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高级计算开发中心（C-DAC）
印度政府电子和信息技术部（MEITY）。这主要是一个研发机构，从事电子和高级信息技术（IT）产品和解决方案的设计，开发和部署。最初是为了进行研究和开发高性能计算机而建立的，C-DAC的研发已扩展到其他各个领域，例如网格和云计算，多语言计算，传统计算，专业电子产品，包括VLSI和嵌入式系统，网络安全性和网络安全性和网络安全性，健康信息技术，软件技术和教育与这些技术相关的技术。C-DAC的研发计划导致技术，技术推出和
生物标志物在结直肠癌个性化治疗方案开发中的作用
目前的建议是，III 期（淋巴结阳性）结肠癌患者应接受手术切除，然后接受辅助化疗。关于化疗对 II 期患者生存益处的问题仍存在争议 ( 5 )。辅助化疗的目的是降低根治性切除术后复发的可能性。由于 II 期疾病为淋巴结阴性，因此推测其为局部疾病而无转移。目前的建议建议 II 期患者不接受辅助治疗，但高达 23% 的患者会在 5 年内复发，这表明我们目前并没有捕捉到可能确实有早期扩散并可从额外治疗中受益的人群 ( 6 )。因此，一些人认为“高风险”II 期患者应该接受辅助治疗，以期挽救最终会复发的人群。一些 II 期疾病的高危因素被认为需要辅助治疗，包括 T4 肿瘤、手术中切除的淋巴结 < 12 个、存在肠梗阻或穿孔、低分化肿瘤以及存在淋巴管/神经周围侵犯 ( 7 )。其中，仅 T4 疾病被证实可帮助识别可从辅助化疗中获益的 II 期患者亚组 ( 8 )。高危 II 期或 III 期疾病的标准辅助治疗方案包括 CAPEOX（卡培他滨和奥沙利铂）和 FOLFOX（亚叶酸钙、氟尿嘧啶 (5-FU) 和奥沙利铂）的联合疗法。然而，只有 20% 的患者可从辅助化疗中获益，80% 的患者会承受不必要的毒性 ( 9 )。除了这些经典化疗药物的联合疗法外，还有较新的靶向药物，它们可能对特定患者群体有益。更好的生物标志物可以对患者风险进行分层（预后）并预测治疗反应（预测），可以减少患者群体暴露于不必要的毒性，并增加消除患者切除后复发的可能性。生物标志物可以帮助确定辅助化疗的最佳方案、治疗持续时间、额外靶向治疗的效用以及哪些患者群体应该接受这种治疗（表 1）。
人工智能和大数据在药物研发中的应用：伦理考量和立法框架
国际人用药品技术要求协调会 (ICH) 概述了药品开发 (ICH Q8)、质量风险管理 (ICH Q9)、药物开发和制造 (ICH Q11) 以及药物物质和药品的持续制造 (ICH Q13) 等相互关联的领域，为制药行业提供了一个强大的框架，重点关注药物开发和制造的各个关键方面。在此框架内，人工智能 (AI) 和大数据 (BD) 的应用为加强质量保证、简化药物开发流程、提高供应链层面的可追溯性以及最终提高药品的质量和安全性提供了前所未有的机会。本文讨论了将 AI 和 BD 整合到 ICH 指南中的道德考虑和立法要求，以确保负责任的使用和可持续的业务成果。
应用新型筛查工作流程检测人类头发中的违禁药物和医用药物
ppg pp g 光谱箱；在相邻光谱数据窗口中发现的相同离子信号 m/z 304.1543 ygm/z 290.1387 用户定义的阈值设置为 1200 种化合物的低阈值。 1. 引入光谱箱；在相邻光谱数据窗口中发现的相同离子信号 Rt 5.23 分钟 Rt 4.78 分钟痕量分析筛选。 前体质量公差和保留时间窗口并表现为色谱峰被注册为组分。否定左旋咪唑 yg 检测到 3384 个成分（离子信号匹配 13 个目标。头发分析涉及法医毒理学、临床毒理学、假阳性或特异离子行为质量因素（如锯齿状 m/z 205.0794 p ( g 的影响，表现为可识别的 3 MS/MS 库搜索 y pp gy gy 职业医学和兴奋剂控制，因为它的检测窗口更长，使药物
在产品开发中采用人工智能：一项研究......
