We study bent-core nematic (BCN) systems in two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) settings, focusing on the role of cybotactic clusters, phase transitions, confinement effects, and applied external fields. We propose a generalized version of Madhusudana's two-state model for BCNs [Phys. Rev. E 96, 022710 (2017)2470-004510.1103/PhysRevE.96.022710] with two order parameters: Q_{g} to describe the ambient ground-state (GS) molecules and Q_{c} to describe the additional ordering induced by the cybotactic clusters. The equilibria are modeled by minimizers of an appropriately defined free
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.
Tensor network (TN) decomposition is a powerful data representation tool widely used in machine learning and computer vision. However, existing TN decomposition methods are limited by fixed topologies, which constrain their representational capacity. To overcome this limitation, we introduce, for the first time, an energy-based framework that allows us to reveal a data-adaptive TN structure through the optimization of an energy function. Specifically, we propose a novel structure-revealing TN paradigm, termed SVD-inspired TN decomposition (SVDinsTN). This paradigm enables the formulation of an
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.
Dominance-based rough set approach (DRSA) has attracted much attention in multi-criteria decision-making problems for data with preference-ordered relations since its inception. However, in the real world, there is often the challenge of incomplete information. This paper addresses approaches to attribute reduction in an incomplete ordered decision system (IODS). Attribute evaluation is crucial in the attribute reduction process. Traditional evaluation functions primarily depend on the relationships between features, neglecting their impact on classification, and incur high computational costs
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.
Deep brain stimulation (DBS) is a neuromodulatory therapy that has been FDA approved for the treatment of various disorders, including but not limited to, movement disorders (e.g., Parkinson's disease and essential tremor), epilepsy, and obsessive-compulsive disorder. Computational methods for estimating the volume of tissue activated (VTA), coupled with brain imaging techniques, form the basis of models that are being generated from retrospective clinical studies for predicting DBS patient outcomes. For instance, VTA models are used to generate target-and network-based probabilistic stimulati
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.
Thunderclap headache is a sudden and severe headache that can occur after an aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH). Subarachnoid hemorrhage is a medical emergency that requires prompt attention and hospitalization. Patients with thunderclap headache often undergo a noncontrast head computed tomography (CT) scan to ascertain SAH bleeding and, if the scan is negative, then undergo a lumbar puncture to look for cerebrospinal fluid (CSF) red blood cells (RBCs), which would be consistent with an aneurysmal leak. If the initial CT is negative and CSF is positive for RBCs, patients are usually adm
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.
Breast cancer is the most common cancer among women, and early detection through mammography is essential for reducing mortality. Artificial intelligence can support radiologists by improving diagnostic accuracy. To develop and evaluate a two-stage ensemble machine learning pipeline for breast cancer diagnosis from digital mammograms. The proposed framework combines image preprocessing, multiple convolutional neural networks trained under different conditions, and a second-stage classifier that integrates the CNN outputs. Several machine learning models and feature selection techniques were ev
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.
The persistent challenge in visual object tracking, particularly for small and fast-moving targets, lies in the trade-off between effective resolution and contextual information. Fixed search regions cannot adapt to variations in target scale and motion, often resulting in degraded target representation and tracking failures. In this paper, we introduce AdaSAM2, a framework that formulates adaptive search-region selection as a sequential decision-making problem. Unlike conventional per-frame heuristics, our approach employs an event-driven reinforcement learning policy that selects the croppin
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.
Balancing elective and emergency surgeries in operating room (OR) scheduling is challenging due to uncertainty in surgery durations and emergency arrivals. Traditional approaches, such as dedicated OR allocation and the Break-in-Moment (BIM) policy, can result in underutilised capacity and high emergency cancellation rates. This paper proposes a two-stage stochastic optimisation model that incorporates endogenous buffer allocation within the OR schedule. Rather than relying on policy-based or heuristically defined buffer times, the proposed framework determines the timing and placement of buff
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.
LiDAR point cloud panoptic segmentation is a rapidly developing task that unifies object detection, semantic segmentation, and instance segmentation. However, it requires both semantic and instance annotations, which are costly and labor-intensive to obtain. In this work, we propose a novel framework for LiDAR point cloud panoptic segmentation, which requires only a tiny proportion (e.g., 1% or fewer) of semantic labels and eliminates the need for any manual instance label. Specifically, we first adopt an active labeling strategy to annotate a small subset of the semantic labels. Then, we desi
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.
Multiomics learning is central to computational biology, yet existing models often prioritise predictive accuracy over biological admissibility, yielding brittle representations and limited cross-cohort generalisation. We address the problem of learning transferable multiomics representations that remain consistent with known biological structure under missing modalities and distribution shifts. We propose Bio-Constrained Fusion Modeling (BCFM), a constraint-aware framework that integrates pathway coherence and interaction sparsity directly into representation learning via an augmented Lagrang
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.
