Collagen is the most abundant protein in the whole human body and its instability is involved in many important diseases, such as Osteogenesis imperfecta, Ehlers-Danlos syndrome, and collagenopathy. The stability of the collagen triple helix is strictly related to its amino acid sequence, especially the main Gly-X-Y motif. Many groups have used computational methods to investigate collagen's structure and the relationship between its stability and structure. In this study, we initially reviewed the most important computational methods that have been applied in this field. We then assembled dat
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 present report describes the development of a technique for automatic wheezing recognition in digitally recorded lung sounds. This method is based on the extraction and processing of spectral information from the respiratory cycle and the use of these data for user feedback and automatic recognition. The respiratory cycle is first pre-processed, in order to normalize its spectral information, and its spectrogram is then computed. After this procedure, the spectrogram image is processed by a two-dimensional convolution filter and a half-threshold in order to increase the contrast and isolat
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 recent years, many computer-aided diagnosis schemes have been proposed to assist radiologists in detecting lung nodules. The research efforts have been aimed at increasing the sensitivity while decreasing the false-positive detections on digital chest radiographs. Among the problems of reducing the number of false positives, the differentiation between nodules and end-on vessels is one of the most challenging tasks performed by computer. Most investigators have used a conventional two-stage pattern recognition approach, ie, feature extraction followed by feature classification. The performa
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: Granger causality (GC), a popular statistical method for the inference of directional influences between time series measured from a complex network, is sensitive to high-order (non-pairwise) interactions which fundamentally shape the collective network dynamics. This work introduces Partial Decomposition of Granger Causality (PDGC), a tool to elicit redundant and synergistic causal interactions among the subsystems of physiological networks.
METHODS: We use the framework of partial information decomposition to dissect the multivariate GC from a set of driver random processes to 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.
INTRODUCTION: Reliable classification of lung nodules from computed tomography (CT) images remains a challenging problem due to variations in image intensity, noise, and unstable feature representations during deep network training. Although convolutional neural networks (CNNs) have achieved promising results in medical image analysis, their internal feature dynamics are often difficult to control, which can affect convergence stability and generalization, particularly when working with limited clinical data.
METHOD: In this work, we propose a control-inspired CNN framework that incorporates
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.
Osteoporosis is a major illness that reduces bone strength, increasing the likelihood of fractures. Various imaging modalities are employed in the prediction and diagnosis of osteoporosis, including X-ray and Computed Tomography (CT). To assess the risk of fractures and bone disease, various machine learning (ML) techniques have been utilized. However, accurate diagnosis based on X-ray images remains a major concern for osteoporosis prediction. To improve the accuracy of osteoporosis disease prediction and reduce time, a novel Transformed Sampling Fractal Gradient Divergence Tuned Deep Belief
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.
Although three-dimensional visual training (3DVT) has been used for myopia intervention, its neural mechanisms remain largely unknown. In this study, visual function was examined before and after 3DVT, while resting-state EEG-fNIRS signals were recorded from 38 myopic participants. A graph theoretical analysis was applied to compute the neurovascular properties, including static brain networks (SBNs), dynamic brain networks (DBNs), and dynamic neurovascular coupling (DNC). Correlations between the changes in neurovascular properties and the changes in visual functions were calculated. After 3D
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.
OBJECTIVE: Proliferative vitreoretinopathy (PVR) remains a major cause of failure after rhegmatogenous retinal detachment repair and lacks effective pharmacologic therapies. Although epithelial-mesenchymal transition (EMT) is central to PVR pathogenesis, the structural determinants governing the tractability of EMT regulators, particularly those involving intrinsic disorder, remain poorly defined. We developed a disorder-aware, artificial intelligence-enabled computational framework to evaluate EMT-associated proteins in PVR and prioritize structurally tractable regulators for structure-based
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.
Optical computing offers a route to address the growing computational demands of machine learning, with inverse-designed nanophotonic media providing a compact path to passive optical operators. Training such devices end to end remains expensive because each geometry update requires full-wave forward and adjoint evaluations. We introduce a surrogate-guided inverse-design framework that separates task learning from electromagnetic realization. Classification is first solved in matrix space using a passive complex operator with bounded singular values, and the resulting target is transferred to
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 development of high-performance neuromorphic computing hardware is a key pathway to overcome the Von Neumann architecture's energy efficiency bottleneck. Among these hardware solutions, reconfigurable and low-power synaptic memtransistors are regarded as promising candidates for building high-energy-efficiency brain-like systems. Here, we fabricated an ultra-low-power, reconfigurable optoelectronic memtransistor using a vertical Nb-doped WSe2 (Nb-WSe2)/Te van der Waals (vdW) heterostructure. Under optical stimulation, the device can reproducibly emulate paired-pulse facilitation, short-ter
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.