摘要 本研究的目的是调查中小企业在产品开发中采用人工智能的可能性和机会。为了实现这一目的，第一个研究问题被表述为“中小企业在产品开发中面临哪些挑战和机遇，人工智能如何促进这些挑战和机遇？”，第二个研究问题是“在产品开发中采用人工智能有哪些重要因素？” 本研究结合了案例研究、文献综述和访谈来回答研究问题。案例研究提供了实用见解和实证数据，文献综述为理论框架奠定了基础。通过这种方法，该研究实现了其研究目标，并有助于更好地理解该主题。本研究的实证数据表明，产品开发和人工智能的采用都面临着若干挑战。这些挑战包括资源有限、组织障碍和知识差距。通过将实证数据与理论框架进行比较的分析，可以扩大结果。这导致人们认识到时间有限与员工数量、集团管理内部信息流问题有关，而知识差距是由于缺乏对 AI-PD 的研究造成的。此外，研究发现，在 PD 中采用 AI 的重要因素是具有创新动力和竞争激烈的市场环境。案例研究是单案例研究，它影响普遍适用性，因为多案例研究被认为更有益，因为结果更容易推广。此外，研究范围限于产品开发的前三个阶段：构思、定义和原型设计，中小企业遇到资源限制，这阻碍了人工智能在 PD 中的应用，主要是由于时间有限、员工数量不足以及缺乏专门的研究部门。尽管存在这些挑战，但人工智能简化和增强构思和原型设计流程的潜在好处为中小企业的创新提供了重大机会。
合成生物学在药物研发中的应用
摘要：近几十年来，随着DNA合成、基因测序和成本降低，以及基因组学和数据科学的快速发展，合成生物学的应用领域迅速扩大。合成生物学可用于设计新的生物系统，或重新设计现有系统以实现人类所需的特性和新功能，应用范围广泛，包括疾病诊断、制造、农业和医学。在制药领域，传统的药物发现过程耗时长、成本高、难度大、成功率低。人们对如何将合成生物学应用于药物开发，以提高药物开发的效率和成功率寄予厚望。本文从新天然产物的发现、靶点的验证、药物的规模化生产以及合成生物学在药物研发领域的具体应用等方面进行了探讨，并对合成生物学技术在药物研究和开放中的应用前景和存在的问题进行了展望。
在小模块化和微反应堆开发中使用机器人和自动化系统
摘要：本文分享了核工业中使用的机器人系统的知识，并建议在高级小型模块化反应堆开发中使用机器人和自动化系统。在先进技术的时代已经看到，自动化和机器人系统的使用变得过于频繁，每天都在增加。有很多仍在开发阶段的领域。核工业是通过自动机器人系统构建高级反应堆的发展场所之一。已经观察到，核工业仍需要在制造，检查，操作和维护等开发项目中利用自动解决方案。开发自动机器人系统可以帮助制造，检查，操作和维护下一代核反应堆，特别是小型模块化和微核反应堆。机器人系统可以实现小型模块化反应堆（SMR）或微反应器（MR）开发的固有安全性，可靠性，效率和准确性等益处。这项研究可以扩展到使用机器人技术和自动化系统，从核燃料制造设施到核废料处置应用。这项研究可用于设计和实施智能自动核反应堆机器人和自动化系统。关键字：机器人，自动化，高级核反应堆，小型模块反应堆（SMR）和微反应器（MR）1。引言核电站是各种类型和世代的。在第三代核反应堆中进行了最新的发展。A.使用机器人技术，所有生产阶段都可以自动化。随着减少碳足迹的需求不断增长，多个组织正在接近基于4代的小型模块化和微反应堆的开发。常规核电站制造工艺是劳动密集型和耗时的任务。复杂控制系统，反应器容器，蒸汽发生器和能量发生器的制造，工具，检查和组装的过程[1]。机器人技术和自动化的应用旨在以安全性，精度，效率和一致性执行重复的任务。将这项技术纳入制造核电站将大大改善原子能行业。随着对安全，清洁，一致和成本效果解决方案的高基础功率需求的增加，只有小型模块化和微反应器制造可以使用机器人技术和自动化来促进和增强高生产，质量和安全标准。在跨国电力地形中引入机器人技术和自动化技术及其可能性可以彻底改变核电厂的制造过程[2]。机器人核电站制造业的生产线各个阶段。为行业制造的机器人配备了传感器，工具和执行器来执行
癌症治疗的未来：探索患者来源的类器官在药物开发中的潜力
随着患者来源的类器官 (PDO) 被纳入药物开发，癌症治疗即将发生重大转变。这些直接来源于患者肿瘤的三维细胞培养物准确地复制了原始癌症的复杂结构和基因组成。这使它们成为推动肿瘤学发展的有前途的工具。在本综述中，我们探讨了 PDO 在临床药物筛选和药物生药学评估中的实际应用，以及它们在改进治疗策略中的作用。我们深入了解了 PDO 技术的最新进展及其对预测治疗反应和促进新药发现的影响。此外，我们还解决了将 PDO 纳入药物开发过程所涉及的操作挑战，例如扩大类器官培养、确保一致的结果以及解决患者来源材料的道德使用问题。本文面向肿瘤学研究人员、临床医生和主要利益相关者，旨在简明扼要地介绍整合 PDO 的巨大潜力和障碍，从而阐明它们对未来癌症治疗的潜在影响。
探索（数据上）生态系统服务估值在景观开发中的作用
为了为NL2120等计划提供更高的成功率，用于实施NBSAP，并要实施NBS，与英国和爱尔兰等其他国家合作是有益的。荷兰有一个陡峭的学习曲线，为了交流知识并促进学习和共同创造，必须培养合作。有用的平台，例如生态系统服务合作伙伴关系（ESP），生物多样性平台的业务，该平台是欧洲委员会的一项倡议，也是生物多样性会计财务合作伙伴关系（PBAF可能是积极而有意识地用于促进这些合作的。指数学习是实现GBF目标，到2030年停止和逆转生物多样性丧失的重要步骤，并留下一个充满蓬勃发展的世界，向人类和其他追随我们的物种。