Nanoconfined fluid is central to many engineering applications such as shale energy production, carbon sequestration, and molecular separations. While classical molecular dynamics (MD) simulation provides essential atomistic detail, its prohibitive computational cost severely limits accessible time and length scales. Hybrid MD-Monte Carlo (MDMC) methods accelerate sampling but lack generality beyond their trained conditions. In this work, we introduce an AI-assisted MDMC framework that overcomes this limitation by learning local, conditional transition statistics directly from MD trajectories.
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 2nd EUOS/SLAS Joint Challenge was a competition aimed at developing reliable computational models for predicting transmittance and fluorescence properties from the chemical structures of approximately 100,000 compounds. This paper describes the method that achieved 1st place in the blind test of the Transmittance category. Our approach is based on a consensus strategy that integrates diverse predictions from multiple model types, including gradient boosting decision trees, message passing neural networks (MPNNs), and Uni-Mol2, via a weighted ensemble, covering multimodal molecular represen
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: N6-methyladenosine (m6A), the most predominant post-transcriptional RNA modification, regulates splicing, translation, and decay processes. Its dysregulation is implicated in cancers, metabolic disorders, and neurological diseases. Despite accumulating evidence highlighting m6A as a key player in human pathologies, no previous computational framework has investigated the high-order associations among m6A sites, diseases, and drugs within a unified model.
RESULTS: Here, we introduce HNRM, a data-driven approach designed to model hyperedges across these entities. We frame this probl
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 article presents a suboptimal joint trajectory replanning (SJTR) method for Mars ascent vehicle (MAV) launch missions under propulsion system faults. Conventional step-by-step trajectory replanning may fail to make timely decisions, risking mission failure. The SJTR method formulates a joint convex optimization problem of target orbit and flight trajectory after a fault. By applying penalty coefficients for terminal constraints, it adheres to the orbit redecision principles, enabling a concise and rapid solution. To further enhance the convergence and the accuracy of orbit-type determinat
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.
The growing prevalence of acute lymphoblastic leukemia cancer worldwide underlines the critical need for early and more precise detection to counter this deadly disease. This study presents a robust SqueezeNet-enhanced machine learning framework for automatically screening and classifying histopathological images for acute lymphoblastic leukemia. This work employs a deep learning (DL)-based SqueezeNet integrated with three machine learning (ML) models including neural network (NN), logistic regression (LR), and random forest (RF) for diagnosis. Combining DL and ML algorithms addresses the comp
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.
How do humans judge physical stability? A prevalent account emphasizes the mental simulation of physical events implemented by an intuitive physics engine in the mind. Here we test the extent to which the perceptual features of object geometry are sufficient for supporting judgments of falling direction. In all experiments, adults and children judged the falling direction of a tilted object and, across experiments, objects differed in the geometric features (i.e., geometric centroid, object height, base size and/or aspect ratio) relevant to the judgment. Participants' performance 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.
Noise is generally considered to harm information processing performance. However, in the context of stochastic resonance, noise has been shown to improve signal detection of weak sub- threshold signals, and it has been proposed that the brain might actively exploit this phenomenon. Especially within the auditory system, recent studies suggest that intrinsic noise plays a key role in signal processing and might even correspond to increased spontaneous neuronal firing rates observed in early processing stages of the auditory brain stem and cortex after hearing loss. Here we present a computatio
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.
The hippocampus is diversely interconnected with other brain systems along its axis. Cycles of theta-frequency activity are believed to propagate from the septal to temporal pole, yet it is unclear how this one-way route supports the flexible cognitive capacities of this structure. We leveraged novel thin-film microgrid arrays conformed to the human hippocampal surface to track neural activity two-dimensionally in vivo. All oscillation frequencies identified between 1-15 Hz propagated across the tissue. Moreover, they dynamically shifted between two roughly opposite directions oblique to the l
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 purpose of this study was to develop a diagnostic tool to automatically detect temporomandibular joint osteoarthritis (TMJOA) from cone beam computed tomography (CBCT) images with artificial intelligence. CBCT images of patients diagnosed with temporomandibular disorder were included for image preparation. Single-shot detection, an object detection model, was trained with 3,514 sagittal CBCT images of the temporomandibular joint that showed signs of osseous changes in the mandibular condyle. The region of interest (condylar head) was defined and classified into 2 categories-indeterminate f
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.
Avascular Necrosis (AN) is a cause of muscular-skeletal disability. As it is common amongst the younger people, early intervention and prompt diagnosis is requisite. This disease normally affects the femoral bones, in order that the bones' shape gets altered due to the fracture. Other common sites encompass knees, humerus, shoulders, jaw, and ankles. The retrieval of the AN affected bone images is challenging due to its varied fracture locations. This work proposes an effectual methodology for retrieval of AN images utilizing Deep Belief CNN Feature Representation. Initially, the input dataset
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.
