OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The purpose of this study was to reevaluate the possible effect of gender on measures of electroglottographic contact quotient (CQ). In addition to criterion threshold methods frequently used for the computation of CQ's via electroglottography (EGG), derivative based methods of computing the EGG CQ that have not been previously evaluated in regard to their effectiveness in discriminating between male versus female EGG waveforms were also examined.
STUDY DESIGN: Causal, mixed design.
METHODS: EGG waveforms were recorded during sustained vowel production from normal voic
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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 is one of the most heterogeneous and unpredictable neurological disorders, characterized by complex brain dynamics, significant interindividual variability, and a therapeutic response that is often difficult to predict. Despite major advances in neuroimaging, electrophysiology, and antiepileptic treatments, clinical decision-making still faces major challenges, including precisely localizing the epileptogenic zone, predicting seizures, identifying drug-resistant patients, and optimizing personalized therapeutic strategies. Over the past two decades, computational models have gradually
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.
Deep generative models have emerged as powerful computational engines for de novo molecular design, enabling efficient exploration of a vast chemical space that remains inaccessible to traditional experimental approaches. This review provides a comprehensive survey of machine learning-driven molecular generation, systematically organizing the field across three foundational pillars: molecular representations, model architectures, and evaluation frameworks. We present a detailed taxonomy of state-of-the-art generative models, including Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Net
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Long non-coding RNAs (lncRNAs) play important roles in gene regulation, development and disease, yet accurate identification of lncRNAs from transcriptomic data remains a major computational challenge. Existing methods often rely either on handcrafted sequence features or deep learning approaches, each with their inherent limitations in capturing the full complexity of RNA sequences. In this study, we proposed HyLnc, a computational framework that integrates transformer-based contextual embeddings with biologically meaningful sequence features for improved lncRNA prediction. A custom BERT-base
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.
CONTEXT: Modern medication discovery is undergoing a paradigm change at the junction of herbal pharmacology with computational modeling informed by quantum theory. Herbal compounds, which have often been considered as complex and poorly understood entities, have historically been investigated using linear screening approaches and reductionist bioactivity models. A novel paradigm being presented in this work is herbal holography. Herbal molecules are seen by it as multi-dimensional systems best understood using holographic and quantum theories. As the pharmacological potential of plant-based co
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.
BACKGROUND AND AIM: The exact COVID-19 severity is still not well defined and it is hotly debated due to the a few methodological issues such as the uncertainties about the spread of the SARS-CoV-2 infection.
METHODS: We investigated COVID-19 case-fatality rate and infection-fatality rate in 2020 in Italy, a country severely affected by the pandemic, basing our assessment on publicly available data, and calculating such measures during the first and second waves.
RESULTS: We found that province-specific crude case-fatality rate in the first wave (February-July 2020) had a median value of 12.
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.
PURPOSE: Computational abnormalities (e.g., lesion models) for use in medical imaging simulation studies are frequently generated using data collected from clinical images. Although this approach allows for highly-customizable lesion detectability studies on clinical computed tomography (CT) data, the ground-truth lesion models produced with this method do not provide a sufficiently realistic lesion morphology for use with current anthropomorphic simulation studies. This work is intended to demonstrate that the new anatomically-informed lesion model presented here is not inferior to the previo
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.
UNLABELLED: Total hip replacement (THR) is highly successful in restoring mobility after hip fracture, yet long-term complications such as aseptic loosening, periprosthetic fracture, wear-induced osteolysis, and stress shielding continue to limit implant longevity. These failure modes largely originate from the inability of monolithic implant designs to satisfy the heterogeneous mechanical and biological requirements of the proximal femur. Their uniform material properties and fixed architecture hinder physiological load transfer, compromise osseointegration, and accelerate bone loss. Function
СтатьяОбзорПолный 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.
Finite element model updating (FEMU) provides a physics-based approach for reducing discrepancies between numerical models and measured responses by estimating uncertain physical parameters. Its application to rotating machinery is challenging because rotor dynamics are strongly affected by rotational speed, bearing and support properties, nonlinear interactions, operating conditions, measurement limitations, and parameter correlation. This review examines FEMU methods and applications for rotating machinery, distinguishing direct FEMU studies from nonlinear, uncertainty, surrogate, and AI-bas
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.
Neuromorphic bioelectronics operate in soft, hydrated environments where ionic flux, electronic transport, and molecular reconfiguration jointly encode history-dependent computation. Organic mixed ionic-electronic conductors provide a materials platform that supports concurrent ionic and electronic transport within the same bulk medium, enabling conductance to evolve continuously under electrochemical stimuli. This review examines organic electrochemical transistors as a unifying device architecture in which electrochemical gating induces volumetric (de)doping, coupling channel geometry and el
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.
