Based on the formalism of logical balance, imbalances of information processing in tripartite synapses are described as a possible explanation for the pathophysiology of endogenous psychoses like depression, mania and schizophrenia. A tripartite synapse consists of the presynapse, the synaptic cleft, the postsynapse (neuronal components) and the glia (glial components). According to the logic of balance in a living system, the number of values and the number of variables must be equal. In a tripartite synapse the neuronal components are interpreted as values, the glial components as variables.
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.
By means of mathematical analysis and numerical experimentation, this study shows that the problems of non-uniqueness of solutions and data over-fitting, that plague the multilayer feedforward neural network for NonLinear Principal Component Analysis (NLPCA), are caused by inappropriate architecture of the neural network. A simplified two-hidden-layer feedforward neural network, which has no encoding layer and no bias term in the mathematical definitions of bottleneck and output neurons, is proposed to conduct NLPCA. This new, compact NLPCA model alleviates the aforementioned problems encounte
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Monitoring the depth of anesthesia (DOA) during surgery is very important in order to avoid patients' interoperative awareness. Since the traditional methods of assessing DOA which involve monitoring the heart rate, pupil size, sweating etc, may vary from patient to patient depending on the type of surgery and the type of drug administered, modern methods based on electroencephalogram (EEG) are preferred. EEG being a nonlinear signal, it is appropriate to use nonlinear chaotic parameters to identify the anesthetic depth levels. This paper discusses an automated detection method of anesthetic d
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.
A modified principle component artificial neural network (PC-ANN) model is developed for simultaneous determination of thiocyanate and salycilate concentration after passing through the bulk of a liquid membrane by tri-phenyl benzyl phosphonium chloride. All calibration, and test samples data were obtained using UV-Vis spectrophotometer. In this way, a modified PC-ANN consisting of three layers of nodes was trained by combination of Bayesian-Levenberg-Marquardt as training rule. Sigmoid and liner transfer functions were used in the hidden and output layers respectively to facilitate nonlinear
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.
A Simulink model, a propulsion energy optimization algorithm, and a CMAC controller were developed for a small parallel hybrid-electric unmanned aerial vehicle (UAV). The hybrid-electric UAV is intended for military, homeland security, and disaster-monitoring missions involving intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR). The Simulink model is a forward-facing simulation program used to test different control strategies. The flexible energy optimization algorithm for the propulsion system allows relative importance to be assigned between the use of gasoline, electricity, and rechargin
СтатьяПоддержка 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 electrophoretic patterns of tears from patients with dry-eye disease (n = 43) and from healthy subjects (n = 17) were analyzed by means of multivariate statistical methods and an artificial neural network (ANN), following sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE). From each electrophoretic pattern a data set was created, randomly divided into test (unknown samples) and training patterns (known samples), with ANN training by one of these sets. After training, the performance of the ANN was checked by presenting the test data set to the ANN. Furthermore, the data w
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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.
Physics-aware recurrent convolutional networks (PARC) have demonstrated strong performance in predicting nonlinear spatiotemporal dynamics by embedding differential operators directly into the computational graph of a neural network. However, pixel-based convolutions are restricted to static, uniform Cartesian grids, making them ill-suited to following evolving localized structures in an efficient manner. Graph neural networks (GNNs) naturally handle irregular spatial discretizations, but existing graph-based physics-aware deep learning (PADL) methods have difficulty handling extreme nonlinear
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.
Neural prosthetics are devices or systems that bypass, modulate, supplement, or replace regions of the brain and its connections to the body that are damaged and dysfunctional from congenital abnormalities, brain and spinal cord injuries, limb loss, and neuropsychiatric disorders. Some prosthetics are implanted in the brain. Others consist of implants and systems outside the brain to which they are connected. Still others are completely external to the brain. But they all send inputs to and receive outputs from neural networks to modulate or improve connections between the brain and body. As a
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.
Optimal computations under uncertainty require an adequate probabilistic representation about beliefs. Deep generative models, and specifically Variational Autoencoders (VAEs), have the potential to meet this demand by building latent representations that learn to associate uncertainties with inferences while avoiding their characteristic intractable computations. Yet, we show that it is precisely uncertainty representation that suffers from inconsistencies under an array of relevant computer vision conditions: contrast-dependent computations, image corruption, out-of-distribution detection. D
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.
Early diagnosis of interstitial lung diseases secondary to connective tissue diseases is critical for the treatment and survival of patients. The symptoms, like dry cough and dyspnea, appear late in the clinical history and are not specific, moreover, the current approach to confirm the diagnosis of interstitial lung disease is based on high resolution computer tomography. However, computer tomography involves x-ray exposure for patients and high costs for the Health System, therefore preventing its use for a massive screening campaign in elder people. In this work we investigate the use of de
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.