Brain-computer interfaces (BCIs) are often based on the control of sensorimotor processes, yet sensorimotor processes are impaired in patients suffering from amyotrophic lateral sclerosis (ALS). We devised a new paradigm that targets higher-level cognitive processes to transmit information from the user to the BCI. We instructed five ALS patients and twelve healthy subjects to either activate self-referential memories or to focus on a process without mnemonic content while recording a high-density electroencephalogram (EEG). Both tasks are designed to modulate activity in the default mode netw
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.
BACKGROUND: Dynamic functional connectivity (FC) studies have shown that motor recovery after stroke was associated with functional reorganization of brain networks. However, most previous studies have focused on interregional variability rather than the temporal variability (TV) of specific regions or networks. TV quantifies the dynamic reconfiguration of a region's or network's functional connectivity profile over time and reflects neural flexibility.
PURPOSE: This study investigated functional reorganization in chronic subcortical stroke using TV of brain networks derived from resting-stat
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: This study aims to assess the performance of an established an AI algorithm trained on conventional polychromatic computed tomography (CT) images (CPIs) to detect pulmonary ground-glass nodules (GGNs) on virtual monochromatic images (VMIs), and to screen the optimal virtual monochromatic energy for the clinical evaluation of GGNs.
METHODS: Non-enhanced chest SDCT images of patients with pulmonary GGNs in our clinic from January 2022 to December 2022 were continuously collected: adenocarcinoma in situ (AIS, n = 40); minimally invasive adenocarcinoma (MIA, n = 44) and invasive adeno
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.
Taking into account that heart auscultation remains the dominant method for heart examination in the small health centers of the rural areas and generally in primary healthcare set-ups, the enhancement of this technique would aid significantly in the diagnosis of heart diseases. In this context, the present paper initially surveys the research that has been conducted concerning the exploitation of heart sound signals for automated and semi-automated detection of pathological heart conditions. Then it proposes an automated diagnosis system for the identification of heart valve diseases based on
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.
Haxby et al. [Science 293 (2001) 2425] recently argued that category-related responses in the ventral temporal (VT) lobe during visual object identification were overlapping and distributed in topography. This observation contrasts with prevailing views that object codes are focal and localized to specific areas such as the fusiform and parahippocampal gyri. We provide a critical test of Haxby's hypothesis using a neural network (NN) classifier that can detect more general topographic representations and achieves 83% correct generalization performance on patterns of voxel responses in out-of-s
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: In the field of medical imaging, the rapid rise of convolutional neural networks (CNNs) has presented significant opportunities for conserving healthcare resources. However, with the wide spread application of CNNs, several challenges have emerged, such as enormous data annotation costs, difficulties in ensuring user privacy and security, weak model interpretability, and the consumption of substantial computational resources. The fundamental challenge lies in optimizing and seamlessly integrating CNN technology to enhance the precision and efficiency of medical diagnosis.
METHODS:
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.
As the largest secondary lymphoid organ, the spleen plays a crucial role in initiating and sustaining immune responses against blood-borne pathogens through antigen capture and delivery. It is innervated by both autonomic and sensory nerves, which allows for neural modulation of its immune responses. The intricate spatial structure and precise coordination between immune and neural components are essential for proper splenic function, necessitating three-dimensional (3-D) imaging to reveal its architecture. However, the dense fibrous capsule and exceptionally rich vasculature of the spleen pos
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.
INTRODUCTION: Amyloid plaque deposition is a defining feature of Alzheimer's disease (AD), yet how plaque-associated cellular alterations are reflected in noninvasive imaging remains unclear.
METHODS: We integrated high-resolution diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) with spatial transcriptomics (ST) in an AD mouse model. Spatial correlations were assessed across the whole brain and in disease-control and plaque-non-plaque comparisons. Neural network models were trained to predict AD-associated cell types from dMRI metrics.
RESULTS: dMRI metrics showed moderate spatial correlations (r
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.
Pharmaceutical contamination of aquatic systems poses an increasing environmental concern due to the persistence, bioactivity, and incomplete removal of these compounds by conventional wastewater treatment processes. This study investigates the adsorptive removal of three structurally distinct pharmaceuticals: ketotifen fumarate (KF), doxycycline hyclate (DXC), and nystatin (Nyst), using raw bentonite (RB). By combining batch experiments with an interpretable machine learning (ML) framework, adsorption kinetics, equilibrium, and thermodynamics were evaluated. Additionally, four Ant Lion Optimi
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.
Salmonella Typhimurium (S. typhimurium) is a major foodborne pathogen that poses a serious threat to public health. In this study, a colorimetric/electrochemical dual-mode biosensor assisted by artificial neural network (ANN) was developed for the sensitive detection of S. typhimurium. Fe3O4@PdIr nanocomposites with enhanced peroxidase-like activity and electrochemical performance were prepared and conjugated with an aptamer specific to S. typhimurium to obtain Fe3O4@PdIr-Apt. Through the sandwich binding of Fe3O4@PdIr-Apt and Apt to the target, the nanocomposites were attached to microplates
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