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追求卓越：RAKSHA MANTRI 的......
艾哈迈德讷格尔 : Shri RA Shaikh，车辆研究与发展机构 (VRDE) 安贝尔纳特 : Dr Ganesh S Dhole，海军材料研究实验室 (NMRL) 巴拉索尔 : Shri PN Panda，综合试验场 (ITR) Shri Ratnakar S Mohapatra，P 屋顶与实验机构 (PXE) 班加罗尔 : Shri Satpal Singh Tomar，航空发展机构 (ADE) Smt MR Bhuvaneswari，机载系统中心 (CABS) Smt Faheema AGJ，人工智能与机器人中心 (CAIR) Dr Josephine Nirmala M，战斗机系统发展与集成中心 (CASDIC) Dr Sanchita Sil 和 Dr Sudhir S Kamble，国防生物工程与电医学实验室 (DEBEL) Dr V Senthil，燃气轮机研究机构 (GTRE) Smt Saima Bashir，电子与雷达发展机构 (LRDE) Mita Jana 女士，微波管研究与发展中心 (MTRDC) 昌迪加尔：Pal Dinesh Kumar 博士，终端弹道研究实验室 (TBRL)：Anuja Kumari 博士，国防地理信息学研究机构 (DGRE) 钦奈：K Anbazhagan 先生，战斗车辆研究与发展机构 (CVRDE) 德拉敦：DP Triapthi 先生，国防电子应用实验室 (DEAL) JP Singh 先生，仪器研究与发展机构 (IRDE) 德里：Hemant Kumar 先生，火灾、爆炸与环境安全中心 (CFEES) Dipti Prasad 博士，国防生理与相关科学研究所 (DIPAS) Santosh Kumar Choudhury 先生，国防心理研究所 (DIPR) Smt Arun Kamal，DPARO&M，DRDO HQrs Navin Kumar 博士Soni，核医学与相关科学研究所 (INMAS) Sujata Dash 博士，系统研究与分析研究所 (ISSA) Ashok Kumar 先生，科学分析组 (SAG) Rupesh Kumar Chaubey 博士，固体物理实验室 (SSPL) 瓜廖尔：AK Goel 博士，国防研发机构 (DRDE) 哈尔德瓦尼：Atul Grover 博士，国防生物能源研究所 (DIBER) 海得拉巴：Hemant Kumar 先生，先进系统实验室 (ASL) Srinivas Juluru 先生，国防研究与发展实验室 (DRDL) Ch Narasimhachari 先生，国防电子研究实验室 (DLRL) S Shashi Nath 先生，国防冶金研究实验室 (DMRL) 贾格达尔普尔：Khilawan Singh 先生，SF 综合体 (SFC) 焦特布尔：DK Tripathi 先生，国防实验室 (DL) 坎普尔: Mohit Katiyar 博士，国防材料与仓储研究与发展机构 (DMSRDE) 科钦 : Smt Letha MM，海军物理与海洋实验室 (NPOL) 列城 : Dorjey Angchok 博士，国防高海拔研究所 (DIHAR) 马苏里 : Sunil Bhandari 先生，技术管理学院 (ITM) 迈索尔 : M Palmurugan 博士，国防生物防御技术研究所 (DIBT) 纳西克 : Ashutosh Sharma 先生，高级高能材料中心 (ACEM) 浦那 : Ajay K Pandey 先生，军备研究与发展机构 (ARDE) Vijay Pattar 博士，国防先进技术研究所 (DIAT) Ganesh Shankar Dombe 博士，高能材料研究实验室 (HEMRL) 特兹普尔：KS Nakhuru 博士，国防研究实验室 (DRL) 维沙卡帕特南：Smt Jyotsna Rani，海军科学与技术实验室 (NSTL)
瓜鲁亚校园 - ...
尽管全球抗议运动，但仍有16.3％的孕妇仍在吸烟（Chinchila Araya等，2019），将胎儿暴露于8,000多种有毒物质中，包括高度上瘾的尼古丁（来自Queiroz Andrade等人，2020年）。妊娠吸烟是可预防的危险因素，其影响超出了孕产妇健康，影响胎儿和产后发育。的后果包括提高出生风险的8％，围产期死亡率，宫内生长限制，低出生体重，儿童猝死综合症（Coelho，J。B. B.等人，SSA等人，2021年）长期认知赤字，呼应性疾病2021年）和遗传依赖性（Mota，Caroline de Lima等，2023）。这项研究修改了有关怀孕期间烟草和尼古丁使用的文献，以及对胎儿和儿童发育的影响，试图综合当前的知识并确定研究差距。审查包括2014年至2024年之间发表的文章，使用PubMed，Lilacs和Scielo作为来源。搜索术语：“吸烟”，“烟”，“尼古丁”或“妊娠”或“发展”。在PubMed发现了101篇文章，在丁香（Lilacs）和Scielo中发现了573篇文章。在排除了葡萄牙语，英语或西班牙语的不同语言之外的重复项之后，不直接关注Tabagism-Feto/儿童关系的研究，保留了17篇文章。B. O. of等，2024）。经过全面和仔细阅读后，选择了12个进行研究。结果证实尼古丁是一种直接和间接的有害物质。间接地，它会影响孕妇心血管系统，从而导致周围心动过速和血管收缩，从而减少了流向胎盘的血液，从而损害了胎儿营养和氧合（Nascimento，M。M. B. do; Melo，Melo，Melo，Melo，A.
Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
普通法司法管辖区的法律教育传统上优先考虑教义和对抗方法。非常重视判例法和法定材料，需要学生（通常是从记忆中）进行严重应用，以识别和阐明解决复杂法律问题的解决方案。然而，在近年来法律和高等教育部门的重大变化之后，现在越来越多的呼吁通过新的观点来补充这种方法，这些方法可以使法律毕业生能够为现代职业生活做好准备，无论他们是否最终继续执业法律。本文介绍了跨学科的理论研究的发现，该研究探讨了客户价值理论在私法背景下的现代争议解决策略中的应用。有人认为客户价值理论：（1）对争议解决策略本身的性质提供了解释性的见解； （2）在给定背景下增强此类策略的有效性具有巨大的潜力。因此，进一步认为，将此和类似的观点纳入现代法律学位将补充其长期存在且重要的教义内容，并增强此类计划的就业价值。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。