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印度政府
s.no。 div>State/UT 2019-20 2020-21 2021-22 2022-23 2023-24 2024-24 2024-25 (UPTO June) 1 Andhra Pradesh 30.66 62.32 5.44 148.48 53.28 53.28 0.00 2 ARUNACHAL PRADESH 24.07 25.14.42 11.14 0.00 3 Assam 33.29 3.11 10.2 15.89 3.26 0.00 4 Bihar 1.38 1.49 1.21 09.30 0.00 5.16 2.16 2.5 3.16 2.5 3.18 27.56 22.68 2.80 6 goa 0.08 3.6 0.08 3.6 0 3.6 0 3.6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7 GUJARAT 124.3.18.18.18.18.1837799 1604.91 1206.51 189.79 8 haryana 18.51 55.45 178.35 162.13 443.98 204.00 9 Himachal Pradesh 32.04 73.98 33.44 15.63 48.63 48.50 0.00 0.00 10 JHARKHAND 10.84 16.056.19 2.6.6.6.6.6.6.6.636.6 11 karnataka 16.48 70.71 3.97 145.77 170.78 0.00 12 kerala 3.57 12.37 37.16 106.61 133.92 16.21 13.21 13 Madhya Pradesh 94.84 49.42 49.42 76.16 241.38 93.94.94 0.00 14 maaharashrtra 55.94 106.61 75.09.26 526.87 0.00 15 MANIPUR 16.86 23.06 14.89 6.09 1.29 16.03 16.03 16.03 16.03 16.03 MEGHALAYA 7.14 1.23 0 0 2.20 0 2.20 0 2.20 0 2.20 325.11 0.87 0。 1.37 0.00 0.00 23 Tamil Nadu 55.44 30.28 158.85 112.37 18.65 94.39 24 Talangana 28.17 23.12 20.12 20.12 20.18 56.94 24.52 0.00 68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 74.11 39.11 147.64 223.33 1.30 27 UTTARAKHAND 23.99 11.59 22.68 12.63 8.44 8.44 8.44 28 WEST BENGAL 13.38 0.38 0.38 0.51 12.38 2.38 2.38 2.14 145.27 >State/UT 2019-20 2020-21 2021-22 2022-23 2023-24 2024-24 2024-25 (UPTO June) 1 Andhra Pradesh 30.66 62.32 5.44 148.48 53.28 53.28 0.00 2 ARUNACHAL PRADESH 24.07 25.14.42 11.14 0.00 3 Assam 33.29 3.11 10.2 15.89 3.26 0.00 4 Bihar 1.38 1.49 1.21 09.30 0.00 5.16 2.16 2.5 3.16 2.5 3.18 27.56 22.68 2.80 6 goa 0.08 3.6 0.08 3.6 0 3.6 0 3.6 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 7 GUJARAT 124.3.18.18.18.18.1837799 1604.91 1206.51 189.79 8 haryana 18.51 55.45 178.35 162.13 443.98 204.00 9 Himachal Pradesh 32.04 73.98 33.44 15.63 48.63 48.50 0.00 0.00 10 JHARKHAND 10.84 16.056.19 2.6.6.6.6.6.6.6.636.6 11 karnataka 16.48 70.71 3.97 145.77 170.78 0.00 12 kerala 3.57 12.37 37.16 106.61 133.92 16.21 13.21 13 Madhya Pradesh 94.84 49.42 49.42 76.16 241.38 93.94.94 0.00 14 maaharashrtra 55.94 106.61 75.09.26 526.87 0.00 15 MANIPUR 16.86 23.06 14.89 6.09 1.29 16.03 16.03 16.03 16.03 16.03 MEGHALAYA 7.14 1.23 0 0 2.20 0 2.20 0 2.20 0 2.20 325.11 0.87 0。 1.37 0.00 0.00 23 Tamil Nadu 55.44 30.28 158.85 112.37 18.65 94.39 24 Talangana 28.17 23.12 20.12 20.12 20.18 56.94 24.52 0.00 68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 18.68 74.11 39.11 147.64 223.33 1.30 27 UTTARAKHAND 23.99 11.59 22.68 12.63 8.44 8.44 8.44 28 WEST BENGAL 13.38 0.38 0.38 0.51 12.38 2.38 2.38 2.14 145.27 >
印度政府
(a) 印度医学研究理事会 (ICMR) 告知，ICMR-国家流行病学研究所 (NIE) 在 2023 年 5 月至 8 月期间在印度 19 个州/联邦属地 的 47 家三级医院进行了一项题为“印度 18-45 岁成年人不明原因猝死相关因素——一项多中心匹配病例对照研究”的研究。病例是外表看似健康、无任何已知合并症的个体，在 2021 年 10 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日期间突然（住院时间 <24 小时或死亡前 24 小时看似健康）因不明原因死亡。每个病例包括四名对照，对照者按年龄、性别和邻居进行匹配。在病例/受访对照中收集了有关 COVID-19 疫苗接种/感染、COVID-19 后状况、猝死家族史、吸烟、娱乐性药物使用、饮酒频率、狂饮和死亡前两天剧烈体力活动的数据信息。
印度政府（एम...
北印度由七个气象分区（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，昌迪加尔和德里，旁遮普邦，喜马al尔邦，Jammu＆Kashmir and Ladakh）组成。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。此期间的降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。目前，根据新开发的多模型合奏（MME）技术，准备了季节性和每月降雨预测。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。自2016年以来，印度气象部（IMD）也一直在使用MME方法发行季节性和每月预测前景，以在全国范围内以最高和最低的温度发行。
印度政府
（Shri Jitin prasada）（a）至（c）：区块链技术是一种新兴技术，是一种分散的，分布式的分类帐系统，可在计算机网络上安全记录交易。它使用密码学来确保没有中介机构的透明度，不变性和信任。每个块都包含数据，时间戳和加密链接，以创建安全的，篡改的信息链。因此，该技术有可能在任何涉及公共交易的数字系统中提供更好的问责制。它在土地记录和物业注册管理，数字身份管理，供应链管理和福利分配中都有潜在的应用。国家区块链框架（NBF）于2024年9月4日启动，提供区块链即服务（BAAS）。NBF支持分布式基础架构，智能合约，安全性，隐私，互操作性以及基于许可区块链的应用程序的开发和部署。NBF是通过研究人员，学术机构和政府机构之间的合作开发的许可区块链平台。这些包括高级计算（C-DAC）的开发中心 - 海得拉巴，孟买和浦那；银行技术发展与研究研究所（IDBRT）海得拉巴； IIT海得拉巴；电子交易与安全协会（集合）钦奈；国家信息中心（NIC）/国家信息学中心服务公司（NICSI）；和IIIT海得拉巴。最佳实践，例如使用数据加密，证明存在数据而不揭示数据以及本地认证的权威等。这些机构共同努力，将国家区块链框架（NBF）设计为具有控制访问权限的权限区块链平台，以确保数据的安全性，隐私和机密性。已在设计中实现。国家信息学中心（NIC）已开发了基于区块链的农业和非农业财产解决方案，这些解决方案也可用于土地记录系统。土地记录的维护在有关州政府的权限范围内。