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苏格兰的RCPSYCH联合年龄和一般成人...
Ajoy Thachil博士Thachil博士自2014年以来一直是SLAM的顾问，经过一段时间，在西伦敦西部心理健康信托基金和帝国大学医疗保健信托基金会担任顾问联络精神病医生。他建立了Croydon心理健康联络服务和Croydon药物和酒精支持服务，后来在SLAM的四项ED Liaison Psychiatry Services领导了护理过程和模型的标准化。当前担任医疗总监的工作重点是开发精神健康的急诊（SDEC）（与Sun Projects和IOPPN合作），新的NHS111 NHS111 Press 2精神健康服务/S136 Hub for South London，Croydon Croydon社区心理健康转型计划和心理健康危机部门。他完成了SLAM，GUYS和St Thomas和IOPPN的核心培训，以及SWLSTG的专家培训，Atkinson Morley Neurosciences Center，St George's Hospital和St George Hospital和St George's London大学，后者是NIHR的一部分，作为NIHR的一部分，作为NIHR奖学金的一部分。演示概述NHS111PRESS2/South London的第136节是第一个专门的24/7心理健康危机和警察咨询电话线，将在伦敦实施。它是由伦敦南部心理健康合作伙伴提供者合作者开发和建立的，该合作者汇集了涵盖南伦敦南部的三个心理健康信托：奥克斯利亚斯，西南伦敦和圣乔治，以及南伦敦和莫德斯利。这条线是作为对近年来英格兰心理健康危机激增的回应，以及全国警察部队对正确的人保健计划的实施。建立服务已经需要跨机构工作，从而导致后勤，运营和文化挑战。尽管面临这些挑战，但根据《心理健康法》第136条的拘留始终减少了大约三分之一。它使我们更好地了解了危机服务如何满足我们人口的需求以及他们如何满足他们的需求。有机会建立这种情报并采取行动，以实施伦敦南部12个行政区中每个行政区的最佳实践/有形干预措施，有可能使我们更广泛的紧急和紧急护理途径发生重大变化，为人口提供240万。Anthony Pelosi教授
Populus deltoides的最佳旋转年龄
这项研究的目的是确定伊朗北部的木材生产和碳储存量的众多人工林的最佳激活时间。在Choobar森林中，有两个3次3 m和3倍4 m的不同库存。伊朗，检查。 我们使用资本值（NPV）来确定最佳激活时间。 收集了有关量增长，碳含量，利润，木材价格和碳价格的数据。 在其中，我们考虑了库存成本，着陆和利率存在对最佳转移时间的影响。 如果您仅考虑木材生产，则有10或的最佳激活时间 8年的现有密度为3次3 m和3次4 m。 两种现有密度为11年。 这意味着将碳存储的值集成到最佳激活时间的扩展中，从而改变了森林建筑系统的变化。 敏感活动分析的结果表明，随着库存成本增加的最佳交通周期是正面的，并且与利率呈负相关，而最佳激活时间对地面价值相对不敏感。 我们的结果对于优化当前管理的森林经理和碳项目很重要。伊朗，检查。我们使用资本值（NPV）来确定最佳激活时间。收集了有关量增长，碳含量，利润，木材价格和碳价格的数据。在其中，我们考虑了库存成本，着陆和利率存在对最佳转移时间的影响。如果您仅考虑木材生产，则有10或8年的现有密度为3次3 m和3次4 m。两种现有密度为11年。这意味着将碳存储的值集成到最佳激活时间的扩展中，从而改变了森林建筑系统的变化。敏感活动分析的结果表明，随着库存成本增加的最佳交通周期是正面的，并且与利率呈负相关，而最佳激活时间对地面价值相对不敏感。我们的结果对于优化当前管理的森林经理和碳项目很重要。
局部大脑年龄：U-Net 模型
我们提出了一个新框架，利用深度学习在大脑局部层面估算由神经影像学得出的“大脑年龄”。与现有的全局方法相反，局部方法提供了大脑衰老解剖模式的空间信息。我们使用 3,463 名健康人（年龄 18-90 岁）的脑部 MRI 扫描训练了一个 U-Net 模型，以生成个性化的大脑预测年龄 3D 地图。在对 692 名健康人进行测试时，我们发现平均绝对误差（参与者内部）中位数为 9.5 岁。在前额叶皮质和脑室周围区域的表现更准确（MAE 约为 7 岁）。我们还引入了一种新的体素方法来减少预测局部大脑年龄“差距”时的年龄偏差。为了验证局部大脑年龄预测，我们使用来自 OASIS3（n = 267）的数据在患有轻度认知障碍或痴呆症的人群中测试了该模型。健康对照组和轻度认知障碍或痴呆症患者之间存在明显的局部脑年龄模式差异，尤其是在伏隔核、壳核、苍白球、海马和杏仁核等皮层下区域。基于感兴趣区域的平均局部脑年龄比较各组可产生较大的效应量，Cohen's d 值 > 1.5，例如在比较稳定和进行性轻度认知障碍患者时。我们的局部脑年龄框架有可能提供空间信息，从而更机械地理解健康和疾病患者大脑老化模式的个体差异。
个性化抗衰老药物的年龄型
