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
988 публикаций
Поиск: 104 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 217 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Privacy in our digital world is a very complicated topic, especially when meeting cloud computing technological achievements with its multidimensional context. Here, privacy is an extended concept that is sometimes referred to as legal, philosophical, or even technical. Consequently, there is a need to harmonize it with other aspects in health care in order to provide a new ecosystem. This new ecosystem can lead to a paradigm shift involving the reconstruction and redesign of some of the most important and essential requirements like privacy concepts, legal issues, and security ser
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.
Gene sequence prediction not only effectively identifies homologous genes but also provides crucial insights into gene function and evolutionary relationships, making it one of the significant research directions in the field of bioinformatics. Given the high sensitivity of bioinformatics data, particularly gene sequences, plaintext transmission and processing in cloud environments pose risks of privacy leakage. To address this, this study innovatively proposes an analytical method combining Mamba neural network-based gene sequence prediction with homomorphic encryption, enabling secure data t
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.
Facilitating large-scale, cross-institutional collaboration in biomedical machine learning (ML) projects requires a trustworthy and resilient federated learning (FL) environment to ensure that sensitive information such as protected health information is kept confidential. Specifically designed for this purpose, this work introduces APPFLx - a low-code, easy-to-use FL framework that enables easy setup, configuration, and running of FL experiments. APPFLx removes administrative boundaries of research organizations and healthcare systems while providing secure end-to-end communication, privacy-p
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.
Continuous Integration and Continuous Deployment are known methodologies for software development that increase the overall quality of the development process. Several robotic software repositories make use of CI/CD tools as an aid to development. However, very few CI pipelines take advantage of using cloud computing to run simulations. Here, a CI pipeline is proposed that takes advantage of such features, applied to the development of ATOM, a ROS-based application capable of carrying out the calibration of generalized robotic systems. The proposed pipeline uses GitHub Actions as a CI/CD engin
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 IIoT edge computing, multi-edge server collaborative scheduling faces two core issues due to random task arrivals, heterogeneous resources, and complex topology: traditional model-driven methods cannot make dynamic decisions in dynamic environments, and conventional MARL fails to characterize inter-node topological dependencies and load correlations. To address this, this paper investigates the joint optimization of task offloading, computing resource allocation, and SFC orchestration in IIoT, constructs a cloud-edge-end collaborative architecture, and models the problem as a POMDP to minim
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.
BACKGROUND: Conventional ultrasound safety monitoring relies on the Mechanical Index (MI) and Thermal Index (TI), which lack tissue-specificity. Consequently, real-time safety profiling remains imprecise. Dynamic, tissue-specific corrections such as tissue perfusion rate (TPR) aim to address this limitation. This narrative review examines how integrating these corrections with quantum-cloud computational frameworks may enable enhanced safety and image quality in ultrasonic applications.
OBJECTIVE: We assessed the potential of an integrated quantum-cloud framework to reduce ultrasound-related
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.
This manuscript describes the development of a resources module that is part of a learning platform named 'NIGMS Sandbox for Cloud-based Learning' https://github.com/NIGMS/NIGMS-Sandbox. The overall genesis of the Sandbox is described in the editorial NIGMS Sandbox at the beginning of this Supplement. This module delivers learning materials on implementing deep learning algorithms for biomedical image data in an interactive format that uses appropriate cloud resources for data access and analyses. Biomedical-related datasets are widely used in both research and clinical settings, but the abili
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.
Histopathological evaluation is necessary for the diagnosis and grading of prostate cancer, which is still one of the most common cancers in men globally. Traditional evaluation is time-consuming, prone to inter-observer variability, and challenging to scale. The clinical usefulness of current AI systems is limited by the need for comprehensive pixel-level annotations. The objective of this research is to develop and evaluate a large-scale benchmarking study on a weakly supervised deep learning framework that minimizes the need for annotation and ensures interpretability for automated prostate
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.
BACKGROUND: The emergence and spread of human immunodeficiency virus (HIV) drug-resistant strains present a major barrier to effective lifelong antiretroviral therapy. The anticipated rise in long-acting subcutaneous lenacapavir (LEN) use, along with the increased risk of transmitted resistance and pre-exposure prophylaxis-associated resistance, underscore the urgent need for advanced genotyping methods to enhance clinical care and prevention strategies.
