Ишемиялық инсульт өлім-жітім мен мүгедектіктің басты себептерінің бірі саналады. Бас миының КТ-суреттеріндегі зақымдалған аймақтарды дәл сегментациялау дер кезінде диагноз қою және клиникалық шешімдер қабылдауда маңызды. Бұл мақалада SE-UNETR және Swin UNETR трансформерлік модельдерін салмақталған дауыс беру арқылы біріктіруге негізделген ансамбльдік әдіс ұсынылады. Бағалау үшін Дайс коэффициенті қолданылды, бұл метрика зақымдану аймақтарының болжамды нәтижелері мен эталондық белгілерінің қиылысу дәрежесін өлшейді. Жалғыз модельдерді пайдаланудан айырмашылығы, ансамбльдік нейрондық желілік тәсілдер бірнеше архитектураның болжамдарын үйлестіре біріктіру арқылы сегментацияның анағұрлым жоғары сенімділігі мен дәлдігін қамтамасыз етеді. Ресей Ғылым академиясының Сібір бөлімшесінің халықаралық томография орталығы ұсынған жедел ишемиялық инсульт диагнозы қойылған 98 пациенттің үшөлшемді КТ-суреттері пайдаланылды. Нәтижелер ұсынылған ансамбльдің жеке модельдерден жоғары өнімділік көрсеткенін дәлелдеді. Dice коэффициентінің орташа мәні 0.7983 құрап, ишемиялық ошақтарды сегментациялаудағы әдістің жоғары тиімділігін көрсетті. Талдау барысында ансамбльдік әдіс бас миының КТ-суреттеріндегі зақым шекараларын дәлірек анықтап, сегментация қателерін азайтты. Ұсынылған әдіс инсультпен қатар, медициналық бейнелерді нақтылы талдау қажет болатын басқа да патологияларды автоматтандырылған түрде анықтау жүйелерінде қолданыс таба алады.

Бұл зерттеуде заманауи жасанды интеллект әдістеріне негізделген ымдау тілін тануға арналған жаңа кешенді жүйе ұсынылады. Жүйе Transformer архитектурасына негізделген интеллектуалды декодерді қолдана отырып, жоғары дәлдікті уақыттық конволюциялық желіні (Temporal Convolutional Network, TCN) кодтау арқылы визуалды ақпаратты мәтіндік және семантикалық құрылымдармен тиімді үйлестіре алады. Ұсынылған жүйе күрделі қозғалыс бейнелерін тікелей мәтінге түрлендіреді. Бұл үдеріс барысында уақыт бойынша өзгеретін қозғалыстың динамикалық ағымын, сондай-ақ бет әлпеті мен қол қимылдарының кеңістіктік орналасуын дәл анықтайды. Бұл мақсатқа жету үшін MediaPipe технологиясы пайдаланылды. Аталған технология әрбір бейнекадрдан адам денесінің 3D бағытталған антропометриялық деректерін бөліп алып, оларды модельдің тиімді жұмыс істеуіне қажетті форматта өңдейді. Ұсынылған архитектураның практикалық тиімділігі мен есептеу мүмкіндіктері арнайы әзірленген қазақ-орыс ымдау тілі (Kazakh-Russian Sign Language, KRSL) деректер жиынтығында жан-жақты тексерілді. Нәтижесінде нақты өмірлік міндеттерде жоғары дәлдік пен сенімділік көрсеткіштері қамтамасыз етілді. TCN негізіндегі ұсынылған KRSL-2025 моделі үлкен көлемдегі деректер жиынтығында ымдауды мәтінге тиімді түрлендіріп, оқыту және валидация кезеңдерінде тұрақты түрде жоғары нәтижелер көрсетті. Зерттеу нәтижелері бұл жұмыстың есту және сөйлеу қабілеті бұзылған адамдардың қоғамда өзара қарым-қатынас жасауына мүмкіндік беретін цифрлық коммуникация технологияларын дамытуға елеулі үлес қосатынын көрсетеді. Сонымен қатар, бұл тәсіл көптілді қолдауды қамтамасыз ететін және әлеуметтік байланыстарды нығайтатын мобильді қосымшаларды дамытуға ықпал етеді. Бұдан бөлек, ұсынылған интеллектуалды жүйе әртүрлі дереккөздерге тез бейімделе алады, нақты уақыт режимінде кідіріссіз жұмыс істейді және болашақта ресурстары шектеулі басқа да ымдау тілдері үшін қолданылуы мүмкін. Осы тұрғыдан алғанда, бұл зерттеу ақпараттық қоғамдағы қолжетімділік кедергілерін еңсеруге бағытталған маңызды қадам болып табылады.

