XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寿命
植物提取物对Gerbera var中花瓶寿命的影响。 pre intenzz
与Ocimum Sanctum @ 5.0％记录了最长的花瓶寿命（11.00天），CUV为30.82 g天-1，CTL为39.66 G天-1，最小微生物载荷3.15 CFU×10 -5。在植物提取物的不同组合中，在花瓶溶液中含有t 3（Mentha viridis @ 5.0％ +Ocimum Sanctum @ 5.0％）的花瓶寿命为9.35天，CUV为28.96 g天-1，CTL -1，CTL的29.19 g天-1，新鲜21.58 g -1 -1 c.58 crimiem -1 c.58 c.58 c.58 c.58 c.58 c.58 c.58 c.58 c.58 c。 。在植物提取物对Gerbera Flowers T 2花瓶寿命的影响（5.0％）最适合维持花瓶寿命及其参数，并且与T 16（8 hqs @ 0.8％）相当。t 3（Mentha Viridis @ 5.0％ +5.0％ @ 5.0％）有效。
修正为：用于锂离子电池寿命预测和基于风险价值的维护框架的不确定性校正分数广义帕累托运动
原文发表时未注明资金来源：本研究由泉州市科技重大专项（批准号：2022GZ8）、闽南理工大学技术创新项目（批准号：23XTD113）、产学研合作资助。
衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散
衰老研究和健康寿命医学中的深度学习和生成人工智能
简介“人工智能”（AI）一词是在1956年的开创性达特茅斯会议上创造的[1]。虽然AI有多种定义，但《 2020年美国国家人工智能法》将其定义为基于机器的系统，对于给定的一组人为定义的目标，可以做出预测，尊重或决定影响真实或虚拟环境[2]。AI包括各种子场，包括机器学习（ML）和DL。图1说明了不同类型的AI及其功能和功能之间的分层关系。ML是指使计算机能够执行任务而无需明确指令的算法和统计模型，依赖于模式和推理[3]。dl是ML的子集，使用具有许多层（因此“深”）的神经网络来分析各种类型的数据[4]。dl于2015 - 2016年首次应用于A. Zhavoronkov的Group [5]，于2015 - 2016年将其发表深度衰老时钟（DAC）。从那时起，DL中的许多技术，例如生成对抗网络（GAN），大语言模型（LLM）和DeNoing扩散
新闻稿发现了确定霉菌寿命的DNA突变
6词汇表Akapan Mold Akapan模具（科学名称：Neurospora crassa）是一种属于门comyceae的丝状真菌，自古代以来一直用作遗传学的模型生物体。不仅为诸如获得突变体的培养和方法等研究建立了重要的技术，而且可以轻松地从生物库中心获得各种突变体，从而使其成为实验生物体的重要地位。 线粒体DNA线粒体是存在于真核生物内的细胞器，并通过氧气呼吸产生能量。线粒体具有自己的DNA，称为线粒体DNA，其中包含氧气呼吸所需的各种基因。如果这些基因异常，则无法产生能量。 线粒体疾病线粒体疾病是由异常线粒体功能引起的疾病的一般术语。据报道，许多线粒体疾病也是由DNA聚合酶γ异常以外的其他因素引起的。
保持健康和裸身寿命的秘诀...