摘要：自主感觉子午响应（ASMR）是头皮上的刺痛感，它是针对与默认模式网络连接的特定触发音频和视觉刺激的响应。我们的研究（n = 76）旨在通过检查瞳孔直径和脑活动来测试ASMR的神经生理学。假设ASMR的特质性质，我们期望结果检测到相反的生理结果，考虑到学生的直径和脑激活。我们使用了一系列的自我报告来研究心理维度。对于生理措施，我们使用了两种工具：学生和Neurosky Mindwave手机2。结果表明，在ASMR视频中，无论刺痛感如何，ASMR视频中的瞳孔直径增强。另一方面，ASMR视频中的唤醒水平低于其他条件。两种神经生理学措施之间的差异似乎是特殊的，可以被视为ASMR心理结局的促进现象。
年龄临床指南最终.pdf
病因：年龄最常见的原因是传染药。在发达国家中，病毒是70％至80％的感染性腹泻病例。轮状病毒和诺如病毒是主要的病毒病原体，几乎每个儿童在5岁时都感染了轮状病毒。（5,10）自从引入轮状病毒疫苗以来，诺如病毒已成为医学上急性胃肠炎的主要原因。（9）各种细菌病原体的占病例的10％至20％，多达10％可能归因于腹泻性大肠杆菌。（11）寄生生物（例如贾第鞭毛虫物种）造成不到10％的病例。发病率受气候和季节的影响。其他增加儿童年龄风险的因素包括日托出勤和贫困卫生条件的贫困生活条件。社区获得的艰难梭菌感染正在上升。
使用...根据图像确定一个人的年龄
目前，技术视觉领域正在积极发展 [1-5]。物体的检测和识别不仅用于专业活动 [6, 7]，也用于智能手机的普通用户 [8]。计算机视觉的任务非常多样化，具体来说，它可以是文本识别、生物识别、视频分析、卫星图像分析、图像编辑、体积模型重建、驾驶汽车 [1-3、5、8、9]。这些和许多其他任务都可以使用神经网络来解决。特别是，人工神经网络用于解决图像识别 [10] 和检测物体分类的问题 [11, 12]。这项工作的目的是研究卷积神经网络 (CNN) [13, 14] 的适用性，以解决基于图像自动确定人员年龄的问题。
先天性心脏病的生物年龄...- lirias
摘要：在过去的50年中，由于医学和手术治疗方面的显着进步，先天性心脏病（CHD）的年龄分布发生了重大变化。冠心病患者从未治愈，一生都面临着独特的挑战。在这篇综述中，我们讨论了不断增长的数据，这些数据表明该人群加速了衰老。患有冠心病的成年人更经常且年轻的年龄遇到与年龄相关的心血管并发症，例如心力衰竭，心律不齐和冠状动脉疾病。这些可能与原始的先天缺陷，纠正并发症或任何残留缺陷有关。此外，较少的，更少的是与年龄相关的并发症，例如肾功能障碍，肺部疾病，痴呆症，中风和癌症。这些并发症在年轻的年龄中的发生使得必须进一步绘制整个CHD范围内患者的衰老过程。我们回顾了潜在的可行标记，以确定生物年龄并提供当前数据的概述。我们提供了进一步检查衰老范式的未满足需要的证据，因为这强调了这个独特的，新老化的人口中更高的护理和随访需求。我们结束了探索改善寿命护理的潜在方法。
机器学习年龄中的价格发现
在快速且分散的市场面对大数据中分析高频价格发现。为了解决它，我们将机器学习模型与来自多个交易所的第三级订单书籍数据集成在一起。我们表明，梯度增强的回归树模型（GBRT）在预测短期价格变化的情况下，通过考虑时间降低和限制订单簿特征之间的相互作用来优于线性模型。值得注意的是，将订单的账簿历史记录从一个事件扩展到25个事件，将GBRT的样本r 2从4.34％提高到6.32％，这是线性模型中未观察到的模式。通过功能置换重要性，我们可以解释机器学习模型的预测结果并分析价格发现过程，这表明GBRT将较大的信息共享分配给了与线性模型相比。
了解与年龄有关的疾病的新领域
geroscience是衰老与疾病交集的迅速学科，旨在揭示衰老过程与年龄相关疾病的发病机理之间的复杂关系。本文探讨了Geroscience在重塑我们对病理学的理解方面所扮演的关键作用，并特别关注与年龄有关的疾病。这些疾病，涵盖心血管和脑血管疾病，恶性肿瘤以及神经退行性疾病，显着促进了老年人的发病率和死亡率。我们深入研究了衰老的基本细胞和分子机制，包括线粒体功能障碍和细胞衰老，并阐明了它们对各种年龄相关疾病的发病机理的深远影响。重点是评估病理领域内衰老和生物年龄的关键生物标志物的重要性。我们还仔细检查了细胞衰老与癌症生物学之间的相互作用，这是重点的中心领域，强调了其在当代病理学研究中的重要意义。此外，我们阐明了针对基本衰老过程的抗衰老干预措施的整合，例如鼻溶剂，靶向线粒体靶向的治疗方法以及在病理研究领域中影响表观遗传调节的干预措施。总而言之，将Geroscience概念的整合到病理学研究中，预示着我们对疾病发病机理的理解并有望在预防疾病和治疗方面的突破。
遗传学和与年龄相关的黄斑变性
与年龄相关的黄斑变性（AMD）是一种多因素遗传疾病，在34个基因座处至少有52个可识别的相关基因变异，包括补体因子H（CFH）中的变体（CFH）和年龄相关的超级疾病易感性2/高磁体需求2/高敏感性丝氨酸肽肽-1（Arms2/herm2/Hrtra）。遗传因素最多占疾病变异性的70％。但是，基于人群的遗传风险评分通常对临床试验设计和风险组的分层比对个别患者咨询更有帮助。有一些证据表明对AMD患者使用的各种治疗方式的药物遗传学影响，包括与年龄相关的眼病研究（AREDS）补充剂，光动力疗法（PDT）和抗血管内皮生长因子（抗VEGF）。但是，目前尚无令人信服的证据表明遗传信息在常规临床护理中起作用。