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
831 публикаций
Поиск: 91 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 225 с найденным полным текстом
Preventing and mitigating high severity collisions is one of the main opportunities for Automated Driving Systems (ADS) to improve road safety. This study evaluated the Waymo Driver's performance within real-world fatal collision scenarios that occurred in a specific operational design domain (ODD). To address the rare nature of high-severity collisions, this paper describes the addition of novel techniques to established safety impact assessment methodologies. A census of fatal, human-involved collisions was examined for years 2008 through 2017 for Chandler, AZ, which overlaps the current geo
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.
Over recent years, hundreds of crashes have been recorded during on-road testing of autonomous vehicles (AVs), underscoring the importance of understanding how these systems behave alongside human drivers in mixed traffic. Most previous research has focused on geometric crash outcomes, offering limited characterization of the paired vehicle motion states preceding impact. This study examines verified California DMV OL-316 crash reports (2024-2025) to construct an Interaction-Based Crash Typology (IBCT) that systematically describes AV-human motion configurations based on paired discrete pre-cr
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 work demonstrates the feasibility of using autonomous surface vehicles equipped with a shallow towed acoustic module (TAM) to survey the spatial variability of low-frequency acoustic propagation across complex bathymetry, such as the Atlantis II seamounts in the Northwest Atlantic. The abrupt seamount topography is found to significantly influence the TAM's recordings of chirp transmissions (500-600 Hz band) from a bottom-moored source ∼30 km from the seamounts by notably causing blockage of in-plane propagation paths and complex reverberation arrivals displaying three-dimensional effects
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 AND OBJECTIVE: Recent research and tested data suggested that spinal injuries occur more often in a frontal impact. Most of the published information is focused on the lumbar spinal injury with respect to axial compression force by varying the height of drops. Parametric studies on the lumbar spinal injury are very scanty. Therefore, the present investigation aimed to optimize the effects of drop height, torso weight and seat angle on the characterization of lumbar injury criteria METHODS: A detailed finite element model of a spine with multi-segmented spinal columns is developed an
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.
Reinforcement learning (RL)-based adversarial scenario generation through dynamic agent-environment interactions has emerged as a promising approach for accelerating autonomous vehicle (AV) testing. However, existing RL approaches struggle to balance adversariality and naturalness because naturalistic driving behaviors avoid risk whereas adversarial behaviors intentionally induce it. The reward-driven nature of RL can further lead to objective polarization under linearly weighted rewards, resulting in scenarios biased toward a limited range of adversariality-naturalness trade-offs. This study
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.
INTRODUCTION: Federated learning enables multiple autonomous vehicles (AVs) to collaboratively train machine learning models while preserving data privacy. However, performance degrades significantly under non-independent and identically distributed (non-IID) data conditions commonly encountered in real-world driving scenarios. Existing aggregation methods, particularly Federated Averaging (FedAvg), struggle to effectively handle client update divergence, leading to inefficient communication, unstable convergence, and increased privacy risks.
METHODS: To address these challenges, we propose a
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.
Autonomous vehicles, often known as self-driving cars, have emerged as a disruptive technology with the promise of safer, more efficient, and convenient transportation. The existing works provide achievable results but lack effective solutions, as accumulation on roads can obscure lane markings and traffic signs, making it difficult for the self-driving car to navigate safely. Heavy rain, snow, fog, or dust storms can severely limit the car's sensors' ability to detect obstacles, pedestrians, and other vehicles, which pose potential safety risks. So, we have presented a multi-sensor fusion and
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 presents GEM-CAN, a labelled Controller Area Network (CAN) dataset captured from an autonomous GEM e6 platform under both normal operation and controlled cyber-attack conditions. The dataset contains ∼143 K frames comprising (i) ∼ nominal autonomous operation (∼100k messages), (ii) DoS floods using arbitration ID 0 × 00000000 (∼41 K messages), and (iii) data-tampering injections that reuse legitimate IDs for brake and steering-lock (∼1.3 K messages). Each record includes timestamp, arbitration ID (11/29-bit), DLC, eight payload bytes, and a Normal/Attack label. A companion metadata
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.
Underwater moving target tracking with sonar device is very challenging. Due to complex underwater environment, sonar acquired videos have domain-specific challenges like texture-similar backgrounds and variable visual attributes, impairing the performance of existing tracking models. To address these issues, we propose a visual tracking model named OFDTrack to overcome the limitations of existing methods. First, for moving target in sonar videos, a re-capture paradigm is proposed to search potential motion areas from rough prompts of the optical flow field, thus maintaining tracking in the ev
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.
