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World File Search System老化过程
衰老细胞衍生的疫苗
引言衰老细胞已被广泛表征[1-5]。不同的研究线已广泛证明，衰老过程中衰老细胞在不同组织中积聚，在那里它们通过局部和全身信号引导老化过程。虽然衰老的特征是与组织适应性丧失有关的衰老细胞的积累，但衰老本身是肿瘤进展的强障碍[6-8]。这些发现在癌症和衰老的战斗中具有令人兴奋的前景。实际上，肿瘤 - 抑制因子（SP53/SP16/SARF）的表达本身显示以增加啮齿动物的寿命，支持以下假设：衰老的益处可能超过其年龄后期积累的有害影响，至少在小啮齿动物中[9，10]。这可能与易于饮食中的易于癌症模型的保护背景有关[11]。由内部或外部信号触发的衰老诱导会导致构成的细胞周期停滞。致癌性诱导的衰老（OIS）最初被认为是针对癌症的强屏障（最初是在IMR-90细胞中H-Rasg12v表达后描述的），
微电网储能组件的技术经济分析，助力改善能源管理策略
摘要：微电网是能源转型的重要组成部分，因为它们通过将可再生能源（光伏电池板、风力涡轮机）和存储设备（电池、超级电容器）连接到消耗极（例如建筑物、电动汽车充电站）来实现最佳利用。锂离子电池和超级电容器是微电网通常用于能源和电力瞬态管理的主要电力存储设备。本文进行了微电网模拟。介绍了存储组件的电热和老化模型。电池的策略和方案基于充电状态限制或与超级电容器的混合关联。本研究的贡献是提供一种管理策略，该策略考虑了微电网实时管理中存储系统的老化，以延长其使用寿命，同时最大限度地降低安装成本。该研究中提供的第一个技术经济研究方法使我们能够通过优化电池的使用来改进策略。本文的结果证明了技术经济方法和存储设备老化过程的知识在改善微电网的能源管理和全球反馈成本方面发挥的关键作用。模拟结果表明，电池寿命可延长 2.2 年。电池寿命的提高通过降低电池成本来降低安装总成本。
考虑大规模电池储能热致事故的可再生能源系统可靠性评估
摘要 — 电池储能系统 (BESS) 被认为是电力系统中可再生能源容纳的有效解决方案。然而，大型 BESS 的剩余容量和最大功率受到电池性能下降和热失控 (TR) 传播等热诱发事件的严重影响。在现有技术研究中，热诱发事件对 BESS 服务性能的影响尚未得到很好的建模，导致电力系统的可靠性估计相对过于乐观。本文研究了考虑电池性能下降和 TR 传播的大型并网 BESS 的可靠性及其对电力系统整体可靠性的影响。为了量化 BESS 的时变性能，构建了一个多状态模型。所提出的模型描述了 BESS 内部电池的老化过程，结合了连续 TR 和周围电池因吸热而导致的性能下降的综合影响。基于蒙特卡罗方法，模拟了反映间歇性风力发电和波动负载不确定性的场景。建立了储能系统最优调度模型，提出了求解算法，计算了储能系统在实时性能范围内考虑热工条件的调度结果，并通过实例验证了所提模型和技术的有效性。
基于3D脉动热管的电动汽车电池的两相冷却系统
摘要：这项研究中追求的主要目标是对旨在维护电动汽车使用的电池内最佳温度的创造和彻底评估。，基于锂离子细胞上的电动运动支撑的盛行设备。这些细胞经常需要迅速传递实质性的能力，从而导致随之而来的热量产生。因此，运行温度升高，可能导致电池性能下降，或者在极端情况下的操作故障。此外，偏离建议的温度范围（20–40℃）显着加快了电池的老化过程，并提高了过早故障的可能性。应对这些关键挑战，电池热管理系统的实施在最大化电池效率方面发挥了关键作用。在此调查的框架内，我们建议采用建立在三维脉动热管上的冷却系统，作为电池组的指定热管理技术。我们研究的初步阶段涉及评估建议的脉动热管的性能。之后，通过对真实的电池进行实践实验，对脉动热管的功效进行了严格的审查。经验发现最终强调了拟议系统的大量冷却能力，从而为电动汽车电池面临的热管理挑战提供了强大而有效的解决方案。
