Fault detection and isolation (FDI) are essential for effective monitoring of industrial processes. Modern industrial processes involve dynamic systems characterized by complex, high-dimensional nonlinearities, posing significant challenges for accurate modeling and analysis. Recent studies have employed deep learning methods to capture and model these complexities in dynamic systems. In contrast, Koopman operator theory offers an alternative perspective, as the Koopman operator describes the linear evolution of observables in nonlinear systems within a high-dimensional space. This linearizati
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.
With the increasing global prevalence of disabling hearing loss, speech enhancement technologies have become crucial for overcoming communication barriers and improving the quality of life for those affected. Multimodal learning has emerged as a powerful approach for speech enhancement and separation, integrating information from various sensory modalities such as audio signals, visual cues, and textual data. Despite substantial progress, challenges remain in synchronizing modalities, ensuring model robustness, and achieving scalability for real-time applications. This paper provides a compreh
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.
Glaucoma is a leading cause of irreversible vision loss in ophthalmology, primarily resulting from damage to the optic nerve. Early detection is crucial but remains challenging due to the inherent class imbalance in glaucoma fundus image datasets. This study addresses this limitation by applying a weighted loss function to Convolutional Neural Networks (CNNs), evaluated on the standardized SMDG-19 dataset, which integrates data from 19 publicly available sources. Key performance metrics including recall, F1-score, precision, accuracy, and AUC were analyzed, and interpretability was assessed us
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.
Real-world objects usually inherently possess rich and complex structures that are difficult to model using a single graph or instance-based representation. Multi-Graph Learning (MGL) addresses this by representing each object as a bag of graphs, each encoding distinct local structures. While this formulation enhances expressiveness, existing methods typically convert graphs into binary vectors, limiting their ability to exploit the structural information inherent in graphs. Meanwhile, they often rely on predefined graph-bag mapping assumptions, which constrain them to fixed graph-bag relation
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 small sphere and large margin approach (SSLM) is a representative learning algorithm for handling imbalanced data classification problems. However, it is only effective for the vector data, and not suitable for the tensor data. How to build a novel model for the imbalanced tensor data is a challenge. In this paper, a small sphere and large margin support tensor machine (SSLMSTM) is proposed by taking full advantage of the structural information of tensor data. Its basic idea is to construct two concentric hyperspheres, whose centers are represented by a rank-1 tensor. The small hypersphere
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 paper presents a new architecture for multimodal sentiment analysis exploiting hierarchical cross-modal attention mechanisms, as well as two parallel lanes for audio analysis. Traditional sentiment analysis approaches are mainly based on text data, which can be inefficient as valuable sentiment information may reside within images and audio. Aiming at solving this issue, the model provides a unified framework that integrates three modalities (text, image, audio) based on BERT text encoder, ResNet50 visual features extractor and hybrid CNN-Wav2Vec2.0 pipeline for audio representation. Spec
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.
Vehicle classification is a core task in intelligent transportation systems, where high demands are placed on both computational efficiency and generalization ability in practical applications. Existing deep learning models often struggle to meet these requirements due to their high computational complexity and limited generalization. To address this challenge, this study proposes a lightweight and efficient deep neural network called DSICBAMNet, which achieves high classification accuracy while significantly improving computational efficiency. The design of DSICBAMNet is centered on two key c
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.
In daily life, emotions tend to exhibit amalgamated forms. For instance, when someone is involved in an interview, excitement and nervousness consistently coexist. In previous studies on empathetic dialogue, the mixed emotions in the conversation have not been taken into consideration. The neglect of the fact that human emotions in dialogue are intertwined with different intensities of various emotions, affects the accuracy of understanding the speaker's emotions. To address this issue, we model the mixed emotions and propose a Mixed Emotion Graph model for Empathetic dialogue generation, call
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.
Conjugated polymers (CPs) show great potential for pressure detection due to the amorphous polymer packing, but a lack of clarity regarding sensing mechanisms hampers the development of further applications. Herein, a sacrificial template-full solution method with both rough surface and high conductivity is described that can be applied to sandwich-structured resistive pressure sensors. Transient absorption measurements demonstrate the significant increase of carrier lifetime (from 1.44 to 2.54 ns) induced by pressure, which directly evidenced the superior sensing mechanism of sidechain doped
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.
Computer vision systems offer identification solutions for animals with distinct coat patterns but are less effective for solid-colored herds. Another complication in real-world conditions is when new animals are introduced or removed from the herd, representing a challenge known as the open-set scenario. A promising alternative for identifying solid-colored animals is to use keypoints, similar to recognition systems that use parts of the human face and body. However, body growth can alter biometric features over time, potentially affecting model accuracy. Therefore, this study aims to (1) eva
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.