Multi-modal image fusion aims to integrate complementary information from different modal images to improve image quality and performance in visual tasks. However, existing methods face challenges such as the loss of key feature information in degraded scenarios, difficulty in adapting to multi-task fusion, and excessive computational overhead. To address these issues, this paper proposes an efficient fusion method. First, a staged collaborative optimization architecture is designed to decouple encoder pre-training from fusion layer fine-tuning, thereby enhancing single-modal feature represent
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.
Reliable prediction of drug solubility in supercritical carbon dioxide (SC-CO2) is central to designing environmentally conscious pharmaceutical processes, yet experimental solubility measurements remain slow, resource-intensive, and often restricted to limited operating ranges. These constraints restrict the development of green technologies such as particle formation, controlled micronization, and solvent-free formulation strategies. This study introduces an automated computational framework that couples modern regression algorithms with bio-inspired optimization to deliver scalable solubili
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.
Hepatobiliary laparoscopy provides a minimally invasive approach for treating hepatobiliary diseases, complex anatomical variations, and temporary intraoperative tissue occlusion, rendering these procedures highly challenging. To evaluate how computer vision can overcome these visual limitations, this review systematically analyses deep learning-based laparoscopic image segmentation for the hepatobiliary system. Based on searches across Google Scholar, Web of Science, and PubMed, 16 eligible studies focusing on pixel-level laparoscopic hepatobiliary image segmentation published between 2018 an
СтатьяОбзорПолный 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.
Lipid membranes play crucial roles in cellular functions and offer diverse engineering applications. Studying their properties is critical but computationally demanding through atomistic simulations. In this work, we develop coarse-grained (CG) models for phosphocholine lipids, aimed at balancing computational efficiency and predictive accuracy with chemical and temperature transferability. We introduce chargeless CG beads with 2:1 or 3:1 mapping and optimize the force fields through a combination of systematic and accelerated approaches that integrate particle swarm optimization algorithm wit
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 paper proposes a speed-adaptive autonomous driving path-tracking framework based on the soft actor-critic (SAC) and pure pursuit (PP) methods, named the SACPP controller. The framework first analyzes the obstacles around the vehicle and plans an obstacle-free reference path with the minimum curvature using the hybrid A* algorithm. Next, based on the generated reference path, the current state of the vehicle, and the vehicle motor energy efficiency diagram, the optimal speed is calculated in real time, and the vehicle dynamics preview point at the future moment-specifically, the look-ahead
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 introduces a novel publicly available computer vision dataset specifically designed for weeding behavior analysis in tea plantations. Targeting the pressing challenges posed by weed infestations and aligning with global food security strategies, the dataset aims to advance intelligent weeding behavior recognition systems. The collection comprises 108 high-definition video sequences and 6,473 annotated images, capturing a wide range of weeding activities in real tea plantation environments. Data acquisition followed a hybrid approach combining field recordings with web-crawled resour
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 systematic review examines the transformative applications of empirical mode decomposition (EMD) in healthcare, focusing on its ability to analyse diverse physiological signals. By a thorough exploration of key databases and stringent study selection, the effectiveness of EMD has been highlighted across various medical fields. In cardiology, EMD has significantly improved electrocardiographic analysis, surpassing conventional techniques such as Fourier and wavelet transforms, with accuracy rates reaching up to 98 % for detecting subtle cardiac abnormalities. In neurology, EMD has enhanced
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 proposes a hybrid analytical framework for detecting chondromalacia using vibroacoustic (VAG) signals from patients with knee osteoarthritis (OA) and healthy controls (HCs). The methodology combines nonlinear signal decomposition, feature extraction, and deep learning classification. Raw VAG signals, recorded with a custom multi-sensor system during open (OKC) and closed (CKC) kinetic chain knee flexion-extension, underwent preprocessing (denoising, segmentation, normalization). Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) was used to isolate Intrinsic Mode Functions (IMFs), and Det
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.
The emergence of artificial intelligence (AI) in the medical field holds promise in improving medical management, particularly in personalized strategies for the diagnosis and treatment of brain tumors. However, integrating AI into clinical practice has proven to be a challenge. Deep learning (DL) is very convenient for extracting relevant information from large amounts of data that has increased in medical history and imaging records, which shortens diagnosis time, that would otherwise overwhelm manual methods. In addition, DL aids in automated tumor segmentation, classification, and diagnosi
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.
Metal ions are vital components in many proteins for the inference and engineering of protein function, with coordination complexity linked to structural (4-residue predominate), catalytic (3-residue predominate), or regulatory (2-residue predominate) roles. Computational tools for modeling metal ions in protein structures, especially for transient, reversible, and concentration-dependent regulatory sites, remain immature. We present PinMyMetal (PMM), a sophisticated hybrid machine learning system for predicting zinc ion localization and environment in macromolecular structures. Compared to ot
ПрепринтСтатьяПоиск 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