People with walking disorders caused by accidents or stroke can undergo treatment to restore their mobility. Traditional therapy is time-consuming and time-consuming. Therefore, a new trend was born - to facilitate rehabilitation and reduce the patient's time. Rehabilitation robotics is an area that is constantly evolving, and new mechanisms have recently been developed to help people regain their mobility. This paper presents a 3-RPS parallel manipulator for the restoration of the ankle joint with three degrees of freedom. Parallel manipulator 3-RPS with three degrees of freedom, which was introduced by K. Hunt in 1983 as one of the sedentary parallel manipulators. Since then, 3-RPS has attracted a lot of attention from robotics and biomedical engineering engineers. Copyright © 2023 Nursultan Zhetenbayev, et al.

Industrial robots cover most of the field of technology and are most successfully applied in machining, in motion modelling, in capturing and moving objects of research. In recent times, the complexity and variety of industrial robots and robotic manipulators have increased significantly. These are purposefully designed to attain a much greater level of independence than what is seen in conventional mechanical manipulators. In this article the classification of different configurations of manipulators and analysis of manipulators with artificial vision on the existing research of scientists is conducted. Also, the article analyzes the development of a manipulator with six degrees of freedom and the use of analytical methods to analyze the geometric structure of 3D data for optimal object recognition. © 2024 American Institute of Physics Inc.. All rights reserved.

Stenosis, characterized by the narrowing of blood vessels due to plaque accumulation, significantly impacts blood flow dynamics and poses risks such as blood clot formation. This study investigates blood flow in a mildly stenosed, catheterized artery, modeled as a two-dimensional axisymmetric tube, utilizing the incompressible viscous Navier–Stokes equations. Blood is treated as a non-Newtonian fluid, with the Carreau model applied to capture its rheological properties. The Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations method, renowned for its computational efficiency in solving incompressible flow equations, is employed alongside the finite volume method to ensure local conservation of mass, momentum, and energy. Validation through a planar Poiseuille flow simulation and experimental data demonstrated concordance between numerical and analytical/experimental results, affirming the accuracy of the velocity profile for laminar flow. Subsequent real-case analysis involved a bifurcating artery in a 60-year-old male with atherosclerosis. Findings revealed that the presence of plaques increased wall shear stress (up to 5.5 Pa) at the throat of the stenosis, accompanied by low wall shear stress regions (approximately 0.5 Pa) downstream. A sharp pressure gradient was observed, with upstream pressure reaching 20 Pa and dropping significantly downstream of the stenosis. Velocity distribution showed peak values of approximately 0.2 m/s in the stenosed artery compared to 0.12 m/s in the non-stenosed case. Flow disturbances, including vortex formation and recirculation zones, were identified downstream of the stenosis, contributing to potential vessel wall corrosion and plaque instability. The study concludes that plaques induce significant hemodynamic changes, including low flow velocity regions, altered wall shear stress, and pressure gradients, which can precipitate plaque rupture and atherosclerosis.

This paper investigates the effect of partial replacement of cement with fly ash and ground volcanic tuff on the physical and mechanical properties of concrete. The main focus is on the changes in average density and compressive strength at different contents of replacement materials (from 10% to 35%). The investigated concrete composition (27PPPF) without admixtures has an average density of 1925.5 kg/m³ and compressive strength of 40.1 MPa. The results show that when fly ash is added, the concrete strength first increases, reaching a maximum value of 41.6 MPa at 10% cement replacement and then decreases to 29.1 MPa at 35% replacement. A similar trend is observed when tuff is introduced, but the peak strength (40.7 MPa) is also reached at 10% replacement, after which the strength gradually decreases to 27.9 MPa at 35%. The average density of the specimens changes insignificantly, being in the range of 1910.4-1928.5 kg/m³, which indicates that the dense structure of the concrete is maintained. Thus, the optimum content of fly ash and tuff in the concrete composition is 10-15%, as these values provide the best mechanical characteristics. Higher dosages of substitutes result in lower strength due to thinning of cement stone and lack of binding properties. This study confirms the possibility of using fly ash and volcanic tuff as effective pozzolanic additives to improve the environmental friendliness and sustainability of concrete. © 2026, Institute of Metallurgy and Ore Beneficiation JSC. All rights reserved.