Chemical intercalation provides a versatile atomic-scale route for the rational design of molecular hybrid architectures within the van der Waals (vdW) layered hosts, enabling precise modulation of their structure and electrical, optical, and chemical functionalities. Therefore, it provides us a feasible way to achieve modified two-dimensional (2D) vdW materials for stable analog resistive switching (RS) behaviors which are highly desirable for synaptic devices and neuromorphic computing. In this work, we synthesized benzyltriethylammonium-intercalated CuInP2S6 (TEBA-CIPS) hybrid crystals by u
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.
Probabilistic bits (p-bits), non-deterministic classical bits fluctuating between two digital states, constitute a core element in probabilistic computing. This adeptly addresses computationally complex problems, offering some of the envisioned capabilities of quantum computers while mitigating their major challenges such as shielding, cooling, and scalability. A recent study demonstrated the successful integer factorization using nanoscale magnetic tunnel junction (MTJ)-based p-bits. However, their stochasticity originates from the superparamagnetic properties of nanoscale MTJs, rendering p-b
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.
Epilepsy affects approximately 50 million people worldwide, with nearly one-third of patients experiencing drug-resistant seizures despite available antiepileptic drugs (AEDs). Natural products remain an important source of bioactive scaffolds for drug discovery, offering diverse chemical structures capable of modulating key pathological pathways in epilepsy. This review examines major classes of natural compounds, including alkaloids, flavonoids, terpenoids, and phenolic compounds, and their activity against validated targets such as GABAergic and glutamatergic systems, voltage-gated ion chan
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.
Medical image reconstruction and enhancement play a critical role in improving the reliability of computer assisted disease analysis. In this study, a simulation-based hybrid framework is proposed that integrates a deep neural network (DNN) with a cubature Kalman filter (CKF) to combine nonlinear state estimation with learning-based refinement for improved image reconstruction and organ-wise disease classification. The framework is evaluated in a controlled simulation environment using synthetic multimodal radiology-pathology images representing four organs (liver, kidney, lung, and heart) 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.
Attention mechanisms improve convolutional neural networks (CNNs) by emphasizing informative features, but many existing modules introduce additional parameters, convolutional or fully connected layers, and non-negligible computational overhead. These costs may limit their use in lightweight or plug-and-play CNN architectures. To address this issue, this paper proposes a parameter-free spatial attention fusion module (PSAFM). Specifically, the pointwise average- and max-pooling branches are combined by deterministic weighted fusion, after which channel statistics and a Tanh activation are used
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.
Neuromorphic systems, inspired by nature, are sought to efficiently process analogue inputs in real and complex environments. This could lead to ultralow-power in-sensor intelligent edge computers. Here, we present an artificial sensory oscillator neuron consisting of a III-V semiconductor micropillar quantum resonant tunnelling diode (RTD) with GaAs photosensitive absorption layers. The oscillatory optical neuron encodes incoming analogue optical data into spatiotemporal oscillatory signals. We demonstrate that near-infrared light within a certain intensity range activates a region of negativ
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.
Quantum computing shows great potential, but errors pose a significant challenge. This study explores new strategies for mitigating quantum errors using artificial neural networks (ANNs) and the Yang-Baxter equation (YBE). Unlike traditional error mitigation methods, which are computationally intensive, we investigate artificial error mitigation. We developed a novel method that combines ANNs for noise mitigation combined with the YBE to generate noisy data. This approach effectively reduces noise in quantum simulations, enhancing the accuracy of the results. The YBE rigorously preserves quant
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 number of coronavirus disease (COVID-19) cases is constantly rising as the pandemic continues, with new variants constantly emerging. Therefore, to prevent the virus from spreading, coronavirus cases must be diagnosed as soon as possible. The COVID-19 pandemic has had a devastating impact on people's health and the economy worldwide. For COVID-19 detection, reverse transcription-polymerase chain reaction testing is the benchmark. However, this test takes a long time and necessitates a lot of laboratory resources. A new trend is emerging to address these limitations regarding the use of mac
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.
Recognition of lying is a more complex cognitive process than truth-telling because of the presence of involuntary cognitive cues that are useful to lie recognition. Researchers have proposed different approaches in the literature to solve the problem of lie recognition from either handcrafted and/or automatic lie features during court trials and police interrogations. Unfortunately, due to the cognitive complexity and the lack of involuntary cues related to lying features, the performances of these approaches suffer and their generalization ability is limited. To improve performance, this stu
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.
This study aimed to develop a method using computer vision techniques to accurately detect and delineate the proximal femur in radiographs of Legg-Calvé-Perthes disease (LCPD) patients. Currently, evaluating femoral head deformity, a crucial predictor of LCPD outcomes, relies on unreliable categorical and qualitative classifications. To address this limitation, we employed the pretrained object detection model YOLOv5 to detect the proximal femur on over 2000 radiographs, including images of shoulders and chests, to enhance robustness and generalizability. Subsequently, we utilized the U-Net co
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