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人类寿命的大脑图表
在过去的几十年中，神经影像学已成为人脑基础研究和临床研究中无处不在的工具。然而，目前还没有参考标准来量化神经影像学指标随时间推移的个体差异，这与身高和体重等人体测量特征的生长图表不同 1 。在这里，我们整合了一个交互式开放资源，以对来自任何当前或未来 MRI 数据样本的大脑形态进行基准测试（http://www.brainchart.io/）。为了以现有的最大、最具包容性的数据集为基础制定这些参考图表，同时承认由于已知的 MRI 研究相对于全球人口多样性的偏见而导致的局限性，我们汇总了 100 多项原始研究中的 101,457 名人类参与者的 123,984 次 MRI 扫描，这些参与者的年龄在受孕后 115 天至 100 岁之间。MRI 指标通过百分位数分数量化，相对于生命周期内大脑结构变化的非线性轨迹 2 和变化率。脑图确定了以前未报告的神经发育里程碑 3 ，表明个体在纵向评估中具有高度稳定性，并证明了对原始研究之间的技术和方法差异的稳健性。与无百分位数的 MRI 表型相比，百分位数分数显示出更高的遗传性，并提供了非典型大脑结构的标准化测量，揭示了神经和精神疾病中神经解剖学变异的模式。总之，脑图是朝着稳健量化个体差异迈出的重要一步，以多种常用神经影像学表型中的规范轨迹为基准。
塑料从寿命结束的角度
抽象的塑料环境污染是生态系统功能的新兴威胁，是广泛的受众群体。最近，研究的研究集中在塑料废物积累，污染和创新解决方案上，用于塑料废物管理，因为它们在保护环境中的重要作用。本研究的重点是全球塑料污染问题，尤其是一次性塑料，该塑料在2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行期间被称为救生员。它还解决了最新的科学见解和可靠的解决方案，例如从线性经济转变为循环经济，这是一项巨大的节省成本的成就。从这个角度来看，塑料污染围绕着地球的生态系统，海洋，土壤和空气，这对环境和人类健康是严重的威胁。在这方面描述了克服问题或减少其后果的简单，实用的方法。这项研究的结果表明，以下内容解决了塑性污染危机：人类习惯和培训对“ 4RS”的重大变化（减少，降低，重复使用，回收和拒绝塑料），一方面，全面的政府管理，通过开发必要的标准来开发必要的标准，以限制单一使用塑料的产生，以及在其他手中的产生，以及更多的成本，以及更多的成本，以及更多的成本，以促进更多的成本，从而获得更多的成本，从而获得更多的成本，从而获得更多的成本，从而获得更多的成本，从而获得更多的成本，从而获得更多的成本，从而有效地创造出来，从而有效地构成了这种标准。可重复使用的包装，利用100％可再生能源和更广泛的努力来生产可生物降解的塑料，最后是实施循环经济或零废物方法。关键字：一次性塑料；塑料污染；微型塑料；环境;人类健康；资源恢复；循环经济。
电动汽车电池寿命管理
1 Arrinda，M。; Oyarbide，M。；宏观，H。； Muxika，E。; Popp，H。; Jahn，M。；增益，b。 Cendoya，I。 申请取决于1 Arrinda，M。; Oyarbide，M。；宏观，H。； Muxika，E。; Popp，H。; Jahn，M。；增益，b。 Cendoya，I。申请取决于
民用航空寿命预测的数字孪生 - SNC-Lavalin
与所述低保真方法提供的机会相比，高保真几何方法可能带来的部件疲劳寿命增加很小，而且投资成本要高得多。使用典型的航空航天制造公差范围进行的简单评估表明，部件寿命增量为±5％。这比低保真方法低两个数量级，但投资和所需数据量却大幅增加。这是因为固有材料疲劳性能取决于分子水平的部件几何形状。如果这是可能的，那么对任何飞机部件进行这种详细程度的扫描都会产生大量的数据；飞机结构由多少个部件组成，有多少个自由度？
基于损伤的电力电子设备寿命建模
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术，不考虑故障机制。相比之下，基于模型的方法旨在研究故障机制，以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行，但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面，我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
