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一生的健康|肥胖预防计划-Oklahoma.gov
在过去两年中，肥胖症从34.8％增加到36.4％，俄克拉荷马州仍然是美国最肥胖的州之一。在2020年，俄克拉荷马州的肥胖症患病率是美国排名第9，根据美国的健康排名，肥胖州最高的州之一（1）。全国各地的成年人口中有31.9％被认为是肥胖的，而俄克拉荷马州的成年人中有36.4％。总体而言，俄克拉荷马州有大约100万肥胖的成年人。此外，俄克拉荷马州10-17岁的儿童中有32.3％的人超重或肥胖，而全国平均水平为32.1％。最近，低收入2到5岁的人口有所改善，但随着一个州需要做的更多。
SURS 终身收入策略 - 投资选择
这些是示例说明。以下示例显示了改变退休年龄和保障收入水平的影响：保障收入水平越低，您的 SURS LIS 资产中通过长期分配到保障收入组合而得到保证的百分比就越低。当您登录退休账户并单击与 SURS LIS 相关的选项卡或联系呼叫中心专家时，您可以查看您的实际、独特的投资组合和相关费用（适用于任何年龄）。
设备的循环经济策略寿命扩展
摘要：即使如今的经济仍被锁定为生产线性模型，更严格的环境标准，资源稀缺和消费者的期望不断变化，也迫使组织找到减轻影响的替代方案。循环经济的概念（CE）在越来越多地被视为解决这一系列挑战的解决方案。也就是说，围绕CE和生命周期延长策略（LCE）的多种方法和定义使得对（中小型企业）中小型企业很难对该主题有一致的理解。本文旨在通过对与CE和终生扩展有关的最突出的论文进行系统文献综述，尤其关注设备和机械部门，以弥合这一差距。一种分类法被用来定义和集群选定论文的子集，以建立一种均质方法，以了解行业中使用的多种策略以及维护和再制造策略的标准。作为最终的研究步骤，我们还提出了一个战略表征框架（SCF），以为选择用于生产设备的生命设备生命周期延长的最佳策略奠定基础。
终身患运动神经元疾病的风险（...
终生发展运动神经元疾病（MND）的风险约为300中的1个。该疾病的确切原因仍然未知，并且需要进行研究的资金来理解这一点，并最终需要开发治疗。MND协会致力于照顾与MND的人，并通过我们的研究资金来照顾和影响MND的世界。先前的研究试图确定运动或对接触运动的运动影响是否导致神经系统疾病的风险增加，例如阿尔茨海默氏病，MND和慢性创伤性脑病（CTE）。在过去的十年中，一些证据表明，包括足球和美式足球（NFL）的接触运动之间存在潜在的联系，而神经退行性疾病的风险增加了。的发现表明，在专业水平上踢足球的人患神经退行性疾病的风险增加，其中一些研究表明，成为职业足球运动员会增加一个人发展MND的风险（Chio等2005：Chio等人，Chio等，2009）。另一项研究（Russell等，2022年）得出结论，与普通人群相比，前苏格兰国际橄榄球联盟球员患MND的风险增加了。也有少量的研究发现，表明对MND的敏感性增加与某些专业运动有关，并且运动容易重复脑震荡头和颈脊柱创伤（Blecher等人，2019年）。当然，这项研究在MND协会中引起了人们的极大兴趣，公众对接触运动和神经退行性疾病的风险的关注正在增加。尽管这些研究迄今进行了这些研究表明这些职业运动与MND之间的相关性并未证明因果关系 - 因此他们认识到，职业足球运动员和橄榄球运动员更有可能发展MND，但他们并不建议这样做专业地踢足球，或者直接导致一个人发展MND。