Free-space optical (FSO) communication is a promising technology for high-speed data transmission, but its effectiveness is highly dependent on precise beam alignment. In this work, we present a computer vision-assisted tracking system designed to maintain robust optical alignment in real time. By combining a lightweight convolutional neural network (CNN) with a Kalman filter, the system can detect the laser spot accurately and adjust the beam direction through a closed-loop feedback mechanism. Our experimental results show 98.5% tracking accuracy and reliable data transmission at 1 Gbps over
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.
Analysis of coupling between the phases and amplitudes of neural oscillations has gained increasing attention as an important mechanism for large-scale brain network dynamics. In Parkinson's disease (PD), preliminary evidence indicates abnormal beta-phase coupling to gamma-amplitude in different brain areas, including the subthalamic nucleus (STN). We analyzed bilateral STN local field potentials (LFPs) in eight subjects with PD chronically implanted with deep brain stimulation electrodes during upright quiet standing and unperturbed walking. Phase-amplitude coupling (PAC) was computed using 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.
Humans exhibit complex mathematical skills attributed to the exceptional enlargement of neocortical regions throughout evolution. In the current work, we initiated a novel exploration of the ancient subcortical neural network essential for mathematical cognition. Using a neuropsychological approach, we report that degeneration of two subcortical structures, the cerebellum and basal ganglia, impairs performance in symbolic arithmetic. We identify distinct computational impairments in male and female participants with cerebellar degeneration (CD) or Parkinson's disease (PD). The CD group exhibit
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Lower extremity lymphedema (LEL) is a common complication after gynecological cancer treatment, which significantly reduces the quality of life. While early diagnosis and intervention can prevent severe complications, there is currently no consensus on the optimal screening strategy for postoperative LEL. In this study, we developed a computer-aided diagnosis (CAD) software for LEL screening in pelvic computed tomography (CT) images using deep learning. A total of 431 pelvic CT scans from 154 gynecological cancer patients were used for this study. We employed ResNet-18, ResNet-34, and ResNet-5
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: Epilepsy is a common neurological disorder affecting 1% of the global population. Loss of consciousness in focal impaired awareness seizures (FIASs) and focal-to-bilateral tonic-clonic seizures (FBTCSs) can be devastating, but the mechanisms are not well understood. Although ictal activity and interictal connectivity changes have been noted, the network states of focal aware seizures (FASs), FIASs, and FBTCSs have not been thoroughly evaluated with network measures ictally.
METHODS: We obtained electrographic data from 74 patients with stereoelectroencephalography (SEEG). Sliding w
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.
'Artificial intelligence' (AI), as a blanket term, covers many advanced computing techniques that employ divergent methodologies for a wide array of functions. It is too late to affect general usage of the term without qualification-although it is a misnomer-but perhaps not too late to argue for the preferential use of more specific and realistic terminologies when discussing useful applications in science and medicine. Large language models are statistical tools for predicting text; machine learning algorithms are programs that discern patterns from data; and neural networks are mathematical
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 growing demand for energy-efficient and -adaptive computing drives research into neuromorphic architectures. Van der Waals (vdW) ferroelectric field-effect transistors offer nonvolatile polarization control and a highly tunable semiconductor channel, enabling multilevel states and making them promising for brain-inspired electronics. Here, we present a reconfigurable bimodal ferroelectric synapse based on the CuInP2S6/hBN/WSe2 vdW heterostructure, extending beyond conventional single-modal synaptic devices by introducing added functionality. Transport measurements and piezoresponse force m
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.
Multiple ophthalmic diseases lead to decreased capillary perfusion that can be visualized using optical coherence tomography angiography images. To quantify the decrease in perfusion, past studies have often used the vessel density, which is the percentage of vessel pixels in the image. However, this method is often not sensitive enough to detect subtle changes in early pathology. More recent methods are based on quantifying non-perfused or intercapillary areas between the vessels. These methods rely upon the accuracy of vessel segmentation, which is a challenging task and therefore a limiting
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.
Biofiltration is a method of pollution management that utilizes a bioreactor containing live material to absorb and destroy pollutants biologically. In this paper, we investigate mathematical models of biofiltration for mixing volatile organic compounds (VOCs) for instance hydrophilic (methanol) and hydrophobic ( α -pinene). The system of nonlinear diffusion equations describes the Michaelis-Menten kinetics of the enzymic chemical reaction. These models represent the chemical oxidation in the gas phase and mass transmission within the air-biofilm junction. Furthermore, for the numerical study
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.
Ebola virus is a deadly pathogen responsible for a frequent series of outbreaks since 1976. Despite various efforts from researchers worldwide, its mortality and fatality are quite high. For antiviral drug discovery, the computational efforts are considered highly useful. Therefore, we have developed an 'anti-Ebola' web server, through quantitative structure-activity relationship information of available molecules with experimental anti-Ebola activities. Three hundred and five unique anti-Ebola compounds with their respective IC50 values were extracted from the 'DrugRepV' database. Later, the
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.
