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World File Search System有用寿命
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池
衰老是一种影响多器官系统的复杂多维，进行性重塑过程。尽管许多研究重点是研究跨多个器官的衰老，但评估单个器官对整体衰老过程的贡献是一个尖端问题。一个器官的生物年龄可能会影响其他器官的衰老，从而揭示了多器官衰老网络。最近的数据显示出类似但异步的人际关系和个体间衰老的进展，从而为跟踪老年健康状况下降的基础提供了基础。通过人工intel Ligence将多个OMIC与常见的临床参数整合在一起，允许建立器官特异性的老化时钟，这可以预测高分辨率以高分辨率的特定年龄相关疾病的发展。奇特的个体老化 - 指标（称为年龄型）可能为个性化的抗衰老，预防医学提供新颖的工具。在这里，我们回顾了相对于生物逻辑老化时钟和基于OMICS的数据的数据，提出了不同的器官特异性衰老率。应鼓励对纵向数据的其他研究，包括年轻受试者和分析与性别相关的差异，以在临床实践中应用年龄分型分析以进行预防目的。
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测 通过沉浸式虚拟现实（Virtual-HF）提高对心力衰竭患者康复的依从性：一种随机对照试验的方案 对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池 个性化抗衰老药物的年龄型 ASMR作为特质经验：实验证据 基于光流的CNN用于检测未毛细管的DeepFake操纵 DNA损伤反应抑制剂中的胆管癌 Boreas：MDM2抑制剂NAVTEMADLIN（KRT-232）的全球III期研究 /难治性骨髓纤维化< / div < / div> 虚拟筛选加速磷酸二酯酶9抑制剂在海藻酸盐毒性中具有神经保护作用的体外模型 精油对比佛罗伦萨大教堂外部大理石的生物降级 快速和定量NMR- ... 的实际考虑因素 手性有机自由基单层中的自旋极化电流 气候变化焦虑量表（CCA）：大学生的心理测量学特性 弗洛尔存储库istituzionaledell'universitàDeglistudi ...
通过谱系可塑性和发散的克隆进化（3，5-7）。CRPC-NE患者通常通过类似于小细胞肺癌（SCLC）的化学疗法方案进行积极治疗，并且还在进行几项CRPC-NE指导的临床试验。当前CRPC-NE的诊断仍然存在，因为需要转移活检以及室内肿瘤异质性。浆细胞-FRE-FREDNA（CFDNA）的DNA测序是一种无创的工具，可检测CER中的体细胞改变（8）。但是，与CRPC-Adeno相比，癌症特异性突变或拷贝数的变化仅在CRPC-NE中适度富集（3，9）。相反，我们和其他人观察到与CRPC-NE相关的广泛的DNA甲基化变化（3，10），并且可以在CFDNA中检测到这种变化（11，12）。DNA甲基化主要是在CpG二核苷酸上进行的，并且与广泛的生物学过程有关，包括调节基因的表达，细胞命运和基因组稳定性（13）。此外，DNA甲基化是高度组织特异性的，并提供了强大的信号来对原始组织进行反v，从而允许增强循环中低癌部分的检测（16、17），并已成功地应用于早期检测和监测（18，19）。如前所述，可以用甲硫酸盐测序来测量基础分辨率下的DNA甲基化，该测序为每种覆盖的CpG提供了一小部分甲基化的胞质的β值的形式，范围为0（无甲基化）至1（完全甲基化）。低通序测序遭受低粒度，并以粗分辨率捕获所有区域。原则上，诸如全基因组Bisulfite CFDNA测序（WGB）之类的方法可以很好地了解患者的疾病状况，并具有最佳的甲基化含量信息。实际上，鉴于高深度全基因组测序的成本，WGB的低通型变种适用于大规模的临床研究。鉴于此上下文中的大多数CPG站点可能是非信息或高度冗余的，我们旨在将测序空间减少到最小设置
用于剩余有用寿命估计（NMPM）的嘈杂多径平行混合模型
最近，对不同深度神经网络（DNNS）架构的平行杂交模型的持续发展，越来越多的兴趣激增，以保持有用寿命（RUL）估计。在这方面，本文在文献中的第一次介绍了一种新的基于Hybrid DNN的框架，用于RUL估算，称为嘈杂的多径平行混合模型，用于剩余有用的寿命估计（NMPM）。提议的NMPM框架是三个平行路径的编写，第一个使用了一个嘈杂的双向长短术语记忆（BLSTM），用于提取时间特征并学习在两个方向，正向和后门中学习序列数据的依赖。第二个平行路径采用嘈杂的多层感知器（MLP），由三层组成以提取不同特征类别的层。第三个平行路径利用嘈杂的卷积神经网络（CNN）来提取特征的组成类。然后将三个平行路径的串联输出送入嘈杂的融合中心（NFC）以预测RLU。提出的NMPM已根据嘈杂的训练机制进行了培训，以增强其泛化行为，并增强模型的整体准确性和鲁棒性。使用NASA提供的CMAPS数据集对NMPM框架进行了测试和评估，该数据集说明了卓越的性能与最先进的对应物相比。