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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Dieses Paper präsentiert ein transparentes, abrufgestütztes Framework, das numerische Belege aus natürlicher Sprache in strukturierte Optimierungsschemata einbettet, und zeigt auf, dass der Abruf von Schemata zwar äußerst effektiv ist, der primäre Engpass für die Automatisierung der Instanziierung von Optimierungsproblemen jedoch in der nachgelagerten Aufgabe liegt, extrahierte Zahlen präzise den entsprechenden Platzhaltern zuzuordnen.

Soroush Vahidi2026-07-27
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Population-Scale Functional Fall-Risk Indicator Assessment in Medicare Annual Wellness Visits Using Conversational AI

Diese Studie zeigt, dass die Integration von konversationeller KI in die jährlichen Medicare-Wellness-Besuche ein skalierbares, multidomänales funktionelles Screening des Sturzrisikos ermöglicht, das effektiv eine erhebliche „verborgene Last“ an hohem Sturzrisiko unter älteren Erwachsenen identifiziert, die keine Stürze in ihrer Anamnese selbst melden.

Martha L. Buckley, Meenesh Bhimani, Avik Ray, Herprit Mahal, Michelle Voisard, Jonathan D. Agnew2026-07-27
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Spatial Distribution and Determinants of Zero-Dose and Under- Vaccinated Children in Ghana: A Cross-Sectional Analysis of the 2022 Ghana Demographic and Health Survey

Diese Studie analysiert Daten des Ghana Demographic and Health Survey aus dem Jahr 2022, um aufzuzeigen, dass Kinder mit Null- oder Unterimpfschutz überproportional in den nördlichen Regionen sowie unter der ländlichen, weniger gebildeten Bevölkerung mit begrenztem Engagement in der mütterlichen Gesundheitsversorgung konzentriert sind, was die Notwendigkeit geografisch gezielter Interventionen und integrierter Schwangerschaftsberatung hervorhebt.

Joseph Oteng, Jerdu Bin-eranaa Nuhu, Benjamine Kwasi Amoako, Richard Kwaku Essien, Ernest Kansangabata2026-07-27
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Regional sequence and embedding divergence among five grass OsNAC25-like proteins

Diese Studie analysiert fünf Gräser-OsNAC25-ähnliche Proteine, um zu zeigen, dass Sequenzidentität und Strukturvorhersagekonfidenz konsistent eine höhere Konservierung in der N-terminalen DNA-Bindungsdomäne im Vergleich zur C-terminalen Region aufweisen, während Protein-Sprachmodell-Embeddings signifikant von der spezifischen Kandidatenidentität beeinflusst werden, was die Fingerhirse-Sequenz als Priorität für weitere phylogenetische Untersuchungen hervorhebt.

Neil Sumanth2026-07-27
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Inclusive Disaster Risk Reduction for Children with Disabilities in Remote Archipelagic Regions: A Systematic Literature Review

Diese systematische Literaturübersicht synthetisiert 78 Studien, um aufzuzeigen, dass Kinder mit Behinderungen in abgelegenen archipelagischen Regionen aufgrund des Ausschlusses aus der Planung zur Katastrophenvorsorge weiterhin unverhältnismäßig vulnerabel sind, was zur Vorschlag des IDRR-CDAR-Frameworks führt, um eine inklusive Politik und Praxis zu leiten.

MA Muazar Habibi, Jundu Muhammad Mufakkirul Islami2026-07-27
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RareLens: A Quantitative Framework for Identifying Research Funding Disparities in Rare and Autoimmune Diseases Relative to Patient Burden

Das Paper stellt RareLens vor, ein Open-Access-quantitatives Framework, das signifikante Disparitäten zwischen der NIH-Forschungsgelderverteilung und der Patientenbelastung bei seltenen und Autoimmunerkrankungen aufzeigt und demonstriert, dass über die Hälfte der analysierten Erkrankungen im Verhältnis zu ihrer Auswirkung unterfinanziert ist, wobei das Posturale Tachykardie-Syndrom (POTS) die schwerwiegendste Finanzierungslücke aufweist.

Aditi Kishore¹2026-07-27
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A Specific and sensitive analytical method development and validation for Atorvastatin for pharmaceutical preparation with a green chemistry perspective by high performance liquid chromatography

Diese Studie präsentiert die Entwicklung und Validierung einer schnellen, sensitiven und umweltfreundlichen RP-HPLC-UV-Methode zur Quantifizierung von Atorvastatin in pharmazeutischen Formulierungen unter Verwendung einer Ethanol-basierten mobilen Phase, um eine überlegene chromatographische Effizienz und niedrigere Nachweisgrenzen im Vergleich zu konventionellen Methoden zu erreichen.

Md Nazmus Sakib Chowdhury2026-07-27
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A Curvature Guided Composite Kernel Framework for Differential Gene Selection in Cancer Transcriptomics

Diese Arbeit schlägt ein krümmungsgesteuertes zusammengesetztes Kernel-Framework vor, das quantenmechanische Prinzipien nutzt, um RNA-Seq-Daten in einen Hilbert-Raum zu projizieren, wobei ein gravitativer Suchmechanismus eingesetzt wird, um differenziell exprimierte Gene durch die Minimierung des Repräsentationsverlusts auf der latenten Mannigfaltigkeit zu identifizieren.

Manan Gupta, Arka Prava Sarkar2026-07-27
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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Diese Studie stellt BoneNet vor, ein multimodales Deep-Learning-Framework, das ein YOLOv8m-Backbone mit dilatierten Residual-Attention-Blöcken und Tabular-Data-Fusion integriert, um eine hochpräzise automatisierte Detektion, Schweregrad-Einstufung und erklärbare Tiefenschätzung des periimplantären Knochenverlusts zu erreichen und gleichzeitig Leistungsbeschränkungen in schweren Fällen transparent zu identifizieren.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27