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15. 哈里亚纳邦是一个农业邦，因此农民的福利是我国政府政策的核心。为此，我国政府最近废除了殖民时代的“abiyana”（一种传统税）。哈里亚纳邦已成为印度第一个以最低支持价格（MSP）购买二十四种作物的邦。由于今年季风延迟，农民不得不安排额外资源来播种喀里夫作物，这增加了种植成本。为了提供救济，我国政府为所有喀里夫作物的每位农民每英亩提供两千卢比的奖金。这是哈里亚纳邦历史上首次采取这样的举措。
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I. ICHOM指导委员会2024 II。AMR叙述，外部顾问2024 III。dci蓝图的信任：医疗保健哈佛医学院2023年至上IV的道德AI的最佳实践和监管途径。牛津大学哲学系2023年至今V.主题专家和方法论审稿人PCORI/ECRI长期COVID 2023 VI的客座教授。CIHR指导委员会PXP 2023 VII。CIHR主持人/主机共同制作指导2023 VIII。La Caixia高级赠款审稿人，机器学习方法论顾问2023 IX。eupati顾问2022 X.联合制作，公众审查和传播顾问，BMJ Group 2017-Tresent XI。FDA：医疗设备争议解决面板2019-2024 XII的名册。Neuroscience的研究编辑纪事2015-2022 XIII。审查和研究资助领域顾问Who IPC全球研发。2020-present xiv。成员和审稿人Cochrane Collaboration 2018-Current XV。指导委员会，报告共识方法的清单《协议（准确共识文件》）项目（Cochrane，JCE牛津，JCE）2021-2024 XVI。指导委员会和FSCI奖学金审查2015年至今XVII。期刊审稿人：BMJ和60个分支机构特别要求，JCE，Neurology，Frontiers，EJPCH，JEBM，JE XVIII。健康紧急情况和灾害风险管理（Health EDRM）研究）研究方法|审稿人和外部编辑器2022-resent xix。Who Cororgenda顾问/作者建议在COVID-19的背景下使用面具的建议：临时信息，2020年6月5日（WHO/2019-NCOV/IPC HASKS/2020.4）腐败 - 谁| WorldHealth组织|委员会
本地问题：图书馆如何解决当地关注的问题？
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AA和大数据解决医疗保健...
美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战，不成比例地影响了服务不足的人群，例如种族和少数民族，农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务，疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能（AI）的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集，以发现隐藏的模式和相关性，识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录（EHR），健康的社会决定因素（SDOH）和实时健康监测设备，可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异，重点是制定有针对性的策略，以改善服务不足人群的医疗保健获取，质量和成果。通过整合预测分析，机器学习模型和自然语言处理，医疗保健提供者可以更好地分配资源，个性化治疗计划和简化护理协调。此外，AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见，从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私，算法偏见和数字鸿沟等挑战，如果不解决，这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架，包容性数据实践和社区参与，以确保技术采用同等地受益。最终，人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务，从而使其更加公平，高效和响应边缘化社区的需求。
靶向DDR1和DDR2克服了基质介导的黑色素瘤细胞适应BRAF靶向疗法
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。
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Sacyr选择五家公司来解决...
自该计划于2018年启动以来，已成功实施了20多个试点项目。关于Sacyr Sacyr是一家全球P3开发人员公司，在西班牙的IBEX 35证券交易所指数上列出。在全球20多个国家 /地区出现，拥有15,000多名专业人员的负责人，其目的是通过创新的项目推动社会迈向可持续的未来，从而对所有利益相关者产生积极的社会，经济和环境影响。
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