最初的研究氧化应激水平和DNA修复动力学中的衰老原代人成纤维细胞暴露于慢性低剂量的电离率
背景：暴露于低剂量率（LDR）辐射可能会加速老化过程。以前，我们确定了与氧化应激（OS）和抗氧化剂系统有关的许多LDR诱导的途径，这表明这些途径可以防止过早衰老（PS）。这项研究旨在研究考虑端粒中定位的DNA修复动力学，OS和DNA损伤的年轻复制性衰减（RS）和PS细胞之间是否存在差异。方法：我们通过培养和传播暴露于LDR的年轻原发性成纤维细胞来建立PS细胞。然后，通过培养和传播年轻成纤维细胞建立RS细胞，直到停止增殖。衰老的特征是分析端粒长度和与衰老相关的β-半乳糖苷酶（SA -β-GAL）染色。DNA损伤和修复；使用荧光原位杂交（FISH）探针进行端粒鉴定；通过测量培养基中的8-oxo-DG来评估氧化应激。结果：数据表明以下内容：年轻细胞具有更好地应对LDR诱导的氧化应激的能力； RS和PS具有较高的DNA损伤水平； RS的DNA修复动力学较慢； PS/RS的端粒DNA损伤水平升高。结论：我们的主要结论是PS和RS在DNA修复动力学和SA -β -GAL水平方面有所不同。
可解释的人工智能揭示与表型差异相关的皮肤微生物组组成的变化
摘要 在多种疾病中都观察到了人体微生物组的改变，例如哮喘、牙龈炎、皮炎和癌症，而微生物组与人体健康之间的联系仍有许多有待研究。人工智能与丰富的微生物组数据集的融合可以让我们更好地了解微生物组在我们健康中的作用。为了获得可行的见解，必须通过提供预测解释来考虑模型的预测能力和透明度。我们结合了收集两组健康女性腿部皮肤微生物组样本的努力，开发了一种可解释的人工智能 (EAI) 方法，该方法可以准确预测表型和解释。这些解释以驱动预测的关键微生物丰度的变化来表达。我们根据腿部皮肤微生物组预测皮肤水分、受试者的年龄、绝经前/后状态和吸烟状况。与皮肤水分相关的微生物组成的关键变化可以加速健康皮肤个性化治疗的发展，而与年龄相关的微生物组成变化可能为皮肤老化过程提供见解。与吸烟和绝经状态相关的腿部微生物组特征与先前分别从口腔/呼吸道微生物组和阴道微生物组中发现的结果一致。这表明很容易获得
成年后期的发展
歇斯底里的发展随着个体的年龄，不可避免的身体下降，部分受到生活方式选择的影响，例如饮食不良和缺乏运动，而不是仅仅受老化过程的影响。能量储备会减少，细胞经历衰减，肌肉质量减少。免疫系统在防御疾病方面变得不那么强大，包括心脏和肺在内的各种身体系统和器官的效率降低。尽管人们尽了最大的努力，但老化会导致总体下降，从而增加了对感染和疾病的敏感性。诸如心脏和肌肉骨骼系统等器官的变化有助于这种增加的脆弱性。此外，耐力，力量，柔软，流动性和精细运动技能逐渐减弱，影响协调和敏捷。成年后期的认知发展，认知发展发生了变化。认知，涵盖思维过程，促进了新信息的保留和理解，经验改变。认识，记忆，判断，解决问题以及在持续时间内对刺激的关注是这些认知过程的一部分。成年后，记忆和关注下降。但是，积极参与认知活动和持续的学习工作可以减轻衰老对认知发展的影响。有关衰老和认知的新研究，可以训练大脑以建立认知储备以减少正常衰老的影响吗？这些参与者（非裔美国人的26％）获得了10主动（对独立老年人的高级认知训练），这项研究于1999年至2001年之间进行了一项研究，其中2,802个人65至94岁，表明答案是“是”。