Heart disease is a category of various conditions that affect the heart, which includes multiple diseases that influence its structure and operation. Such conditions may consist of coronary artery disease, which is characterized by the narrowing or clotting of the arteries that supply blood to the heart muscle, with the resulting threat of heart attacks. Heart rhythm disorders (arrhythmias), heart valve problems, congenital heart defects present at birth, and heart muscle disorders (cardiomyopathies) are other types of heart disease. The objective of this work is to introduce the Greylag Goose
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.
Difficult tracheal intubation is a major cause of anesthesia-related injuries, including brain damage and death. While deep neural networks have improved difficult airways (DA) predictions over traditional assessment methods, existing models are often black boxes, making them difficult to trust in critical medical settings. Traditional DA assessment relies on facial and neck features, but detecting neck landmarks is particularly challenging. This paper introduces a novel semi-supervised method for landmark prediction, namely G2LCPS, which leverages hierarchical filters and cross-supervised sig
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.
The strategies for social interaction between strangers differ from those between acquaintances, whereas the differences in neural basis of social interaction have not been fully elucidated. In this study, we examined the geometrical properties of interpersonal neural networks in pairs of strangers and acquaintances during antiphase joint tapping. Dual electroencephalogram (EEG) of 29 channels per participant was measured from 14 strangers and 13 acquaintance pairs.Intra-brain synchronizations were calculated using the weighted phase lag index (wPLI) for intra-brain electrode combinations, and
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.
Seals, sea lions, and other aquatic animals rely on their whiskers to identify and track underwater targets, offering valuable inspiration for the development of low-power, portable, and environmentally friendly sensors. Here, we design a single seal-whisker-like cylinder and conduct experiments to measure the forces acting on it with nine different upstream targets. Using sample sets constructed from these force signals, a convolutional neural network (CNN) is trained and tested. The results demonstrate that combining the seal-whisker-style sensor with a CNN enables the identification of obje
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.
Transferable adversarial examples, which are generated by transfer-based attacks, have strong adaptability for attacking a completely unfamiliar victim model without knowing its architecture, parameters and outputs. While current transfer-based attacks easily defeat surrogate model with minor perturbations, they struggle to transfer these perturbations to unfamiliar victim models. To characterize these untransferable adversarial examples, which consist of natural examples and perturbations, we define the concept of fuzzy domain. Here, the adversarial examples that do not fall inside the fuzzy
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.
Pyroelectric infrared sensors (PIR) are widely used as infrared (IR) detectors due to their basic implementation, low cost, low power, and performance. Combined with a Fresnel lens, they can be used as a binary detector in applications of presence and motion control. Furthermore, due to their features, they can be used in autonomous intelligent devices or included in robotics applications or sensor networks. In this work, two neural processing architectures are presented: (1) an analog processing approach to achieve the behavior of a presynaptic neuron from a PIR sensor. An analog circuit simi
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.
Efficiently finding covariate model structures that minimize the need for random effects to describe pharmacological data is challenging. The standard approach focuses on identification of relevant covariates, and present methodology lacks tools for automatic identification of covariate model structures. Although neural networks could potentially be used to approximate covariate-parameter relationships, such approximations are not human-readable and come at the risk of poor generalizability due to high model complexity.In the present study, a novel methodology for the simultaneous selection of
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.
BACKGROUND: We propose a novel approach that uses spatial walking patterns produced by real-time location systems to classify the severity of cognitive impairment (CI) among residents of a memory care unit.
METHODS: Each participant was classified as "No-CI", "Mild-Moderate CI" or "Severe CI" based on their Mini-Mental State Examination scores. The location data was distributed into windows of various durations (5, 10, 15 and 30 min) and transformed into images used to train a custom convolutional neural network (CNN) at each window size. Class Activation Mapping was applied to the top-perfor
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
BACKGROUND: Unlike diseases, automatic recognition of disabilities has not received the same attention in the area of medical NLP. Progress in this direction is hampered by obstacles like the lack of annotated corpus. Neural architectures learn to translate sequences from spontaneous representations into their corresponding standard representations given a set of samples. The aim of this paper is to present the last advances in monolingual (Spanish) and crosslingual (from English to Spanish and vice versa) automatic disability annotation. The task consists of identifying disability mentions in
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.
Electroencephalogram (EEG) is an important technology to explore the central nervous mechanism of tinnitus. However, it is hard to obtain consistent results in many previous studies for the high heterogeneity of tinnitus. In order to identify tinnitus and provide theoretical guidance for the diagnosis and treatment, we propose a robust, data-efficient multi-task learning framework called Multi-band EEG Contrastive Representation Learning (MECRL). In this study, we collect resting-state EEG data from 187 tinnitus patients and 80 healthy subjects to generate a high-quality large-scale EEG datase
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.
MedElevator
Войти в исследования