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在基因组学时代研究阿育吠陀：简要研究......
• 依靠高性能计算和数学技术（生物信息学） • 搜索 23K 个基因中的 30 亿个 DNA 碱基，以查找影响人的健康、疾病或药物反应的变异 • 发现每个人独特的分子图谱
彻底改变阿育吠陀草药学、药物发现和……
摘要 目的/目标：本综述试图评估人工智能在阿育吠陀草药学和药物发现和开发中的优势和局限性。 材料和方法：进行了全面的文献检索，以确定关于人工智能和阿育吠陀融合的相关研究和文章。搜索包括 PubMed、Google Scholar 和相关期刊等数据库。对收集的数据进行分析，以全面概述该主题。讨论：人工智能融入阿育吠陀药理学可以推进药物效果的预测模型并支持个性化的治疗计划。在药品领域，人工智能可以优化配方并改善质量控制。在生药学中，人工智能有助于准确的植物识别和植物化学分析。人工智能驱动的药物发现可以识别多草药配方中的新化合物和协同作用。此外，人工智能可以通过区块链和光谱分析确保药物的真实性，提高阿育吠陀产品的纯度和安全性。结论：人工智能有可能通过提高准确性、效率和个性化来彻底改变阿育吠陀的 Dravya 领域。这种整合标志着传统医学技术方法的重大进步，有望改善患者治疗效果并在全球范围内更广泛地接受阿育吠陀。
25AY807阿育吠陀和现代时代的药用植物4- ...
dosha理论的5小时原则，dosha理论，达图 - 人体的基本结构，阿育吠陀的三脚架，阿育吠陀医学的诊断方式诊断八个小时的诊断方法 - 6小时的阿育吠陀医学的制备 - 5小时的植物植物 - 5小时的人类医学植物 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时的医学疗法 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时8小时的重要药物获得了药用植物物种稀有因素的因素 - 植物来源的药物研究-9个小时关于民族医学，传统医学和替代医学的方面，作为食品和医学的植物，不同系统中的药用植物，不同系统中的药用植物，未来的民族医学植物的未来方面，促进全世界促进全球植物的使用 - 5小时的药用植物-5小时的药物保护 - 5小时的药物保护-5小时>>dosha理论的5小时原则，dosha理论，达图 - 人体的基本结构，阿育吠陀的三脚架，阿育吠陀医学的诊断方式诊断八个小时的诊断方法 - 6小时的阿育吠陀医学的制备 - 5小时的植物植物 - 5小时的人类医学植物 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时的医学疗法 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时8小时的重要药物获得了药用植物物种稀有因素的因素 - 植物来源的药物研究-9个小时关于民族医学，传统医学和替代医学的方面，作为食品和医学的植物，不同系统中的药用植物，不同系统中的药用植物，未来的民族医学植物的未来方面，促进全世界促进全球植物的使用 - 5小时的药用植物-5小时的药物保护 - 5小时的药物保护-5小时>>dosha理论的5小时原则，dosha理论，达图 - 人体的基本结构，阿育吠陀的三脚架，阿育吠陀医学的诊断方式诊断八个小时的诊断方法 - 6小时的阿育吠陀医学的制备 - 5小时的植物植物 - 5小时的人类医学植物 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时的医学疗法 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时8小时的重要药物获得了药用植物物种稀有因素的因素 - 植物来源的药物研究-9个小时关于民族医学，传统医学和替代医学的方面，作为食品和医学的植物，不同系统中的药用植物，不同系统中的药用植物，未来的民族医学植物的未来方面，促进全世界促进全球植物的使用 - 5小时的药用植物-5小时的药物保护 - 5小时的药物保护-5小时>>dosha理论的5小时原则，dosha理论，达图 - 人体的基本结构，阿育吠陀的三脚架，阿育吠陀医学的诊断方式诊断八个小时的诊断方法 - 6小时的阿育吠陀医学的制备 - 5小时的植物植物 - 5小时的人类医学植物 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时的医学典范 - 5个小时 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5个小时 - 5个小时的医学上 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时的医学疗法 - 5小时 - 5小时 - 5小时 - 5小时8小时的重要药物获得了药用植物物种稀有因素的因素 - 植物来源的药物研究-9个小时关于民族医学，传统医学和替代医学的方面，作为食品和医学的植物，不同系统中的药用植物，不同系统中的药用植物，未来的民族医学植物的未来方面，促进全世界促进全球植物的使用 - 5小时的药用植物-5小时的药物保护 - 5小时的药物保护-5小时>>