METHODS: We developed the portable HIV genotyping (PHG) platform, which combines cost-effective next-generation sequencing with cloud comput
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
As the biomedical data ecosystem increasingly embraces the findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data principles to publish multimodal datasets to the cloud, opportunities for cloud-based research continue to expand. Besides the potential for accelerated and diverse biomedical discovery that comes from a harmonized data ecosystem, the cloud also presents a shift away from the standard practice of duplicating data to computational clusters or local computers for analysis. However, despite these benefits, researcher migration to the cloud has lagged, in part due to insufficien
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics2015eng
This article reports on the current status of the American Association of Orthodontists Foundation (AAOF) Craniofacial Growth Legacy Collection--an AAOF-supported multi-institutional project that uses the Internet and cloud computing to collect and share craniofacial images and data for orthodontic research and education. The project gives investigators and clinicians all over the world online access to longitudinal information on craniofacial development in untreated children with malocclusions of various types. It also is a unique source of control samples for testing the validity of consens
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.
Efficient locomotion in autonomous driving and robotics requires clearer visualization and more precise map. This paper presents a high accuracy online mapping including weight matching LiDAR-IMU-GNSS odometry and an object-level highly dynamic point cloud filtering method based on a pseudo-occupancy grid. The odometry integrates IMU pre-integration, ground point segmentation through progressive morphological filtering (PMF), motion compensation, and weight feature point matching. Weight feature point matching enhances alignment accuracy by combining geometric and reflectance intensity similar
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 process of inference reflects the structure of propositions with assigned truth values, either true or false. Modus ponens is a fundamental form of inference that involves affirming the antecedent to affirm the consequent. Inspired by the quantum computer, the superposition of true and false is used for the parallel processing. In this work, we propose a quantum version of modus ponens. Additionally, we introduce two generations of quantum modus ponens: quantum modus ponens inference chain and multidimensional quantum modus ponens. Finally, a simple implementation of quantum modus ponens o
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.
Self-assembling virus-like particles represent highly attractive tools for developing next-generation vaccines and protein therapeutics. We created ADDomer, an adenovirus-derived multimeric protein-based self-assembling nanoparticle scaffold engineered to facilitate plug-and-play display of multiple immunogenic epitopes from pathogens. We used cryo-electron microscopy at near-atomic resolution and implemented novel, cost-effective, high-performance cloud computing to reveal architectural features in unprecedented detail. We analyzed ADDomer interaction with components of the immune system and
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.
The hype surrounding cloud-based disaster recovery (DR) continues to gain steam - and with good reason. That said, due to cost, compatibility and/or organisational restrictions, cloud-based DR is not necessarily the best fit for all systems. This paper presents case studies and a structured approach to evaluate the various options, including public/private cloud DR, DR as a service (DRaaS) and hybrid solutions. For example, the pay-per-use model for cloud DR saves money while the cloud environment is dormant, but results in higher run-time costs than co-location or on-premises solutions when D
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.
It is one of the hot research problems nowadays to find a quick and accurate method of acquiring the facial plastic surgery area to provide sufficient but irredundant autologous or in vitro skin source for covering extensive wound, trauma, and burnt area. At present, the acquisition of facial plastic surgery area mainly includes model laser scanning, point cloud data acquisition, pretreatment of point cloud data, three-dimensional model reconstruction, and computation of area. By using this method, the area can be computed accurately, but it is hard to control the random error, and it requires
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.
The diagnosis of voice disorders remains a persistent challenge in otorhinolaryngology, as the analysis of complex data demands specialized clinical expertise. A promising approach involves the implementation of artificial intelligence (AI) and machine learning methods, which can automate the analysis of acoustic voice parameters, objectively differentiating between norm and pathology. The creation of user-friendly, secure and accessible cloud-based platforms utilizing environments like Google Drive and Colaboratory reduces the need for expensive infrastructure. This is a critical prerequisite
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 increase in data amount makes the traditional Internet of Vehicles (IoV) fail to meet users' needs. Hence, the IoV is explored in series. To study the construction of freight integer linear programming (ILP) model based on fog computing (FG), and to analyze the application of the model in the optimization of the networking deployment (ND) of the IoV. FG and ILP are combined to build a freight computing ILP model. The model is used to analyze the application of ND optimization in the IoV system through simulations. The results show that while analyzing the ND results in different scenarios,
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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 exponential growth of Internet of Things (IoT) ecosystems is driving a paradigm shift from centralized cloud computing towards decentralized architectures to mitigate latency and bandwidth constraints. While edge computing addresses some of these challenges, data transmission to local gateways still raises critical security and privacy concerns. This study explores the Compute Continuum by pushing intelligence to the extreme edge using TinyML. We propose a secure, privacy-preserving multimodal biometric authentication system designed for resource-constrained embedded devices. Our solution
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.
A smart grid is a structure that regulates, operates, and utilizes energy sources that are incorporated into the smart grid using smart communications techniques and computerized techniques. The running and maintenance of Smart Grids now depend on artificial intelligence methods quite extensively. Artificial intelligence is enabling more dependable, efficient, and sustainable energy systems from improving load forecasting accuracy to optimizing power distribution and guaranteeing issue identification. An intelligent smart grid will be created by substituting artificial intelligence for manual
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.