Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
356213 публикаций
Поиск: 626 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 7315 с найденным полным текстом
International journal of radiation oncology, biology, physics2026eng
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюПолный 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.
Alzheimer's disease (AD) has traditionally been addressed through biochemical interventions targeting amyloid and tau pathologies. However, these approaches are constrained by high costs, limited accessibility, and suboptimal efficacy. This article introduces a novel, physics-based therapeutic modality: noninvasive neuromodulation via synchronized visual and auditory stimulation to restore gamma frequency brain rhythms. The Spectris AD device, developed by Cognito Therapeutics, leverages principles of signal processing and systems engineering to drive gamma oscillations in patients with mild t
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.
Physics-informed machine learning bridges the gap between the high fidelity of mechanistic models and the adaptive insights of artificial intelligence. In chemical reaction network modeling, this synergy proves valuable, addressing the high computational costs of detailed mechanistic models while leveraging the predictive power of machine learning. This study applies this fusion to the biomedical challenge of Aβ fibril aggregation, a key factor in Alzheimer's disease. Central to the research is the introduction of an automatic reaction order model reduction framework, designed to optimize redu
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.
In mammals, the exquisite sensitivity and frequency selectivity of sound analysis rests on properly timed cycle-by-cycle feedback that compensates for friction and tunes the mechanical resonances of the auditory sensory organ. This feedback must operate at the highest audible frequencies, more than 100 kHz in some species, a feat given that it relies upon voltage-driven conformation changes of a protein called prestin, which forms an array along the lateral membrane of outer hair cell endowing them with electromotility. In the first place, the voltage that actuates prestin results from mechano
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.
Due to its ability to induce heterogenous, patient-specific damage in pulmonary alveoli and capillaries, COVID-19 poses challenges in defining a uniform profile to elucidate infection across all patients. Computational models that integrate changes in ventilation and perfusion with heterogeneous damage profiles offer valuable insights into the impact of COVID-19 on pulmonary health. This study aims to develop an in silico hypothesis-testing platform specifically focused on studying microvascular pulmonary perfusion in COVID-19-infected lungs. Through this platform, we explore the effects of va
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.
Computational biomechanical analysis plays a pivotal role in understanding and improving human movements and physical functions. Although physics-based modeling methods can interpret the dynamic interaction between the neural drive to muscle dynamics and joint kinematics, they suffer from high computational latency. In recent years, data-driven methods have emerged as a promising alternative due to their fast execution speed, but label information is still required during training, which is not easy to acquire in practice. To tackle these issues, this paper presents a novel physics-informed de
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Observing others' actions recruits frontoparietal and posterior temporal brain regions - also called the action observation network. It is typically assumed that these regions support recognizing actions of animate entities (e.g., person jumping over a box). However, objects can also participate in events with rich meaning and structure (e.g., ball bouncing over a box). So far, it has not been clarified which brain regions encode information specific to goal-directed actions or more general information that also defines object events. Here, we show a shared neural code for visually presented a
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The UV cross-linking technique applied to the cornea is a popular and effective therapy for eye diseases such as keratoconus and ectatic disorders. The treatment strengthens the cornea by forming new cross-links via photochemical reactions and, in turn, prevents the disease from further developing. To better understand and capture the underlying mechanisms, we develop a multi-physics model that considers the migration of the riboflavin (i.e., the photo-initializer), UV light absorption, the photochemical reaction that forms the cross-links, and biomechanical changes caused by changes to the mi
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: Medical physics is a health profession where principles of applied physics are mostly directed towards the application of ionizing radiation in medicine. The key role of the medical physics expert in safe and effective use of ionizing radiation in medicine was widely recognized in recent European reference documents like the European Union Council Directive 2013/59/EURATOM (2014), and European Commission Radiation Protection No. 174, European Guidelines on Medical Physics Expert (2014). Also the International Atomic Energy Agency (IAEA) has been outspoken in supporting and fosterin
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.
Physics-Informed Neural Networks (PINNs) are a hybrid modeling approach that integrates physical priors into neural networks. By encoding governing equations as soft constraint terms into the loss function, this method accomplishes organic integration of data-driven approaches with physical laws. PINNs demonstrate significant advantages in complex scenarios including data scarcity, high-dimensional spaces, and multi-physics coupling. However, existing research has identified many challenges that PINNs face when tackling with strongly nonlinear dynamical systems. Specifically, during the numeri
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.
Photo-induced lattice expansion in metal-halide perovskites is an important phenomenon affecting the physical properties. However, there is extensive controversy over whether it is a direct non-thermal photostrictive effect or a photothermal effect. In this work, we present a strategy combining a high-resolution digital holographic interferometry (DHI) system with a simulation-guided thermal calibration strategy, the convection heating method, which leads us to successfully and unambiguously decouple the photothermal and photostrictive contributions to the lattice expansion. Under 532 nm laser
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.