Image feature extraction and enhancement are fundamental operations in real-time object detection using convolutional neural networks (CNNs). In conventional architectures, continuous data transfer between sensors, memory, and processing units leads to high energy consumption and latency. In-pixel computing using optoelectronic synaptic (OS) devices offers a promising solution by enabling sensing and computation within the same hardware. However, most OS studies remain primarily device-centric and lack circuit-level considerations necessary for scalable system integration. Here, we present a 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.
BACKGROUND: Currently, vascular hemodynamic analyses are typically conducted using commercial software. This process usually involves reconstructing the three-dimensional (3D) geometry of blood vessels, generating a computational mesh, and performing a computational fluid dynamics (CFD) analysis. It requires skilled medical personnel to manually process medical images, which is time consuming and prone to errors. This study aimed to develop a deep learning-based method to quickly and accurately extract vascular hemodynamic feature data to address these issues. This was accomplished by automati
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.
Neuromorphic Computing (NC) is a promising candidate for Artificial Intelligence (AI) applications. To realize NC, electronic analogues of brain components, such as synapses and neurons, must be designed. In spintronics, domain wall (DW) based magnetic tunnel junctions, which offer both synaptic and neuronal functionalities-are one of the promising candidates. An electronic neuron should exhibit leaky-integrate-fire functions, like its biological counterparts. However, most experimental studies focused only on the integrate and fire functions, overlooking the leaky function. Here, we report on
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.
Emerging ferroelectric non-volatile memories are revolutionizing von Neumann architectures by providing efficient hardware for both AI training and inference. However, as ferroelectric dimensions scale toward the nanoscale, reliable modulation is hindered by interfacial degradation and phase instability, leading to synaptic weight drift and computational inaccuracies. Here, a high-performance ferroelectric-van der Waals transistor (FeFET) for computing-in-memory by integrating a single-crystalline Bi2O2Se (BOS) layer into a ferroelectric/MoS2 heterostructure is demonstrated. The implementation
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.
Lung squamous cell carcinoma in situ (SCIS) is the preinvasive precursor lesion of lung squamous cell carcinoma (SCC). Only around two-thirds of these lesions progress to invasive cancer, while one-third undergo spontaneous regression, which presents a significant clinical challenge due to the risk of overtreatment. The ability to predict the evolution of SCIS lesions can significantly impact patient management. Our study explores the use of computational pathology in predicting the evolution of SCIS. We used a dataset consisting of 112 H&E-stained whole slide images (WSIs) that were obtained
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.
In this study, we developed a method for generating quasi-material decomposition (quasi-MD) images from single-energy computed tomography (SECT) images using a deep convolutional neural network (DCNN). Our aim was to improve the detection of cholesterol gallstones and to determine the clinical utility of quasi-MD images. Four thousand pairs of virtual monochromatic images (70 keV) and MD images (fat/water) of the same section, obtained via dual-energy computed tomography (DECT), were used to train the DCNN. The trained DCNN can automatically generate quasi-MD images from the SECT images. Addit
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.
Precise measurement of joint-level motion from stereo-radiography facilitates understanding of human movement. Conventional procedures for kinematic tracking require significant manual effort and are time intensive. The current work introduces a method for fully automatic tracking of native knee kinematics from stereo-radiography sequences. The framework consists of three computational steps. First, biplanar radiograph frames are annotated with segmentation maps and key points using a convolutional neural network. Next, initial bone pose estimates are acquired by solving a polynomial optimizat
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.
Minimally invasive laparoscopic surgery often suffers from limited depth perception and constrained visual fields. To address these limitations, we introduce EasyVis2, an enhanced hands-free, real-time 3D visualization system based on the previous EasyVis1 platform. It utilizes a trocar equipped with an array of micro-cameras to provide an expanded field of view and improved 3D perception. This study aims to adapt deep learning-based multi-view pose estimation to enhance instrument tracking and visualization quality while improving computational efficiency. YOLOv8-Pose, a state-of-the-art deep
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.
INTRODUCTION: The rapid growth of artificial intelligence (AI) has significantly increased computing demand, intensifying the operational strain on the computing environment. While virtualization and containerization are established technologies for resource optimization, their comparative energy efficiency and environmental impact, particularly under GPU-accelerated AI workloads, are not well-quantified.
METHODS: This study evaluates the energy consumption and environmental impact of virtualization and containerization technologies when using Graphics Processing Units (GPUs) for AI model exe
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 study investigated association between bilateral mammographic density asymmetry and near-term breast cancer risk. A data base of digital mammograms acquired from 690 women was retrospectively collected. All images were originally interpreted as negative by radiologists. During the next subsequent screening examinations (between 12 and 36 months later), 230 women were diagnosed positive for cancer, 230 were recalled for additional diagnostic workups and proved to be benign, and 230 remained negative (not recalled). We applied a computerized scheme to compute the differences of five image f
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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