也要牢记这些研究中报告的MND病例的数量仍然相对较低，因此得出结论，如果由于随机的机会，这只是一个群集，则可能会误解风险的确定风险。尽管体育内部的运动越来越多，可以理解，认识并在必要时减轻负面的长期影响，但也很明显，需要更多的研究。我们认识到这一点，并正在与研究人员和机构合作，以促进MND研究。我们已经与苏格兰MND慈善机构和我的名字“ Doddie基金会”合作，以资助新的研究，以研究创伤性脑损伤是否会导致发展MND的风险增加。这项研究，创伤性脑损伤和运动神经元疾病（T-MND）由威廉·斯图尔特教授及其团队在格拉斯哥大学领导。我们也是MND和Sport Expert Working Group的一部分，该组织致力于探索Sport和MND之间的潜在联系。该小组包括MND协会，MND Scotland和我的名字“ Doddie以及MND的人们）的代表，并且正在回应许多科学出版物，这些出版物表明，在
一生中大脑结构的性别差异
大脑的神经解剖特征表现出女性和男性之间的差异，包括健康和病理状况[1]。Bethlehem等。（2022）最近根据磁共振成像（MRI）数据开发了人类脑图，从概念后115天到100年，超过100,000名参与者的数据[2]。这项研究发现，雄性和女性一生的脑组织量显着不同，并且在患有精神病和神经系统疾病的人的大脑生长模式中也可以看到这些差异。基于这种生长图轨迹，与女性相比，男性在MRI表型之间具有较大的脑组织体积和更显着的方差。了解生物学对脑发育的影响至关重要，因为它可以显着影响不同的精神病和神经系统患者的身心健康。已经进行了许多研究，以比较健康男性和女性之间的脑量。这些研究一直发现，男性倾向于具有较大的总脑体积（TCV），总灰质体积（GMV），皮层灰质体积（SGMV），总白质体积（WMV）和脑脊液体积（CSFV）。另一方面，女性通常表现出较高的平均皮质厚度（CTH）[3]。Abe等。 （2010）检查了21至71岁年龄段的个体人群，表明男性拥有更大的GMV和WMV [4]。 与女性相比，男性随着衰老的衰老表现出更高的GMV和WMV下降率。Abe等。（2010）检查了21至71岁年龄段的个体人群，表明男性拥有更大的GMV和WMV [4]。与女性相比，男性随着衰老的衰老表现出更高的GMV和WMV下降率。这表明男性和女性具有不同的大脑结构，与年龄相关的大脑变化的模式也不同。男性和女性之间大脑结构终生差异背后的确切病因仍然不完全理解。新兴证据表明，这些变化可能具有发育起源。某些研究已经确定了男性和女性脑细胞中不同的表型，表明性别染色体在基于性别的大脑出现中的关键作用不同。例如，体外研究表明，具有XX和XY染色体构型的胚胎脑细胞表现出不同的行为[5]。Xy细胞培养物表明与XX对应物相比，产生更高数量的多巴胺神经元的倾向[5]。这强调了大脑结构中性别差异的遗传起源。与这种观点一致，与女性同行相比，男性婴儿的总GMV和WMV较大[6]。此外，这些差异持续到青春期，男性表现出更大的GMV，WMV和TCV [7]。这些发现强调了性别染色体在男性和女性之间脑差异的发展和延续的意义。虽然许多研究提供了支持男性和女性之间大脑差异的遗传起源的大量证据，但大量的研究表明，性激素对大脑发育的影响很大。先前的研究表明，睾丸激素充当人类胎儿脑编程系统，导致大脑结构和功能的胎儿二态性
基于故障物理 (PoF) 的功率寿命预测...