S41598-023-32902-Z.pdf人类寿命的大脑图表
在过去的几十年中，神经影像学已成为人脑的基础研究和临床研究中的无处不在工具。但是，与人体测量学性状（例如身高和体重1）相比，目前尚无参考标准可以量化神经成像指标的个体差异。在这里，我们组装了一种交互式开放资源，以基准从任何当前或将来的MRI数据样本（http://www.brainchart.io/）得出的脑形态。的目的是将这些参考图表基于可用的最大，最包容性的数据集，确认由于MRI研究的已知偏见相对于全球人口的多样性而言，我们汇总了123,984次MRI扫描，进行了100多种基本研究，从101,457天的101,457天参与者开始，从101,450天的参与者开始。MRI指标是通过百年分数定量的，相对于大脑结构变化的非线性轨迹2和寿命中的变化速率。大脑图表鉴定出先前未报告的神经模板里程碑3，在纵向评估中显示了个体的高稳定性，并且在基本研究之间表现出了对技术和方法学差异的稳健性。Centile分数显示出遗传力的增加，并提供了非典型大脑结构的标准化度量，该测量揭示了神经和精神疾病之间神经解剖学变异的模式。总而言之，大脑图是对在多种常用的，常用的神经影像型中对单个变异进行稳健量化基准的基准定量基准的重要一步。
衰老和寿命：IEEE Agetech活动
•潜在的技术领域可能包括计算机/软件，消费电子，医学，辅助机器人技术等。•标准可以解决有兴趣参加此活动的志愿者的可用性/人为因素，设计指南，术语/测试方法，这表明您的兴趣在https://ieeesa.io/agetech
哈特：深度学习的寿命心力衰竭...
抽象心力衰竭（HF）导致持续的风险和长期合并症。对于患有心血管疾病的终身HF后遗症（例如先天性心脏病患者（CHD））的患者尤其如此。我们开发了HART（心力衰竭的风险轨迹），这是一种预测CHD患者HF轨迹的深度学习模型。Hart旨在捕获患者病史中医疗事件之间的上下文关系。通过使用屏蔽的自我发挥机制来预测未来的HF风险，该机制迫使其仅专注于过去医疗事件的最相关部分。为了证明HART的实用性，我们使用了一个大型队列，其中包含来自魁北克CHD数据库的医疗保健行政数据（137,493例患者，35年随访）。HART在Precision-Recall下达到28％的HF风险预测，比现有方法提高了33％。患有严重CHD病变的患者在整个生命周期中显示出始终升高的HF风险，遗传综合征患者的HF风险升高，直到50岁。出生状况的影响降低了长期HF风险。干预措施（例如心律不齐手术）的时机对个人的寿命HF风险产生了不同的影响。在年轻时进行的心律失常手术对HF风险的长期影响最小，而成年期的手术具有显着的持久影响。一起，我们表明HART可以通过在过去的医疗事件中捕获长期和短期依赖性来检测CHD患者的有意义的HF风险。我们的代码可在https://github.com/li-li-lab-mcgill/hart-hart-hart-failure-partentive-risk-trajectory获得。
实践：用DNA测序的土壤寿命
民用科学项目“土壤生命”：您的土壤健康？是Uhasselt区域分析研究中心（ORA），环境科学中心（CMK），Limburg（HBVL），环境和橙色部的重要性之间的合作项目。该项目由CMK的博士后研究员S. Thijs领导。该项目从2023年6月18日至2024年3月24日运行。该项目的目的以及一千名林堡，20所学校和一组国际研究人员的目标，以绘制，分析，遵循和改善1000名利堡花园的土壤寿命。https://www.bodleven.behttps://www.bodleven.be
最大化电动汽车电池第一寿命
摘要：电动汽车电池的第二人寿应用正在引起人们的关注，以最大程度地减少环境影响并增加经济利益。但是，对于这些二人电池，预计对固定能量存储的需求预计将在不久的将来饱和。这一事实，除了二人电池的几种技术和经济挑战外，还促进了探索其他替代方案。这项工作分析并比较了这些可能的方法，从电池降解和经济利润方面进行了比较。结果表明，对于大型电池，密集的电网车辆不会引起电池的提前退休，并允许减少电池的不足。此外，对于相同的电池尺寸，与二人应用相比，到达电网的车辆提供了更多的经济利润。尽管如此，只有在少数情况下，这似乎比简单地利用电池进行驾驶更重要。重要的是，这项研究表明，由于假设电池的固定终端阈值，对第二人寿的评估往往过于乐观。