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Effect of Deep Proprioceptive Stimulation via Weighted Blankets on Behavior, Sleep, and Body Composition in Adults with Prader–Willi Syndrome: A Randomized Crossover Trial

Questo studio clinico randomizzato crossover dimostra che la stimolazione propriocettiva profonda tramite coperte ponderate è un intervento non farmacologico sicuro ed efficace che migliora significativamente l'ansia, l'iperfagia, i comportamenti autolesionistici, l'efficienza del sonno e la composizione corporea negli adulti con sindrome di Prader–Willi.

Rocío Pareja, Alex Moreno-Armengol, Susanna Esteba-Castillo, Laura Vigil, Laura Blanco-Hinojo, Ramon Coronas, Olga Gimén (…)2026-07-24
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Exploring the Potential of Phygital Bone as a Synthetic Surrogate for Forensic Bone Trauma

Questo studio valuta il modello Phygital Bone (PHyB) come surrogato sintetico per l'analisi del trauma forense, riscontrando che, sebbene replichi da vicino i femori umani nella rigidità a compressione e nei modelli di frattura, non corrisponde ancora pienamente all'osso umano in tutte le condizioni di carico, suggerendo che sia uno strumento promettente ma ancora in fase di sviluppo per la ricostruzione forense.

Victoria Rzymelka, Juan Crespo-Santiago, Marco Gesualdo, Anna Álvarez, Clàudia Andreu, Helena Mallafré, Xavier Garrido (…)2026-07-24
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Combined effects of paclobutrazol and photoperiod extension on winter flowering and off season fruit production in lime (Citrus aurantifolia)

Questo studio sul campo della durata di due anni dimostra che l'applicazione combinata di paclobutrazolo e fotoperiodo prolungato migliora significativamente la fioritura invernale e la resa dei frutti fuori stagione nel lime (Citrus aurantifolia), sopprimendo la crescita vegetativa e aumentando al contempo le prestazioni riproduttive e la qualità dei frutti in condizioni subtropicali.

Md Zubair Al Islam, Mohammad Joyel Sarkar, Sourav Adhikary, Mohammad Ashiqur Rahman2026-07-24
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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision

Questo articolo propone SPAT-UAD, un framework di rilevamento delle informazioni false robusto che integra l'addestramento avversario preservante la semantica con un processo decisionale adattivo consapevole dell'incertezza per superare significativamente i baseline esistenti nel gestire le variazioni superficiali e nel migliorare l'affidabilità del modello attraverso molteplici dataset.

Ru Zhang2026-07-24
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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification

Questo articolo introduce Symbolic Log Shield, un framework neurosimbolico che mitiga significativamente la vulnerabilità dei Large Language Models agli attacchi di jailbreak avversari nella classificazione dei log di rete, ripristinando efficacemente e persino migliorando le loro prestazioni di rilevamento delle anomalie da livelli gravemente degradati.

Franciszek Górski, Mateusz Krzysztoń, Max Landauer2026-07-24
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Culturable endophytic fungi from tree peony Paeonia suffruticosa ‘Luoyang Hong’: diversity, identification, and biocontrol potential against plant pathogenic fungi

Questo studio caratterizza la diversità e la distribuzione tissutale dei funghi endofiti nella peonia arborea 'Luoyang Hong', identificando *Bartalinia robillardoides* T2-07 come un potente agente di biocontrollo che sopprime il patogeno del frumento *Gaeumannomyces graminis* var. *tritici* attraverso un meccanismo sinergico multiplo che coinvolge il danno alla membrana, la disruzione antiossidante e l'inibizione metabolica.

Yihao Cai, Youfei Zhao, Huage Zhang, Lixia Zhang, Rongrong Zhai, Chenhao Sun, Dianyun Hou, Xingli Zhao2026-07-24
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Consultation behavior regarding herbal medicine use among adults in Palestine: a cross- sectional study

Questo studio trasversale su 403 adulti in Cisgiordania rivela che, sebbene l'uso di medicina erboristica sia quasi universale (96,5%), principalmente per disturbi digestivi e respiratori, una parte significativa di utilizzatori non consulta professionisti sanitari, un comportamento fortemente predetto dalla convinzione che i rimedi erboristici siano più sicuri dei medicinali convenzionali e dalla fiducia nella conoscenza dei fornitori di assistenza medica.

Iyad Ali, Ghaidaa Ali Abdalhadi, Saba ’ Saed Amer, Karam Osama Shakhdam2026-07-24
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Swin Transformer for Automated Severity Classification of Aortic Regurgitation from Echocardiographic Images: A Multi-Center Study

Questo studio multicentrico dimostra che un modello di deep learning basato su Swin Transformer, addestrato su immagini ecocardiografiche color Doppler apicali a cinque camere standardizzate, raggiunge un'elevata accuratezza e una superiore generalizzabilità cross-center per la classificazione automatizzata della gravità dell'insufficienza aortica rispetto alle convenzionali architetture CNN.

Yuxin Guo, Liubing Hu, Zhengyuan Xu, Yi He, Yuan Yang, Hao Jiang, Miaomiao He, Biaohu Liu2026-07-24
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From genetic diversity to biosynthetic potential: genome mining of endophytic Alternaria alternata isolates from medicinal plants in Iran

Questo studio integra l'analisi della diversità genetica e il genome mining per dimostrare che gli isolati di *Alternaria alternata* endofiti provenienti da diverse piante medicinali iraniane, pur essendo geneticamente diversificati, possiedono un repertorio conservato e ricco di cluster genici biosintetici, evidenziando il loro significativo potenziale per la bioprospezione di nuovi composti bioattivi.

Mostafa Ebadi2026-07-24
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Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting

Questo articolo presenta un framework basato sui dati per i satelliti LEO LAPAN-IPB che combina un predittore di tensione ibrido SARIMAX-LSTM e un classificatore Random Forest per generare raccomandazioni di missione verificabili e basate su evidenze, sostituendo così la dipendenza dall'esperienza non documentata degli operatori con un processo di pianificazione riproducibile e oggettivo.

Nurrochman Ferdiansyah, Imas Sukaesih Sitanggang, Mushthofa Mushthofa, Mohammad Mukhayadi2026-07-24