人工智能、机器学习和...杂志
在工业机器人系统的数学建模中，Denavit 和 Hartenberg 符号最为重要，因为它提供了一种编写机械手运动方程的标准方法。这对于串联机械手尤其有用，因为串联机械手使用矩阵来表示一个物体相对于另一个物体的姿势（位置和方向）。Jacques Denavit 和 Richard Hartenberg 于 1955 年引入了这一惯例，以标准化空间链接参考系统的坐标。机器人工程系统有助于基于朗肯循环的热电发电系统需要监测由于蒸汽流动导致的管道壁厚减小，这是由于老化过程（例如侵蚀和加速腐蚀过程）造成的。检查困难与恶劣环境（50 o C 和 100% 相对湿度）和具有复杂几何形状的空间有关，例如管道曲线及其支撑结构。这项工作提出了一个监控程序，该程序集成了使用机器人系统和工业 4.0 技术执行的壁厚检查，以处理收集的数据并在整个组织中传播信息。该机器人系统采用“数字孪生”技术开发，这是一种非常逼真的虚拟建模方案，可以与现实世界环境进行交互。它们包括设备和执行检查过程的所有步骤。管壁厚度监测系统将在安格拉 1 号核电站（巴西）使用。
大脑结构年龄 - 一种用于多疾病分类的新生物标志物
年龄是描述正常衰老轨迹的预期大脑解剖状态的重要变量。偏离规范性衰老轨迹的偏差可能会提供一些对神经系统疾病的见解。在神经影像学中，预测的脑年龄广泛用于分析不同的疾病。但是，仅使用大脑年龄差距信息（即，年代年龄和估计年龄之间的差异可能对疾病分类问题的信息不足。在本文中，我们建议通过使用结构磁共振成像估算大脑结构年龄来扩展全球大脑年龄的概念。为此，首先使用深度学习模型的合奏来估计3D老化图（即，体素的年龄估计）。然后，使用3D分割掩码来获得最终的大脑结构年龄。此生物标志物可以在几种情况下使用。首先，它可以准确地估计大脑年龄，以便在人群水平上检测异常。在这种情况下，我们的方法的表现优于几种最新方法。第二，可以使用大脑结构年龄来计算与每个大脑结构的正常老化过程的偏差。此功能可用于多疾病分类任务中，以在受试者级别进行准确的分歧诊断。最后，可以看到个体的大脑结构年龄偏差，从而提供了一些有关脑异常的见解，并在实际医学环境下帮助临床医生。
使用深度学习的电池容量预测
气候变化的紧迫性日益增长导致电气化技术领域的增长，在该领域中，电池已经成为可再生能源过渡中的重要作用，支持了智能电网，储能系统和电动汽车等环保技术的实施。电池电池降解是表明电池使用情况的常见情况。在操作过程中优化锂离子电池降解有益于预测未来降解的预测，从而最大程度地减少了导致功率褪色和容量褪色的降解机制。该学位项目旨在根据使用深度学习方法基于容量来调查电池降解预测。通过使用非破坏性技术分析锂离子细胞的电池降解和健康预测。使用多通道数据，例如获得ECM的电化学阻抗光谱和三种不同的深度学习模型。此外，AI模型是使用多通道数据设计和开发的，并在MATLAB中评估了性能。结果表明，EIS测量的阻力增加，是持续的电池老化过程（例如损耗O活动材料，固体电解质相间相间增厚和锂电池）的持续抗性。AI模型表明了准确的容量估计，LSTM模型基于使用RMSE的模型评估揭示了出色的性能。这些发现突出了仔细管理电池充电过程的重要性，并考虑了导致退化的因素。理解降解机制可以开发策略来减轻衰老过程并延长电池寿命，最终导致性能改善。