一项关于Madhumeha（2型糖尿病）的阿育吠陀概念研究：A
介绍子在Charak Nidan中描述了八种类型的疾病，其中Prameha是其中之一。质子质体的经典症状是“核ha是一组尿液疾病，特别以频繁和尿液异常的排尿为特征。”Prameha被认为是Mutragata Rogas之一，所有Achara表示Prameha具有二十种。根据Tridosha Sidhandha的Prameha分类，Kapha Prameha是一个青少年，Pitha Prameha是六个，而Vata Prameha是四个。Madhumeha是Vata Prameha的四种类型之一。madhumeha与糖尿病相关。糖尿病是一组由胰岛素产生，作用或两者兼而有之引起的高血糖水平（高血糖）的代谢疾病。根据糖尿病的病因，导致高血糖的因素包括胰岛素分泌减少，葡萄糖利用率降低和葡萄糖产生增加。根据国际糖尿病联合会（IDF），成年人口的8.8％患有糖尿病，当前的全球统计数据表明，有4.63亿和3.74亿个人患有糖尿病。的目的和目标研究先前的研究工作并找出有关Madhuma的研究领域。
“ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统
5 Vikram Sarabhai航天中心，印度Thiruvananthapuram，印度摘要：这项工作调查了增强学习的开发和优化，以预测发射车模拟中最坏情况的情况。模拟考虑了可能影响发射的各种环境因素，包括风条件，温度，大气压和其他参数。在这里，我们正在尝试确定火箭发射期间可能发生的潜在故障模式和异常。增强学习模型是使用目标函数培训的，该目标功能旨在准确预测火箭发射期间最坏情况。它还对导致最坏情况的因素提供了宝贵的见解，从而为降低风险和系统改进提供了有针对性的策略。这种方法旨在量化单个参数或其组合对预测最坏情况结果的影响。本文证明了加强学习的潜力，可以准确预测最坏情况，从而启动车辆模拟来验证算法的鲁棒性。开发的模型可以通过预测和减轻最坏情况的情况来为决策提供信息，并提高空间任务的总体弹性和效率。关键字 - 最坏的情况，强化学习，启动车辆模拟，环境因素，异常，故障模式，降低风险，空间任务
阿育吠陀洞察肠道微生物组动力学
结肠是人口稠密的微生物栖息地之一，具有10^12-10^14微生物。[7]肠道微生物组编码超过300万个基因并产生数千种代谢产物，在调节人类健康中起着至关重要的作用。它参与了消化，免疫稳态，对病原体的定殖抗性以及维生素和短链脂肪酸的产生。其组成和功能的破坏会直接影响疾病，例如炎症性肠病，II型糖尿病和心血管疾病。研究表明，恢复肠道菌群的平衡可以通过改变微生物组的组成和结构来预防特定疾病。肠道微生物组，包括细菌，病毒，真菌和其他微生物，对于有效的消化，营养吸收和免疫调节至关重要，其中约有70％的免疫系统含有肠道中的免疫系统。[8]此外，肠道轴突出了肠道健康与心理健康之间的联系，
第 24 个量热日 - ELIB-DLR
我们非常遗憾，由于疫情，我们通常在会议期间进行的个人接触和科学交流今年无法在实际聚会中实现。与此同时，我们希望能够再次在通常的条件下在布伦瑞克举办第 25 届量热学会议，作为一场现场活动。我们非常高兴能够在线上论坛上介绍前沿的科学主题和最新发现，以便尽管情况如此，但会议仍将为所有参与者带来丰富内容。我们希望每个人都能享受量热学会议日，我们期待在互联网上进行激动人心的讨论、热烈的交流和鼓舞人心的对话。我们还要感谢所有参与者在特殊情况下接受在线形式，如果我们遇到任何轻微的技术中断，请您谅解。我们现在迫不及待地想看到和听到即将到来的演讲，并想借此机会感谢所有讲师和演讲者的努力。我们将竭尽全力使这次活动取得令人难忘的成功。
蒸汽的动态建模和多变量控制...
mit.edu › handle › 36829869-MIT PDF 作者：XD He · 1996 · 被引用次数：100 — 作者：XD He · 1996 被引用次数：100 tary：室内空气温度由压缩机容量控制调节，而... 4.3.2 数字实现和实验结果。
违禁品缴获量 - HP - 12.03
3. 如果发现货币，但无人认领，则成员将扣押该货币，无论金额多少，可将其作为无人认领或遗弃的财产、无人认领的证据处理，或通过没收追回。成员必须确保任何持有货币的人在否认对货币的所有权并放弃对货币的任何认领后，填写资产认领豁免和扣押通知权利豁免表格 (HSMV 61076) 或记录此类拒绝。在可能被没收的情况下发现货币时，必须联系主管和部队法律顾问。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。