摘要：本文介绍了如何使用故障物理 (PoF) 方法在早期设计阶段快速准确地预测印刷电路板 (PCB) 级电力电子设备的寿命。结果表明，精确建模硅金属层、半导体封装、印刷电路板 (PCB) 和组件的能力可以预测由于热、机械和制造条件导致的焊料疲劳故障。该技术可以预测 PCB 的生命周期，同时考虑到它在运行期间会遇到的环境压力。它主要涉及将电子计算机辅助设计 (eCAD) 电路布局转换为具有精确几何形状的计算流体动力学 (CFD) 和有限元分析 (FEA) 模型。由此，应用热循环、机械冲击、固有频率以及谐波和随机振动等应力源来了解 PCB 退化以及半导体和电容器磨损，并相应地提供高保真功率 PCB 建模的方法，随后可用于促进飞机系统和子系统的虚拟测试和数字孪生。
第5章建模寿命预测的功率半导体模块
可靠性工程已成为功率电力（PE）的一个相对较新的分支，该分支支持快速进步，并具有明显提高的可靠性评级，以实现高级电力电子转换器系统（PEC）。pecs在越来越严重的温度纤维中运行，即在极端温度水平之间的快速循环。因此，作为PEC的基本组成部分，功率半导体模块的可靠性要求显着增加。电源模块制造商一直在研究新的电源模块设计和包装技术，以增加限制和延长future中功率模块的寿命，随后也可以在可靠性方面进行高性能[1]。将来，可靠性方面必须包括在新型的多域优化工具中，以进一步改善PEC的设计。朝着该目标的第一步是允许将系统组件的寿命模型集成到设计过程中。功率模块的可靠性代表了一个高度的跨学科主题，因为它需要在不同领域具有更深入的知识：1）功率模块的机械设计和热能功能，2）失败的物理学，由Ma terial Science解释，以及3）Power Electronics作为其应用程序文件。已经研究了终生估算功率模块的预测技术和复杂模型，并受到了越来越多的关注。这些模型中的大多数是用于表征功率模块功率循环功能的经验寿命模型，例如[2，3]中介绍的寿命模型。现有Power模块的制造商拥有详细的产品数据，是开发和验证功率模块终生模型所需的专业知识和资源，已经进行了重大调查。实际上，它们仅基于经验和统计分析，对长期加速循环测试中获得的大型数据库。
基于贝叶斯的高功率白色LED的寿命预测
©2021。此手稿版本可在CC-BY-NC-ND 4.0许可下提供https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/
无标签的无标记宏观荧光脑肿瘤寿命成像
晚期神经胶质瘤是最具侵略性的恶性脑肿瘤，生存时间较短。实时病理学有助于或图像指导的手术程序，消除肿瘤有望改善临床结果并延长患者的寿命。我们的工作集中在开发胶质瘤术中诊断和鉴定光学标记的快速和敏感测定方面，对于肿瘤和健康脑组织之间的分化必不可少的光学标志物。我们利用了与新鲜切除的大脑组织的神经胶质瘤的代谢相关的内源性流体团的荧光寿命成像（FLIM）。宏观分辨的宏观动物神经胶质瘤模型和患者胶质母细胞瘤的手术样本以及白质的宏观分辨荧光图像已被收集。应用了几种已建立的和新算法来识别肿瘤的成像标记。我们发现神经胶质瘤的荧光寿命参数为肿瘤和完整脑组织之间的分化提供了背景。所有三种大鼠肿瘤模型均表现出恶性组织和正常组织之间的实质性差异。同样，来自患者的肿瘤表现出与周围白质的统计学显着差异，而无需进行锻炼。虽然本文中提供的数据和分析是初步的，并且需要对大量样品进行进一步研究，但基于宏观FLIM的拟议方法具有临床瘤诊断和评估神经胶质瘤手术边缘的较高潜力。
LoRa 传感器电池寿命预测的学习模型......
摘要 今天，工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 范式带来的要求代表了无线传感器网络的创新飞跃，从而实现了新颖的智能工业测量系统。事实上，测量能力面临着前所未有的挑战，人们越来越需要从可能覆盖大面积的移动电池供电节点收集可靠而准确的数据。因此，优化能耗和预测电池寿命是这种基于物联网的测量系统中需要准确解决的关键问题。本文考虑的增材制造应用就是这种情况，其中嵌入在制造工件中的智能电池供电传感器需要可靠地传输其测量数据，以更好地控制生产和最终使用，尽管无法物理访问。低功耗广域网 (LPWAN)，尤其是 LoRaWAN (长距离 WAN)，代表了一种有前途的解决方案，可确保上述场景中的传感器连接，经过优化以最大限度地降低能耗，同时保证长距离操作和低成本部署。在所介绍的应用中，配备 LoRa 的传感器嵌入到工件中，以在整个使用寿命期间监控一组有意义的参数。在这种情况下，一旦传感器嵌入，它们就无法访问，它们的唯一电源是最初安装的电池。因此，本文彻底研究了电池寿命预测和估计问题。为此，提出了一种基于人工神经网络 (ANN) 的创新模型，该模型是从增材制造应用中使用的锂亚硫酰氯电池的放电曲线开始开发的。将在真实传感器上进行的实验活动的结果与模型的结果进行比较，并用于对其进行适当调整。获得的结果令人鼓舞，为未来有趣的发展铺平了道路。