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2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
利用野生近缘种遗传改良水稻耐盐性的进展与展望
盐胁迫是继干旱之后第二大破坏性非生物胁迫，限制了全球水稻产量。通过遗传增强耐盐性是一种有前途且经济有效的方法，可在盐胁迫地区提高产量。耐盐性育种具有挑战性，因为水稻对盐胁迫的反应具有遗传复杂性，受低遗传力和高 G×E 相互作用的次要基因控制。许多生理和生化因素的参与进一步复杂化了这种复杂性。绿色革命时代以提高产量为目标的密集选择和育种工作无意中导致了控制耐盐性的基因座逐渐消失，品种间遗传变异性显著降低。遗传资源利用有限和改良品种遗传基础狭窄导致现代品种对耐盐性的响应处于停滞状态。野生种是拓宽驯化水稻遗传基础的极佳遗传资源。利用未被充分利用的野生稻近缘种的新基因来恢复驯化过程中被消除的耐盐性位点，可使水稻品种获得显著的遗传增益。野生稻种 Oryza ru fi pogon 和 Oryza nivara 已被用于开发一些改良稻种，如 Jarava 和 Chinsura Nona 2。此外，增加序列信息获取途径和增强对野生近缘种耐盐性基因组学的了解，为在育种计划中部署野生稻种质提供了机会，同时克服了野生杂交中出现的交叉不亲和性和连锁阻力障碍。预育种是构建可用于育种计划的材料的另一种途径。应努力系统地收集、评估、表征和揭示野生稻的耐盐性机制
被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏潜力
对被忽视和未充分利用的农作物（NUC）的探索对于解决全球粮食不安全感确实至关重要。这些营养丰富的气候富农作物通常被忽略的商业价值有限，是打击营养不良和提高粮食安全的关键，尤其是在脆弱地区。这些农作物先前尚未归类为主要农作物，主要是构成了小农户农业区，是营养丰富，气候缓解且局部适应性的（Li and Siddique，2020; Mudau等，2022）。这些农作物的侵蚀可能会阻碍穷人的营养状况和粮食安全，并且它们的更多使用可以增加营养并赋予隐藏的饥饿（Dansi等，2012; Ojuederie等，2015; Joy and Siddhuraju，2017年）。至关重要的是，我们认识到这些农作物的隐藏潜力并利用它们实现更可持续的未来。这项社论聚焦有希望的研究，展示了NUC的隐藏潜力并通过现代进步探索其利用。在本社论中展示的有关研究主题的研究范围“被忽视和未充分利用的农作物物种可持续食品和营养安全：前景和隐藏的潜力”令人印象深刻，涵盖了这些农作物的各个方面，从基因改进到其在不同领域的潜在应用。研究主题由9个出版物组成：6篇原始研究文章和3条评论，重点介绍了一些NUC在应对全球食品和营养挑战时的遗传改善，保护和利用。柑橘grandis（L.）Osbeck，通常称为Pomelo，是一种未充分利用的柑橘类水果，其潜力作为豆酮，苯酚和抗氧化剂的来源，被忽略了。
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
利用超纠缠光子态提高量子通信速率
量子通信基于量子态的生成和量子资源在通信协议中的利用。目前，光子被认为是信息的最佳载体，因为它们能够实现长距离传输，具有抗退相干性，而且相对容易创建和检测。纠缠是量子通信和信息处理的基本资源，对量子中继器尤为重要。超纠缠是一种各方同时与两个或多个自由度 (DoF) 纠缠的状态，它提供了一种重要的额外资源，因为它可以提高数据速率并增强错误恢复能力。然而，在光子学中，处理线性元素时，信道容量（即最终吞吐量）从根本上受到限制。我们提出了一种使用超纠缠态实现更高量子通信传输速率的技术，该技术基于在单个光子上多路复用多个 DoF，传输光子，并最终在目的地使用贝尔态测量将 DoF 解复用为不同的光子。按照我们的方案，只需发送一个光子即可生成两个纠缠的量子比特对。提出的传输方案为具有更高传输速率和对可扩展量子技术的精细控制的新型量子通信协议奠定了基础。