Shared autonomous vehicles (SAVs) can help older adults maintain mobility and independence throughout the later stages of life. However, research is critically needed to assess the design of SAV interior features and quantify potential mobility challenges for older populations. This paper presents a study that adopted a mixed-methods approach to evaluate the needs and perceptions of adults aged 65 years and older regarding interior features of SAVs during user enactment, and offers data-driven insights on task performance to inform design decisions. Thirty participants interacted with an SAV m
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: Safety validation of autonomous driving systems (ADS) is constrained by the rarity of safety-critical interactions in naturalistic driving and the difficulty of generating realistic multi-agent trajectories from reconstructed crash data. This study focuses on a common urban safety-critical scenario in which two wheelers suddenly emerge from a driver's blind spot into the vehicle's path, putting riders at high risk of severe or fatal injuries. The objective is to generate safety-critical pre-crash trajectory segments for ADS testing in such scenarios.
METHODS: A segment-level genera
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.
Safe operation of Autonomous Vehicles (AVs) in complex traffic scenarios remains a challenge, particularly in interactions with Powered Two-Wheelers (PTWs), whose riders represent a common and vulnerable group of road users. This study proposes DRIVE (Diffusion-Reachability-based Interaction and Validation for Efficient scenario testing), an integrated framework for risk-oriented accelerated safety testing in car-PTW interactions. The framework combines diffusion-based trajectory generation, backward reachability analysis, and reachability-guided sampling to construct and prioritize safety-cri
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.
ObjectiveWe examine how human-automation shared steering control combined with a haptic shape-changing interface for communicating and negotiating future intent affects driving performance and trust recovery.BackgroundSteering fights in haptic shared control can negatively impact driving performance. Existing solutions do not feature automation explicitly communicating its intent nor supporting intent negotiation with the driver. Trust recovery after faults is also expected to improve with explicit intent communication.MethodThirty participants took part in a continuous driving task consisting
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 this study, we introduce a hybrid quantum machine learning method to identify Normal signal, DoS, and Fuzzy attacks on the CAN bus utilized in autonomous vehicles. Our approach is a combination of a Quantum Convolutional Autoencoder (QCAE) and a Quantum Orthogonal Classifier based on Support Vector Machines (QOC-SVM). The method effectively extracts patterns from CAN bus traffic with the help of quantum-powered classification for accurate anomaly detection. The model was assessed using a public and custom dataset of 300,000 instances generated through the CARLA simulator and was run on a hi
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.
OBJECTIVES: Existing autonomous vehicle (AV) crash-injury studies are predominantly variable-centered and often separate scenario classification from injury modeling. This study developed a scenario-first framework to determine whether injury probability conditional on an observed crash is organized primarily by broad pre-crash interaction structures or by localized operational design domain (ODD) conditions.
METHODS: A validated database of 2,946 AV crashes recorded from January 2015 to July 2024 was assembled from regulatory reports and verified public sources. Without using injury outcomes
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.
Motion sickness induced by autonomous driving technology poses a new challenge to the emerging sustainable transportation systems. This study investigates the association between motion sickness in autonomous driving and electroencephalogram (EEG) signals under three laboratory-based simulated scenarios: manual driving, resting, and autonomous driving. EEG data were recorded from participants in each mode, alongside the collection of motion sickness symptoms through questionnaires. Data analysis and exploration were conducted to explore the relationship between autonomous driving-induced motio
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.
Deaths and serious injuries caused by traffic accidents is a concerning public health problem. However, the problem can be mitigated by the Autonomous Emergency Braking (AEB) system, which can avoid the impact. The market penetration of AEB is exponentially growing, and non-impact situations are expected to become more frequent. Thus, new injury patterns must be analysed, and the neck is particularly sensitive to sudden acceleration changes. Abrupt braking would be enough to be a potential risk for cervical spine injury. There is controversy about whether or not there are differences in cervic
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.
Regardless of the rational benefits of autonomous vehicle adoption towards mitigating mobility goals in urban and sub-urban areas of middle-income countries, adoption of such technology remains thought-provoking. Two wheeled vehicles are often utilized extensively all over the world for short distance trips in sub-urban areas. The present study investigates perceived risks of using four wheeled autonomous vehicles by captive two-wheeler riders for long and short distance trips in densely populated Indian cities. Theoretical autonomous vehicle technology acceptance models were modified consider
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.
Applications in artificial intelligence such as self-driving cars may profoundly transform our society, yet emerging technologies are frequently faced with suspicion or even hostility. Meanwhile, public opinions about scientific issues are increasingly polarized along the ideological line. By analyzing a nationally representative panel in the United States, we reveal an emerging ideological divide in public reactions to self-driving cars. Compared with liberals and Democrats, conservatives and Republicans express more concern about autonomous vehicles and more support for restrictively regulat
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.
Visibility is a critical factor for transportation, even if we refer to air, water, or ground transportation. The biggest trend in the automotive industry is autonomous driving, the number of autonomous vehicles will increase exponentially, prompting changes in the industry and user segment. Unfortunately, these vehicles still have some drawbacks and one, always in attention and topical, will be treated in this paper-visibility distance issue in bad weather conditions, particularly in fog. The way and the speed with which vehicles will determine objects, obstacles, pedestrians, or traffic sign
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.