[2023年11月17日收到； 2024年1月6日修订； [2024年1月9日接受]摘要：健康与长寿是人类的梦想和医学界的主要领域。裸痣大鼠（NMR）是一种独特的鼠动物，寿命极长（超过38年），几乎没有衰老的迹象，例如生殖下降，神经退化性疾病和癌症。他们为我们提供了预防与年龄有关的疾病的宝贵观点。本综述系统地总结了衰老抗性中裸鼠大鼠不同系统的特征，并进一步利用了衰老抗性的机制形成了基因组，端粒，蛋白质回收，代谢和氧化应激态度。作为一种与人类相似的物种，不能排除在合理的有效性，安全性和道德评估之后，将在医疗转型中发展出裸mole大鼠的主要基因，以实现人类健康和寿命的梦想。关键词：裸露的痣老鼠，衰老，ROS，基因组，新陈代谢寿命和健康应该是所有人的主要目标。慢性疾病的发生通常与衰老[1]呈正相关，例如癌症，心血管疾病和神经变性[2-4]。在模型动物中进行了许多研究，例如caenorhabditis elemants和Lab小鼠，例如CGAS/STING途径和MTOR途径[5，6]。这些动物在药物评估和机理研究方面非常出色，但是在提供新的观点以与年龄相关的疾病相抵抗与年龄相关的疾病的局限性。裸mole大鼠（NMR）是一种独特的鼠动物，寿命极长（超过38年）[6]，揭示了诸如生殖下降[7]，阿尔茨海默氏病[8]和癌症[9]等衰老的迹象。因此，必须找到有效的基因，环境和药物干预措施来延迟衰老，改善功能损失并减少
在成人寿命中，海马 - 皮质整合支持记忆功能的两个长轴维度
图1。海马皮质连通性的地形梯度。a）前三个海马连接图（G1-G3），解释了左右半球的67％的方差。相似的颜色传达了类似的皮质连接模式。值范围在0（蓝色）和1（黄色）之间。b）图沿前后海马轴的连通性传达。从23个海马垃圾箱（每个〜2mm）的平均值与距离最前最前海马体素的距离（以毫米为单位）绘制。值，并在参与者之间平均。G1传达了沿前后梯度的连通性逐渐变化。g2传达了沿二阶长轴梯度的连通性逐渐变化，将中间海马与前端和后端分开。g3传达沿纵轴的连通性几乎没有变化，而连通性变化反而在主要的内侧侧面梯度中进行了组织。c）G1，G2和G3的皮质预测。值范围在0（蓝色）和1（黄色）之间。d）梯度空间中皮质网络的顺序。密度图可视化七个皮质网络的梯度值的分布（Yeo等，2011）。e）海马梯度的皮质模式与皮质功能组织的三个主要梯度之间的相关性，这些梯度在每个图的顶部都被示例（Margulies等，2016）。
通过机器对汽车钢疲劳寿命进行建模……
神经网络使我们能够模拟 QSTE340TM 钢的疲劳寿命，并有效预测材料在循环载荷下的裂纹扩展。我们根据 [7] 中获得的实验数据建立了函数依赖关系模型。数据集 [8] 包含裂纹长度 a 与载荷循环数 N 的依赖关系，其中四个应力比 R 分别为 R = 0.1、0.3、0.5 和 0.7，在恒定振幅 (CA) 下，以及在单次拉伸过载后，过载比 Rol = 1.5、2.0。神经网络在一个数据集上训练，其中输入参数为载荷循环数 N 、应力比 R 和过载比 Rol ，输出参数为裂纹长度 a 。载荷循环 N 反映了钢的载荷循环数，是评估疲劳裂纹扩展的主要参数之一。应力比 R 决定了循环中最小载荷和最大载荷的比率，这也会影响疲劳裂纹发展的速度。过载率 Rol 考虑负载超过标称值的情况。
成人寿命的血脑屏障水的渗透性
阿姆斯特丹神经科学系放射学和核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心，位置VUMC，阿姆斯特丹，荷兰B阿姆斯特丹B阿姆斯特丹神经科学，脑成像，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰，荷兰c C GRAINID和COVENTICAM of COGNALITION，OSLOIGOL，OSLIAGICOL，rADIICOD和INCULICALIC，rADIIDACTION，ORDIACIC，INTICALICION和CONCOLICAL INICATION，ICTION，INDICOLICAL INICATION，INCOLICALIGY，INCOLIDICALIGY，ORDICOLIC奥斯陆大学医院，奥斯陆，挪威E Fraunhofer数字医学研究所MEVIS，德国，德国Bremerhaven应用科学大学，德国Bremerhaven，G Queen Square Square神经病学研究所和医学图像计算中心（CMIC），伦敦大学，伦敦大学，UK Mediri Gmbh，Mediri Gmbh，Mediri Gmbh，Heidely，Heidely Iny Idiri gmbh，Heidey Iny Imigry Image Computing（CMIC）不来梅，不来梅，德国