Understanding how cognition shapes behavior across contexts remains a fundamental challenge for many disciplines. In particular, for the optimism heuristic-i.e., the tendency to overweight positive (relative to negative) information-knowledge remains fragmented, with models developed in specific domains in isolation. Here, we present a unifying computational framework by deriving the deterministic dynamics of distributional multi-agent reinforcement learning. Our approach discretizes return distributions through a finite set of neurons, consistent with recent empirical findings on distribution
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.
Partial order alignment (POA) has emerged as a fundamental component in long-read error correction, assembly and pangenomics. However, conventional POA algorithms are limited by high time and memory requirements, making them inefficient for large-scale data sets. Here, we present minipoa, a fast and memory-efficient POA tool that incorporates seed-chain-align heuristics, adaptive or static banding strategies, and single-instruction multiple-data optimizations. Minipoa achieves up to a fivefold speedup over abPOA, reduces memory usage by up to 16-fold, and improves correction accuracy, while ma
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.
The Clark and Wells (1995) model of social anxiety disorder postulates that three types of maladaptive social self-beliefs (high standard, conditional, and unconditional beliefs) play a crucial role in the development of fear and avoidance of social-evaluative situations-i.e., the hallmark symptoms of social anxiety disorder. In this project, we examined associations between the three types of maladaptive social self-beliefs and fear and avoidance of social-evaluative situations in a nonclinical community sample (n = 389). We used network analysis to estimate functional relations among aspects
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.
As the operation mode of construction machinery is being transformed from traditional manual operation to unmanned autonomous operation, a trajectory planning scheme for obstacle avoidance is proposed in this paper to meet the requirements of unmanned autonomous operation of excavators in complex environments and confined spaces. First, a simulation model is established to represent the working mechanism of the excavator and its surrounding obstacle environment. Next, considering the spatial constraints and environmental obstacles present during excavation and swing-loading operations, an opti
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.
Colour constancy supports stable object colour perception across changes in illumination. Illuminant colour can be inferred from white surfaces or specular highlights, and many models adopt a 'brightest is white' heuristic to identify illuminant colour. We tested an alternative: observers use structured changes in the proximal image to locate highlights even when they are not the brightest elements. Using computer-rendered scenes, we manipulated the reliability of two cues-brightest element and highlight geometry. Each scene showed a single textured sphere lit by multiple point lights with ide
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.
Histological diagnosis of mediastinal tumors can be challenging when safe puncture access is limited by adjacent airway and vascular structures. This technical note describes a 3D Slicer software-based preprocedural planning workflow for transvenous mediastinal biopsy using automated segmentation of normal anatomical structures. In a woman in her 60s with a large mediastinal tumor and superior vena cava (SVC) syndrome, a transpulmonary approach was considered undesirable because of the risk of pneumothorax and hemorrhage, and a transvenous approach was advantageous because biopsy and subsequen
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 AND OBJECTIVES: Spina bifida is a fetal spine defect observed during pregnancy. The defect is caused by unfinished closure of the embryonic neural column. Common diagnosis of the defect is still based on manual examination which aims to detect any deformation on spinal axis. This study proposes a novel evolutionary method for locating spinal axis on sonograms of spina bifida pathology.
METHODS: The method involves a meta-heuristic evolutionary approach, where the sonogram is automatically divided into columns and bone regions belonging to the spine are classified. Accordingly, a sp
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.
Visuoperceptive impairments are among the most frequently reported deficits in alcoholuse disorders, but only very few studies have investigated their origin and interactions with other categories of dysfunctions. Besides, these deficits have generally been interpreted in a linear bottom- up perspective, which appears very restrictive with respect to the new models of vision developed in healthy populations. Indeed, new theories highlight the predictive nature of the visual system and demonstrate that it interacts with higher-level cognitive functions to generate top-down predictions. These mo
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.
Two far-reaching theoretical approaches, namely "Neuro-semeiotics" (NS) and "Free-energy Minimization" (FEM), have been recently proposed as frames within which to put forward heuristic hypotheses on integrative brain actions. In the present paper these two theoretical approaches are briefly discussed in the perspective of a recent model of brain architecture and information handling based on what we suggest calling Jacob's tinkering principle, whereby "to create is to recombine!". The NS and FEM theoretical approaches will be discussed from the perspective both of the Roamer-Type Volume Trans
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 is the first part of a two-part paper on the application of computer-aided diagnosis to diffuse optical tomography (DOT). An approach for extracting heuristic features from DOT images and a method for using these features to diagnose rheumatoid arthritis (RA) are presented. Feature extraction is the focus of Part 1, while the utility of five classification algorithms is evaluated in Part 2. The framework is validated on a set of 219 DOT images of proximal interphalangeal (PIP) joints. Overall, 594 features are extracted from the absorption and scattering images of each joint. Three major
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.