Next-generation sensing technologies require high-performance sensors that offer ultra-low loss with enhanced sensitivity. To achieve this, we propose a hollow-core anti-resonant fiber (HC-ARF) refractive index (RI) sensor utilizing the surface plasmon resonance (SPR) detection mechanism for superior optical sensing performance. The proposed sensor model features a single ring of uniformly arranged regular cladding tubes, each coated with a thin plasmonic metal layer to facilitate strong coupling between the core and surface plasmon modes. Through rigorous finite-element modeling (FEM) simulat
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.
Postprandial plasma amino acid (AA) kinetics serve as essential indicators of digestive efficiency and systemic metabolic status in pigs. Traditional kinetic analysis relies on Non-Linear Least Squares (NLS) regression using compartmental models, yet these methods typically demand repeated blood sampling and precise initialization to ensure convergence. In this study, we developed a Physics-Informed Neural Network (PINN) framework by integrating mechanistic Ordinary Differential Equations (ODEs) directly into the deep learning loss function. The framework was evaluated using a benchmark datase
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.
This study employs Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to simulate the thermal dynamics of biological tissue under laser irradiation by embedding the heat transfer and radiative transport equations into the training process. The PINN architecture, comprising three hidden layers with 50 neurons each and Tanh activation, accurately predicts temperature distributions, achieving close agreement with the analytical solutions (final MSE [Formula: see text]). The thermal penetration depths, calculated under uniform conditions of P = 5 W and beam diameter = 1 mm, were CO[Formula: see text] (0.11
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.
Ring origami, consisting of closed-loop rods, can realize diverse shape-morphing behaviors, including 2D-to-1D, 2D-to-2D, and 2D-to-3D transformations, by harnessing snap-buckling instability. To broaden its application potential in areas such as deployable aerospace structures, soft robotics, and reconfigurable metamaterials, a programmable design framework is highly desired. In this work, we develop a unified framework for the forward prediction and inverse design of ring origami by integrating Kirchhoff rod theory with a physics-informed neural network. The framework can identify the stable
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.
Efficient simulation of object scattering is crucial in virtual and room acoustics, particularly for interactive scenarios where time-varying diffraction must be evaluated repeatedly in real-time. In this context, the rigid sphere is commonly used as a simple geometric representation of more complex three-dimensional objects. Although the analytical solution for rigid sphere scattering is well known, its computation is too involved for interactive audio rendering. In this paper, we propose a physically informed, low-order digital filter approximation of rigid sphere scattering for arbitrary so
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.
Container surface damage detection is critical for ensuring the structural integrity and operational safety of intermodal freight transport. However, visual pseudo-textures arising from rust stains, specular reflections, and paint weathering cause frequent false positives, while the scarcity of puncture-type defects (Hole class) leads to missed detections. Existing YOLO-family detectors address neither the frequency-domain characteristics of such pseudo-textures nor the physical priors inherent in genuine structural damage. In this paper, we propose PPFS-YOLO, a physics-prior frequency-spatial
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.
I pose the epistemological question of what makes the transfer of statistical approaches across disciplines, specifically between physics and biology, legitimate and fruitful despite intrinsic differences in their objects of study - a problem that resurfaces in contemporary interdisciplinary research relying on machine learning for statistical model building. I address it through the historical reconstruction of pivotal steps in the development of statistical thinking in the 19th century, where the appeal to the mathematical formalism of the Gaussian distribution acted as the visible trace of
СтатьяИсторическая 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: Curcumin nanoformulations display highly heterogeneous release behaviors, yet the field lacks an integrated framework capable of predicting kinetics across diverse material classes. However, the diffusion parameters governing these systems have remained previously unresolved due to inconsistent experimental conditions and limited datasets.
AIM: Here we establish a physics-informed machine-learning framework that predicts curcumin release kinetics with unprecedented physical consistency across heterogeneous nanocarriers.
METHODS: A curated dataset of 75 formulations was encoded us
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.
Coupled mode theory (CMT) is a universal method for studying resonant systems in various disciplines in science. Combined with traditional fitting methods, implicit physical parameters of the resonant systems can be revealed. However, this methodology fails in tackling the scenario of multi-solution for a given resonant system, resembling a fundamental challenge that has not been addressed yet. In this work, we propose and experimentally demonstrate a CMT physics and data co-driven deep neural network (CMT-NN) that can predict the implicit physical parameters of complex resonant systems in a 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.