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World File Search System衰老
虚拟衰老大脑：老年人认知能力下降的模型驱动解释
健康衰老伴随着个体认知能力的异质性下降，尤其是在衰老期间。这种变异的机制尚不清楚，但与白质纤维束的重组和大脑区域的功能共同激活有关。在这里，我们建立了一个因果推理框架，以提供结构连接和大脑功能之间联系的机制洞察，并基于大脑图像数据和网络建模。通过应用不同程度的半球间结构连接退化，我们不仅能够重现与年龄相关的半球间功能通信下降和相关的动态灵活性，而且我们获得了衰老过程中结构连接对大脑功能的整体调节增加。值得注意的是，结构连接和大脑功能之间的调节增加幅度更大，在认知能力较差的老年人中增加幅度更大。我们通过基于深度学习的贝叶斯方法独立验证了我们框架的因果假设。当前的结果可能是首次在大型群体中从机制上证明衰老过程中的去分化和支架作用会导致认知能力下降。
geroscience：重新建立衰老研究
延长了一些生物的寿命。这可能是通过对Sirtuin-1的直接或间接作用介导的，Sirtuin-1是一种调节基因表达和细胞代谢的蛋白质，并且是Geroscience研究的重点，作为抗衰老的靶标。在组织模型中，白藜芦醇减少了衰老肺泡免疫细胞的炎症。但是，一项针对COPD患者的小型临床试验发现没有临床益处，参与者的体重减轻了，主要是瘦肌肉质量[2]。白藜芦醇的生物利用度较差（又称体内吸收），现在正在探索类似的化合物，具有更大的生物利用度和更有效的抗炎特性。
在纳米多孔烧结银衰老期间导热率的实验研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
衰老感知的CPU核心管理用于云LLM中的具体碳摊销
广泛采用大型语言模型（LLM）需要快速扩展云LLM推理群集，从而导致体现碳的积累 - 制造和提供IT资产的排放 - 主要集中在推理服务器CPU上。本文深入研究了Cloud LLM推论的可持续增长的挑战，强调了在寿命增加的情况下体现的CPU的扩展摊销。鉴于硅老化的可靠性风险，我们提出了一种衰老的CPU核心管理技术来延迟CPU衰老效应，从而使群集操作员可以安全地提高CPU寿命。我们的技术利用了我们在云LLM推理中发现的CPU不足的模式，通过在未使用的核心中停止衰老，并通过选择性深层闲置和衰老的推理任务分配来停止衰老，并在活跃内核中均匀衰老。通过使用现实世界的Azure推理轨迹和来自微软的扩展LLM群集模拟器的大量模拟，我们显示出与现有技术相比，估计通过管理CPU AGING AGING AGIND效果的P99效果，估计较小的cpu inderiation cppy in verne cppy cpputization cppy and cpputiation and cputiation and cputiation and and cpus质量较小，估计降低了年度体现的碳排放量的37.67％。
人体微生物群落失衡与衰老的关系及研究进展
体内炎症，进而影响免疫系统并加速衰老和相关的全身性疾病的发生和发展。近年来，借助高级分子生物学技术，该领域的研究一直在不断加深，并且诸如益生菌，益生元和粪便菌群移植等介入措施也显示出某些潜力。但是，在精确的干预策略，长期效果评估和安全保证方面，挑战仍然存在。将来需要进行更多的研究，以实现健康衰老的目标。
引文：Chi-Fu Chiang 等。“雪莲干细胞提取物的抗衰老和改善皮肤作用：细胞机制和临床
5. Luiza Koop B. 等人。“黄酮类化合物、花青素、甜菜碱、姜黄素和胡萝卜素：来源、分类以及通过封装和吸附增强稳定性”。食品研究国际 153 (2022)：110929。
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
研究调和了主要的衰老理论 | IDEKER LAB
“主要研究机构和公司都押注于逆转表观遗传时钟作为逆转衰老影响的策略，但我们的研究表明，这可能只是治疗衰老的症状，而不是根本原因。如果突变确实是导致观察到的表观遗传变化的原因，这一事实可能会从根本上改变我们未来抗衰老的方法。”
NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析
异常染色体是癌症，阿尔茨海默氏症，帕金森氏症，癫痫和自闭症等遗传疾病的原因。核型分析是诊断遗传疾病的标准程序。识别异常通常是昂贵的，耗时的，在很大程度上依赖专家解释，并且需要相当大的手动效果。e效应是为了自动化核图分析。但是，大型数据集的不可用，尤其是包括染色体异常的样本的数据集提出了一个重要的挑战。自动化模型的开发需要广泛的标记和令人难以置信的异常数据，以准确识别和分析异常，这些异常非常困难地获得了足够的数量。尽管基于深度学习的体系结构在医学图像异常检测中产生了最先进的性能，但由于缺乏异常数据集，它不能很好地概括。这项研究介绍了一种新型的混合方法，该方法结合了无监督和监督的学习技术，以克服有限标记的数据和可伸缩性的挑战。最初对基于自动编码器的系统进行了使用未标记的数据培训，以识别染色体模式。它是在标记的数据上进行的，然后使用卷积神经网络（CNN）进行分类步骤。使用了234,259个染色体图像的独特数据集，包括训练，验证和测试集。在染色体分析的规模中标记出显着的成就。所提出的混合系统准确地检测到单个染色体图像中的结构异常，在对正常和异常染色体分类时达到了99.3％的精度。我们还使用结构相似性指数度量和模板匹配来识别与正常染色体不同的异常染色体的部分。这种自动化模型有可能显着促进与染色体相关疾病的早期检测和诊断，从而影响遗传健康和神经系统行为。
成年期间的儿童虐待和大脑衰老
竞争利益的声明：道德批准声明：这项研究得到了合作伙伴医疗机构审查委员会[IRB协议＃：2014P002522]的批准，父母提供了书面知情同意书。Funding Sources and Acknowledgements The authors would like to acknowledge support from the following funding resources: National Institute of Child Health and Human Development grants R01HD079484, K00HD111352-03, National Institute of Mental Health K01MH129828, R01MH108665, the Brain Behavior Research Foundation, and a grant from the Mental Wellness Foundation.我们要感谢那些兴趣和参与使这项工作成为可能的家庭。We would also like to express our appreciation for the hard work and dedication of the study staff who were responsible for subject recruitment and behavioral data acquisition, including Carrie Heldstedt, Rachael Phillips, Molly Rothenberg, Ilana Shiff, Mariya Patwa, Molly Cunningham, Lina Dimitrov, Mallika Rajamani, Danielle Farrell, Sarah Immelt, and Sommer Jaber.披露KJR已为Acer，Bionomics和Jazz Pharma进行了科学咨询；在Sage，Boehringer Ingelheim，Senseye，Brain and Baveny Research Foundation和Brain Research Foundation的科学咨询委员会上任职，他获得了Alto神经科学的赞助研究支持。TK对碱进行了科学咨询。MHT已向PC Marci A. Kratter的律师事务所提供了专家证人服务。; Sgro和Roger；道格拉斯（Douglas），伦纳德（Leonard＆Garvey），P.C。; Deratany＆Kosner; Reardon律师事务所，P.C。;还有romanucci和Blandin。他是创伤研究基金会董事会成员，少年双极研究基金会的科学咨询委员会和Matter Foundation一词。他得到了ANS基金会的支持。