The rapid growth of scientific literature and other unstructured materials has made agricultural decision support increasingly complex. Students, extension agents, inspectors, and private sector researchers increasingly rely on large language models (LLM). These models can produce incomplete, overly cautious, or erroneous responses. We outline how LLM offers a possible opportunity for the animal science discipline, describe what LLM do well and where they fall short, and explain how retrieval-augmented generation reduces fabrication and improves relevance. We present a case study that builds a…
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.
PURPOSE: Federated learning enables breast-imaging sites to jointly train mammography artificial intelligence (AI) without sharing images, but radiologists at each site must still annotate selected images during active-learning rounds. We developed and evaluated a client-adaptive vision-language gatekeeper that withholds radiopaque artifact-containing images considered unsuitable for a breast-density annotation objective and quantified its effect on annotation time, queue quality, and label reliability.
METHODS: In this retrospective, scanner-partitioned study, we used FedEMBED, derived from …
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.
While a considerable body of research has focused on examining the efficacy of peer feedback or AI-generated feedback in L2 writing, limited … for fostering L2 writing development, shedding light on the potential for human-AI collaboration in language education.
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.
INTRODUCTION: Large language models (LLMs) represent an advancement in artificial intelligence technology with the potential to support patient care tasks. However, reviews of their evaluations have often excluded pharmacy-specific applications.
OBJECTIVE: To characterize published evaluations of LLMs for pharmacist-led direct patient care tasks, synthesize reported LLM performance, and identify opportunities and challenges for workflow integration.
METHODS: Searches were conducted in Embase, MEDLINE, PubMed, CINAHL, Scopus, and Web of Science for studies published between January 2014 and A…
СтатьяОбзорПоиск 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.
Large language models (LLMs) are increasingly explored in medical imaging, but their reliability in independently interpreting images remains uncertain. This study evaluated the clinical utility of radiology reports generated under three reporting conditions using dermatologic ultrasound images: Condition 1 (radiologist's reporting), Condition 2 (LLM reporting based solely on the ultrasound image), and Condition 3 (LLM reporting using both the ultrasound image and the radiologist's report). A total of 202 dermatologic ultrasound images from a public dataset were analyzed. Reports were evaluate…
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.
Computational prediction of intrinsic disorder in protein sequences is an impactful and growing research area, recently infused with deep learning and protein language models, prompting the need to assess the impact of these advancements. We systematically surveyed 128 disorder predictors, many of which are accurate, and some that have been cited thousands of times. We demonstrated that recent methods utilizing protein language models outperform those that do not, particularly when combined with deep learning, yielding substantial gains in predictive quality. We place these observations within…
СтатьяОбзорПоиск 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: Psychological distress is common among patients with cancer, and it negatively impacts treatment adherence and quality of life. Radiotherapy, with its unique procedures, such as daily sessions and physical immobilization, may induce distress distinct from general cancer anxiety. However, existing screening tools cannot differentiate these distress sources. This study leverages online patient narratives and natural language processing to distinguish radiotherapy-specific distress from general cancer distress.
OBJECTIVE: This study aimed to systematically identify, differentiate, an…
СтатьяНаблюдательное 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.
Large language models (LLMs) are increasingly applied in healthcare, yet their evaluation relies predominantly on static benchmarks that are costly, contamination-prone, and lack calibrated measurement properties for fine-grained performance tracking. We developed and validated a computerized adaptive testing (CAT) framework grounded in item response theory to enable scalable, psychometrically rigorous assessment of standardized medical knowledge in LLMs. A two-phase study comprising Monte Carlo simulations and empirical evaluation of 38 LLMs was conducted between July and September 2025. The …
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.
Rule learning relies on both domain-general and language-specific neural systems, but how these systems interact during learning remains unclear. Guided by the variability-stability-flexibility (VSF) model, we combined intermittent theta-burst stimulation (iTBS) with fMRI to examine the effects of modulating the right dorsolateral prefrontal cortex (R DLPFC; a domain-general brain area) and left inferior frontal gyrus (L IFG; a language-specific brain area) during phase-structured word- and symbol-rule learning. Two groups of individuals received active iTBS, either over the R DLPFC or L IFG. …
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.
