XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemChronological
新课程
n（简单更改） - n（简单更改） - 请在以下程序中添加本课程：1）在补充课程下的BSC主要数学中，“从以下内容中选择了15-21个学分：至少6个学分必须在400或500级上。”- 按时间顺序排列的列表。2）（b.sc。）- 互补课程中的主要统计数据“第二部分：14个学分：” - 按时间顺序排列的列表。3）（b.sc。）- 自由计划 - 互补课程中的核心科学统计数据至少从按时间顺序排列的至少9个学分。4）（b.sc。）- 自由计划 - 互补课程下的核心科学组成部分数学“剩余的18个学分中的剩余成分：” - 按时间顺序排列的列表。5）（b.sc。）- 尊重互补课程下的概率和统计学“ 0-8个学分：” - 按时间顺序排列的列表。
o r i g i n a l r e s a r c h脑虚弱的神经影像超过年龄与血管内血管血管后的功能结果有关
背景：当前的指南不建议对大血管闭塞（LVO）中风患者的血管血栓切除术（EVT）的年龄上限。但是，老年年龄与预后差的风险增加有关。这项研究旨在研究EVT在老年人和非性能患者中的疗效，并确定结果不佳的因素。方法：包括接受EVT的LVO-Stroke连续三百例患者，我们使用了具有限制的立方样条的敏感性分析，将75年定义为75年。参与者被二分成老年人（≥75岁）和非大比例（<75年）。脑虚弱。主要结果是3个月的功能结果，次要结果是EVT功效和安全性。结果：老年患者的高血压，糖尿病，心房颤动以及更严重的GCA和WML的发生率明显更高。老年患者的良好预后率为32％，明显低于非埃尔德利患者（54％，p <0.001）。两组之间的再灌注（89％vs 93％，p = 0.363）和颅内出血（38％vs 41％，p = 0.826）没有差异。在老年患者中，高度GCA（OR 1.15，95％CI 1.02-1.30，p = 0.012）和中度/重度WML（OR 5.88，95％CI 1.47-23.50，p = 0.015）独立预测的3个月差。关键词：中风，血管内血栓切除术，预后，老年人，脑脆弱结论：GCA和WML在LVO-STROKE的EVT的老年患者中发挥关键作用，为长期预测的早期预测提供了宝贵和实用的信息。
使用经过最低限度预处理的 T1w 图像作为输入的用于预测大脑年龄的深度学习模型
近年来，个体生物年龄（可能与实际年龄不同）的概念引起了医学研究界的极大兴趣，因为衰老是多种与年龄相关的健康状况和死亡的重要风险因素。同一实际年龄的个体之间的健康结果也存在很大的异质性（Jylhävä et al., 2017）。在过去的几十年中，研究强调，由于遗传和环境因素（如生活方式行为）之间复杂的相互作用，人与人之间的生物衰老过程存在差异（Cole et al., 2017, 2019; Fratiglioni et al., 2020）。鉴于整个衰老过程中身体和大脑的持续变化，实际年龄是死亡、慢性疾病和功能障碍的一个关键风险因素（Jylhävä et al., 2017）。大脑中各种与年龄相关的变化与多种神经退行性疾病的发展密切相关，包括阿尔茨海默病 (AD) 和血管性痴呆 (Hou et al., 2019)。与其他与年龄相关的健康状况以及痴呆症领域一样，相同实际年龄的人在症状表现和潜在脑病理方面存在显著的异质性 (Ferreira et al., 2020)。因此，量化生物年龄可能是一种比传统实际年龄更有用的附加指标，可用于识别有患上与年龄相关的疾病风险的个体 (Cole et al., 2019; Tian et al., 2023)。
预测切片水平的大脑年龄：卷积神经网络和对解释性的后果
问题：以后生活的年代老化与脑退化过程以及中风和痴呆等疾病的风险增加有关。随着衰老人群的趋势，寿命，心理健康和精神病研究的增加，人们越来越关注理解与大脑相关的衰老变化。最近的发现表明脑年龄差距（按时间年龄和大脑成像指数预测的脑年龄之间的差异）；间隙的大小可能表明脑老化过程和疾病的早期发作。人工智能允许在年代和预测的脑时代的差距上缩小差距。但是，驱动大脑年龄预测模型预测的因素仍然未知，并且这些因素并不多，这些因素可以从机器学习模型的黑盒本质中收集。本研究的目的是测试一种大脑年龄回归方法，该方法更适合研究人员和临床医生的解释。
ETSI STF 655智能合约标准
** c o m p o t e r p r o g r a m **用于使用一系列电子数据记录并确保其完整性和时间顺序排列的准确性，用于自动执行协议或其部分。
多研究分析可以识别潜力...
•我们确认了年龄年龄与皮肤微生物组多样性之间的积极联系，但我们还观察到微生物组多样性与乌鸦脚皱纹等级之间存在全球正相关，这是皮肤老化的关键征兆，尽管其中的关系在包含的子研究中有所不同。我们还观察到微生物组的多样性与跨性别的水损失之间存在负相关。•探索了乌鸦的脚皱纹和微生物特征之间的联系，同时考虑了单个研究和年代年龄作为混杂因素的影响，鉴定了几种潜在的生物标志物。•使用独立研究进行多研究分析是一种有价值的方法，可以提高样本量并仅通过单个研究来解决问题。但是，由于子研究通常是由不同的主要研究者和方法产生的，因此分析依赖于数据协调以及能够解决这些差异的分析工具的使用。
可再生能源系统时间序列减排的充分性
为降低计算复杂度，宏观能源系统模型通常采用简化的时间序列数据。对于依赖季节性储能并以风能和太阳能等间歇性可再生能源为特征的可再生能源系统，时间序列简化的充分性值得怀疑。使用容量扩展模型，我们评估了创建和实施简化时间序列的不同方法，以了解负载损失和系统成本。结果表明，充分性在很大程度上取决于简化时间序列的长度及其在模型中的实现方式。按时间顺序序列实施并重新调整时间步长可以最好地防止负载损失，但会对季节性储能产生正偏差，从而高估系统成本。与按时间顺序序列相比，分组周期需要更多时间，因此需要求解相同数量的时间步长，因为该方法需要额外的变量和约束。总体而言，结果表明需要进一步努力改进时间序列简化和其他降低计算复杂度的方法。