Trans-arterial radioembolization using yttrium-90 (Y-90) microspheres treats unresectable liver cancer with radiation. The tumor-to-parenchyma dose ratio is mainly governed by the patient-specific hepatic arterial flow distribution, which transports the microspheres. Even though computational fluid dynamics (CFD) simulation can predict this flow distribution, its high computational cost and time limit intraprocedural application. To overcome this computational limitation, a physics-informed neural network (PINN) surrogate was developed to provide rapid predictions of flow distribution in a pat
СтатьяПрепринтПоиск 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: To recover lower-limb motor function is a primary goal for rehabilitation after anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. Although quantitative testing and questionnaire evaluation provide a lot of valuable information, functional magnetic resonance imaging (fMRI) provides a powerful method to preliminarily explore the neural recovery process of novel rehabilitation interventions. In this case, we aimed to investigate changes in functional connectivity (FC) of motor imagery-based brain-computer interface (MI-BCI) combined with tDCS intervention in early post-ACL reconstructi
СтатьяКлинический случайПоиск 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.
Recent advancements in cloud-based machine learning (ML) now allow for the rapid and remote identification of neural-biomarkers associated with common neuro-developmental disorders from neuroimaging datasets. Due to the sensitive nature of these datasets, secure deep learning (DL) algorithms are essential. Although, fully homomorphic encryption (FHE)-based methods have been proposed to maintain data confidentiality and privacy, however, existing FHE deep convolutional neural network (CNN) models still face some issues such as low accuracy, high encryption/decryption latency, energy inefficienc
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.
Haemodynamic indices derived from computational fluid dynamics (CFD), such as time-averaged wall shear stress (TAWSS) and oscillatory shear index (OSI), are closely associated with restenosis risk in peripheral arterial disease (PAD). We present a machine learning-reduced order modelling (ML-ROM) framework to predict critical, restenosis-prone, haemodynamic regions accounting for both vessel geometries and inlet flow waveforms. We generated 500 parameterized virtual femoral-artery geometries, each paired with a synthetic physiologically realistic inflow waveform. CFD was used to obtain the wal
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.
Recent advances in artificial intelligence (AI) have fuelled a boom phase and promise to revolutionise many domains, including the traditional activities of academic medical centres (AMCs): biomedical research, education and healthcare services. Progress in AI is driven by three factors: (1) faster and cheaper processors (compute), (2) increasingly efficient training algorithms and neural network architectures and (3) an increase in electronically readable data. Outside of healthcare, industry investment dwarfs AI investment by governments. The largest computer clusters and datasets are now ma
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.
Intelligent flexible tactile sensing systems offer immense potential for next-generation human-machine interaction. However, their widespread use is severely limited by data redundancy, mechanical instability, and limited on-device processing. Conventional architectures separating sensing and computing units introduce significant latency and reduce system robustness. Integrated approaches can alleviate these problems but often encounter interfacial incompatibility and low production yield. Here, we introduce a spray-heating continuous high-throughput fabrication (SH-CHTF) system. It achieves u
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.
Optoelectronic synapses that directly couple light sensing with memory and computing functions offer a promising route toward energy-efficient neuromorphic vision systems. However, the development of high-performance perovskite synapses remains heavily reliant on lead-based perovskites, raising sustainability and toxicity concerns. Herein, we report a previously unexplored lead-free antimony halide perovskite, Cs2AgSb2I9, and demonstrate its application as an ultralow-power optoelectronic photosynapse, enabled by A-site cation functional engineering. Specifically, incorporation of Ag into 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.
Autonomous driving perception demands low latency, high temporal resolution, and stringent hardware efficiency. While event-based spiking neural networks (SNNs) offer bio-inspired sparse computation, their deployment on edge field-programmable gate arrays (FPGAs) is obstructed by irregular execution patterns and temporal state storage overhead. To address this, we propose HAPQ, a unified hardware-aware pruning and quantization pipeline for compact event-based object detection. Starting from an end-to-end adaptive sampling SNN detector (EAS-SNN), HAPQ conducts hardware-aware configuration searc
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.
Drug-target affinity (DTA) prediction is a critical step in drug discovery and precision medicine. Although graph neural networks (GNNs) have achieved remarkable progress, existing graph pooling methods rely on fixed ratios, failing to adapt to the structural diversity of molecules and proteins, which leads to information loss or redundant feature retention. To address this issue, we propose the Adaptive Self-Attention Graph Pooling (ASAGPooling) mechanism, which introduces a learnable pooling ratio that dynamically adjusts node retention during training. Furthermore, we develop ASAG-DTA, a mu
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.
Aldehyde dehydrogenase 1A1 (ALDH1A1) has emerged as a promising therapeutic target because of its critical roles in cancer stem cell maintenance and chemoresistance. However, the development of highly selective ALDH1A1 inhibitors remains challenging because of the extensive structural conservation shared with the closely related isoforms ALDH2 and ALDH1A2. In this study, we developed an integrated computer-aided drug design (CADD) and artificial intelligence (AI) framework to systematically identify selective ALDH1A1 inhibitors from a heterocyclic compound library. The multistage virtual scree
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.