OBJECTIVE: We investigated whether a neural network based on the shape of joints can differentiate between rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis (PsA), and healthy controls (HC), which class patients with undifferentiated arthritis (UA) are assigned to, and whether this neural network is able to identify disease-specific regions in joints.
METHODS: We trained a novel neural network on 3D articular bone shapes of hand joints of RA and PsA patients as well as HC. Bone shapes were created from high-resolution peripheral-computed-tomography (HR-pQCT) data of the second metacarpal bone he
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.
Cardiovascular diseases are the most dominant cause of mortality across the entire world, claiming 17.9 million lives every year. According to recent trends, the mortality rate as a result of heart failure continues to increase particularly in low- and middle-income areas which means that early diagnostic tools desperately need to be discovered. Conventional biomarkers like NT-proBNP, troponins and creatinine levels are useful, although their sensitivity and specificity are low, particularly in identifying heart failure onset before it is actually clinically apparent. We suggest addressing the
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.
Accurate monitoring in complex biofluids remains challenging due to unpredictable skin - electrode interfacial interference and matrix-dependent impedance variations. Here, we present an intelligent enzymatic microneedle platform that achieves calibration-efficient, matrix-adaptive, and drift-resilient high-fidelity sensing through a Nafion-shielded dual-mode architecture and an explainable feedforward neural network (FFNN). Using glucose as a representative model analyte, the platform integrates 2T/4T impedance acquisition with a functionalized Nafion interface to improve robustness against c
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.
We report gastroretentive (GR) tablets optimized via a data-driven regression-based predictive modeling strategy to determine the optimal hydroxypropyl methylcellulose (HPMC)-to-croscarmellose sodium (CCS) ratio. A botanical extract (BE, Layla® soft extract), composed of 12 medicinal herbs, was selected as the model drug and was first solidified into granules using Neusilin via fluid bed granulation. To optimize the formulation of GR tablets, a four-parameter sigmoid-based regression model was constructed in MATLAB and compared with a quadratic response surface model (RSM) and an artificial ne
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 research work describes a lightweight, secure, and interpretable federated learning framework for automatic leukemia classification, which identifies and addresses various problems regarding clinical data security and collaborative model building among partnering healthcare organizations. This framework employs a distributed learning paradigm that allows a number of healthcare facilities to work together to build a high predictive performance classification model while training the model without exchanging sensitive information about patient data, thus ensuring data privacy and methodolog
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.
Falls in older adults are a leading cause of injury, and the time spent on the floor afterwards is the stronger predictor of outcome. We present a low-cost system that detects the sustained lying posture following a fall. An FLIR Lepton 3.1R (160 × 120 px) and an int8-quantized FOMO detector run fully on an OpenMV RT1062 board; no image data leaves the node. Ten healthy adults, none in the training data, followed a structured posture protocol, yielding 3034 labelled frames. No fall, real or simulated, was recorded: lying is a proxy for a post-fall state, and claims are restricted accordingly.
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.
Biological neural networks achieve remarkable energy efficiency through network-level interactions among coupled neurons. Emulating these coupling mechanisms physically is crucial for developing next-generation neuromorphic systems. However, current nanofluidic ionic systems remain confined to single-neuron implementations, and multineuron coupling has not yet been realized. Here, we address this gap by developing a multineuron neuromorphic circuit that couples two Hodgkin-Huxley (H-H) models via programmable nanofluidic memristors. In LTspice, the H-H models are extended into scalable neuron-
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.
3D object detection from vision inputs powers autonomous driving and embodied AI but remains compute- and energy-intensive at inference. While neuromorphic (spike-driven) computation promises event-driven sparsity and efficiency, prior training-free conversions have largely focused on 2D tasks. They are not directly applicable to modern 3D detectors due to normalization-dependent inconsistencies. We present VISTA-3D, a training-free unfolding method for vision-based 3D object detection. The approach replaces all LayerNorm blocks with a calibrated Exponential Normalization (ExpNorm) and emits i
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.
In the digital preservation, restoration, and research of Thangka paintings, real-time semantic segmentation plays a crucial role in rapid image analysis. However, Thangka images exhibit intricate compositions, where principal figures often blend with backgrounds, ritual objects, and intricate ornaments, leading to blurred boundaries and fine details that challenge conventional segmentation methods in balancing accuracy and efficiency. To address this, we propose an improved PIDNet-based model incorporating ECA-Pag (Efficient Channel Attention-Path Aggregation) and LGFM (Local-Global Feature F
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.
Change detection (CD) can detect changes in the earth's surface. However, the existing Siamese network-based CD methods usually calculate the Euclidean distance (ED) between two branches to obtain difference features, ignoring the deeper feature disparities captured by the CNN. In addition, the patch obtained in the CD method using spatial information may have the phenomenon that the adjacent pixels and the pixels to be classified are not the same object or change type. To deal with the aforementioned challenges, we propose FDS-BINet, a multi-spatial resolution network integrating a Feature Di
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.
MedElevator
Войти в исследования