In this study, TiO2 was prepared via a solid-state chemical reaction and used as an anode for magnesium/lithium hybrid-ion batteries. The X-ray diffraction characterization of the synthesized titanium dioxide demonstrated that the material consists of 10% TiO2(B) and 90% anatase phases. Cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements showed the lowest charge transfer resistance and the highest capacity for batteries assembled with 9 mM LiCl because of the activation effect of the Cl− anion. In general, TiO2 as anode material in Mg2+/Li+-ion mixed solutions demonstrated sluggish electrochemical kinetics and a rate constant obtained from the EIS data of 1.05 10−8 cm s−1. From the cyclic voltammetry measurements, it was found that the capacity of the magnesium-lithium battery has more pseudocapacitance characteristics than the mixed-controlled process, as in other studies. The investigated TiO2||0.05 M Mg(ClO4)2 + 0.009 M LiCl/AN||Mg hybrid-ion battery demonstrated a capacity of approximately 25 mAh g−1 after 50 cycles at 35 mA g−1 current.

This study presents a comprehensive review of more than 100 research papers on sign language recognition (SLR) published between 2020 and 2026. The analysis focuses on deep learning approaches applied to video-based SLR, including spatiotemporal feature extraction, temporal modeling, attention mechanisms, motion-based representations, hybrid frameworks, transfer learning methods and other methods. Particular attention is given to how these methods model spatiotemporal dynamics and capture subtle gesture characteristics in sign language communication. The review highlights several recent developments, such as the introduction of specialized datasets, the emergence of real-time recognition systems, and the integration of multimodal fusion strategies. At the same time, persistent challenges remain, including data scarcity in low-resource sign languages, limited linguistic standardization of datasets, and insufficient model interpretability. The findings underline the importance of developing scalable and generalizable models capable of handling diverse datasets and user variability. The distinct contributions of this review are fourfold: (1) a comprehensive synthesis of over 100 studies published between 2020 and 2026, covering the full spectrum of deep learning architectures for video-based SLR; (2) a structured six-category taxonomy enabling systematic cross-architectural comparison; (3) a comprehensive focus on low-resource sign languages, which remain underrepresented in the existing literature; and (4) a critical analysis of the current benchmark landscape for low-resource sign languages, identifying key gaps and outlining strategic directions for future dataset development. These contributions are intended to guide further research toward more robust, inclusive, and universally applicable SLR systems.

This paper proposes a unified methodological framework for evaluating heterogeneous approaches to avatar-based sign language visualization. The study introduces a four-dimensional analytical framework based on four independent criteria: (A1) pipeline architecture and degree of automation, (A2) data and annotation requirements, (A3) portability across sign languages and domains, and (A4) integration and accessibility. The framework is applied to a comparative analysis of three dominant paradigms: (P1) notation → animation (e.g., HamNoSys), (P2) writing-based representation → animation (e.g., SignWriting), and (P3) keypoint-based animation and Artificial Intelligence (AI) methods. The comparative assessment shows that the differences between the paradigms are structural and reflect trade-offs among linguistic accuracy, automation level, scalability, and user accessibility, rather than the superiority of any one technology. Overall, the structured comparative framework (A1–A4) is applied for analyzing three paradigms of sign language avatar generation. It enables a systematic evaluation of architectural, data-related, and practical characteristics, highlighting key trade-offs between linguistic accuracy, scalability, and accessibility.

Multimodal human–AI systems generally consider facial expressions and body motions as separate input streams, leading to disjointed interpretations and diminished emotional coherence. To overcome this issue, we offer the Engagement-Safe Expressive Alignment (ESEA) paradigm and the Unified Visual Synchrony (UVS) framework as its computational implementation. UVS models the coherence between facial expressions and gestures, offering an interpretable visual synchrony signal that can function as adaptive feedback in human–AI interactions. The framework’s key component is the Consistency Index for Affective Synchrony (𝐶𝐼𝐴𝑆 ), which correlates brief visual segments with scalar synchrony scores through a common latent representation. Facial and gestural signals are processed by modality-specific projection networks into a unified latent space, and 𝐶𝐼𝐴𝑆 is derived from the similarity and short-term temporal consistency of these latent trajectories. The synchrony index is regarded as an estimation of affective visual coherence within the ESEA paradigm. We formalize the UVS/𝐶𝐼𝐴𝑆 framework and conduct a comparative experimental evaluation utilizing matched and mismatched face–gesture segments derived from rendered dialog footage. Utilizing ROC analysis, score distribution comparisons, temporal visualizations, and negative control tests, we illustrate that 𝐶𝐼𝐴𝑆 effectively captures structured face–gesture alignment that surpasses similarity-based baselines, while also delivering a persistent, time-resolved synchronization signal. These findings establish 𝐶𝐼𝐴𝑆 as a principled and interpretable feedback signal for future affect-aware, engagement-focused multimodal agents.