OBJECTIVES: To predict abnormal pulmonary artery hemodynamics caused by ventricular septal defect (VSD) using Physics-Informed Neural Networks (PINN) and address the challenges of high computational cost in traditional Computational Fluid Dynamics (CFD) and difficulty in obtaining measurement data.
METHODS: The PINN model was trained using boundary conditions and scattered clinical CFD data, with dynamic weighting factors incorporated to enhance training efficiency and optimize predictions. Model outputs for blood flow velocity and pressure were subsequently evaluated against CFD simulation r
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.
Packed columns are commonly used in post-combustion processes to capture CO2 emissions by providing enhanced contact area between a CO2-laden gas and CO2-absorbing solvent. To study and optimize solvent-based post-combustion carbon capture systems (CCSs), computational fluid dynamics (CFD) can be used to model the liquid-gas countercurrent flow hydrodynamics in these columns and derive key determinants of CO2-capture efficiency. However, the large design space of these systems hinders the application of CFD for design optimization due to its high computational cost. In contrast, data-driven mo
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.
Recent advancements in light source accelerators have significantly enhanced beam quality. These accelerators are continually upgraded to meet scientific demands. A key element of their design is the precise control of particle orbits and the correction of errors to maintain a stable, high-quality beam. To facilitate the automatic electron beam position correction, we propose a computational framework to control the beam based on the Elettra 2.0 storage ring lattice, a process commonly known as orbit control. Our method exclusively relies on beam position monitors to predict the correctors' ma
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 deregulated power markets (DPMs), transmission-line congestion has become more severe and frequent than in traditional power systems. This congestion hinders electricity markets from operating in normal competitive equilibrium. The independent system operator (ISO) is responsible for implementing appropriate measures to mitigate congestion and ensure the proper functioning of the power market. This study utilized generation rescheduling (GR) to address congestion in spot or day-ahead power markets. Rapid alleviation of congestion is essential to prevent tripping of overloaded lines. Owing t
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Stroke remains a leading cause of mortality and long-term disability worldwide, where rapid diagnosis and timely intervention are critical for improving outcomes. Neurovascular imaging modalities, including magnetic resonance angiography, computed tomography angiography, magnetic resonance imaging, and computed tomography, remain central for detecting stenosis, aneurysms, occlusions, and arteriovenous malformations. This review synthesizes recent advances in artificial intelligence-augmented stroke care, spanning the continuum from diagnosis to intervention. We first examine artificial intelli
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.
Optical neural networks (ONNs) with extremely low latency, low power consumption, and high parallelism, provide an advantageous computational paradigm to address the rapid development of artificial intelligence. Conventional ONNs focus on handling limited information dimensions such as optical amplitude and phase, which are confined to simple small-size image classification, raising demand for significant reconfigurability on the perception of inherent high-dimensional light information. Herein, magneto-optoelectronic devices with polarization sensitivity are theoretically proposed to construc
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 Metaverse is a decentralized, immersive 3-dimensional virtual environment that merges the physical and virtual worlds, fundamentally transforming digital interaction and garnering widespread attention. However, its primary platforms face challenges such as low-quality content and underdeveloped virtual environments, leading to a subpar user experience. Artificial intelligence-generated content (AIGC) has emerged as a key driver in Metaverse development, enabling the efficient and cost-effective creation of digital content. AIGC also promotes personalized content, further enhancing the appe
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.
AimsThis study aimed to develop and validate a multimodal predictive model for the risk of strangulation in adhesive small bowel obstruction by integrating deep learning-based computed tomography imaging features and clinical electronic health records.MethodsA retrospective, observational, multicenter study was conducted across three hospitals, with data from 225 patients used for model development and 123 patients for external validation. A three-dimensional convolutional neural network with a ResNet50 backbone was used to segment abdominal regions from computed tomography scans and classify
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
Periodontitis, being a multifactorial disorder is found to be the most common oral disease denoted by the inflammation of gingiva and resorption of tooth supporting alveolar bone. The disease being closely linked with fast life style and determined by unhygienic behavioural factors, the internal milieu of oral cavity and formation of plaque biofilm on the dental and gingival surfaces. Porphyromonas gingivalis, being the major keystone pathogen of the periodontal biofilm evokes host immune responses that causes damage of gingival tissues and resorption of bones. The biofilm associated microbial
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.
Depressive and anxiety disorders often comorbid, which causes more severe impairments. The high comorbidity and shared genetic and psychological factors between the 2 disorders have brought arguments about whether they represent a common construct, and whether the current classification is meaningful. In this editorial, a state-of-the-art overview of recent studies on the underlying mechanism of such comorbidity, and the association between and differentiation of the 2 disorders is provided. Recent studies employing data-driven approaches such as latent class analysis (LCA) and network analysi
Редакционная 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.
MedElevator
Войти в исследования