Although Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown great capabilities across various downstream tasks, they are proven to be vulnerable to adversarial examples, thus resulting in critical safety issues. Existing adversarial attacks against LVLMs predominantly rely on uniform, image-wise perturbations, while largely overlooking how these models internally perceive and prioritize visual structures during multimodal alignment. Moreover, most prior LVLM attack methods are designed for either white-box or black-box settings, heavily depending on full-model gradients or sophisticated transfer …
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.
Large language models (LLMs) are increasingly explored for radiology-related applications, yet their vulnerability to cognitive biases remains undercharacterized. The aim of this study was to investigate whether targeted prompts exploiting cognitive biases degrade LLM accuracy on radiology board-style questions. Ten contemporary LLMs were evaluated on 200 text-based and 200 multimodal American Board of Radiology examination-style questions under baseline and three cognitive bias prompts: authority bias prompts (ABPs), complexity bias prompts (CBPs), and anchoring bias prompts (AnBPs). Two miti…
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.
Thunderstorm asthma events can overwhelm emergency departments within hours, making rapid detection critical for public health preparedness … ency department attendees with respiratory presentations. Triage notes were processed using natural language processing and manual review, with demographic, symptom-onset, and medical-history data compared using chi-square tests and temporal analysis. Thunderstorm cases showed significantly higher rates of acute symptom onset within 24 hours (63.0% versus …
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.
OBJECTIVES: Echocardiography and cardiac catheterization reports capture important clinical assessment information of cardiac function and disease severity. This study explores using open-source transformer-based language models (LMs) that are run locally within an institutional environment as a privacy-preserving alternative to external API-based large LM to systematically extract clinical data from unstructured echocardiography and cardiac catheterization reports, aiming to improve data accessibility for research and patient care.
MATERIALS AND METHODS: Two transformer-based LMs, Bioclinica…
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.
Videolaryngoscopy is now recommended as a first-line technique for tracheal intubation in many clinical settings. However, documentation practises continue to rely on concepts developed for direct laryngoscopy, where the laryngeal view was closely linked to intubation success. In videolaryngoscopy, the link between excellent visualisation and ease of tube delivery may be less direct, limiting the interpretative value of view-based descriptors alone. Rather than proposing new classification systems, this editorial advocates a process-based descriptive language structured around three elements: …
Редакционная 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.
Digital twins (DTs) have potential to improve manufacturing processes by providing in-process monitoring and reducing trial-and-error while improving process prediction and performance. However, identifying anomalies or defects in a DT environment remains a very time intensive process that requires multidisciplinary expertise and significant manual effort in analyzing the system. Large language models (LLMs) offer potential capabilities to interpret system-level information and support user-driven querying, but their effectiveness is limited by hallucinations when reasoning over large and dyna…
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 rapid adoption of large language models (LLMs) has sparked growing interest in extending their capabilities beyond traditional natural language tasks, including applications in time series forecasting. This work explores the enhancement of time series forecasting with LLMs by incorporating time-dependent covariates. We propose a set of representative prompting strategies that span a wide range of formats while incorporating covariates, and then implement the proposed framework to evaluate performance across three real-world time series datasets in healthcare, service operations, and transp…
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.
Multimodal large language models (LLMs) are increasingly being explored for medical image analysis, but their relative performance in thyroid ultrasound remains unclear. This study aimed to compare 6 publicly available multimodal LLMs for grayscale ultrasound-based classification of thyroid nodules. This prospective cross-sectional study included 178 patients with 239 thyroid nodules who underwent preoperative thyroid ultrasound followed by histopathological confirmation. Cropped grayscale ultrasound images of the maximal transverse and longitudinal views were analyzed by 6 publicly available …
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 models (LLMs) are increasingly used by the public to obtain health information, but their ability to provide reliable information for achalasia remains unclear. We therefore compared six LLMs in answering public questions about achalasia, an uncommon esophageal motility disorder, focusing on safety, accuracy, empathy, information quality and reliability, and readability.
METHODS: In this cross-sectional comparative study, 40 patient-oriented questions about achalasia were submitted once to each of six LLMs (ChatGPT 5.5, Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro, Gemini 3.1 P…
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.
MedElevator
Войти в исследования