult to fit efficiently. Simplified models must negotiate a tradeoff between tractability, predictive power, and ease of interpretation. We present a modeling paradigm for estimating predictive, mechanistic models of neurons and small circuits that navigates these issues using methods from systems theory. The key insight is that membrane currents can be modeled using two scalable system components optimized for learning: linear state space models, and nonl
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