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AIRA 信息流行病趋势报告 - 11 月 19 日
这种情况引发了公众越来越多的质疑。对话声称，这种疾病可能与涉及疫苗接种计划的全球阴谋有关，这与过去围绕 COVID-19 疫苗的错误信息相提并论。这些帖子表明，这种疾病是作为秘密议程的一部分故意传播的。这些未经证实的信息引发了广泛的恐惧、错误信息，以及对卫生当局及其管理局势的努力日益增长的不信任。链接 1 链接 2 链接 3 ● 更新访问权限有限加剧误解：由于无法获得有关未确诊疾病的信息，情况更加恶化。在官员调查情况期间，许多问题仍未得到解答。因此，普通人更有可能访问误导者/造谣者在社交媒体上分享的推测性和危言耸听的内容。链接 4 链接 5 链接 6 链接 7
Bharat Sandesh- 2023年11月 div>
对于我们的一个地球，我们引入了雄心勃勃的包容性，以创造紧急，持久和公平的变化。该声明的“绿色发展协议”通过概述综合的路线图，在抗击饥饿和保护地球之间进行选择的挑战，在该图形图中，就业和生态系统是免费的，消费是气候意识的，而生产是行星友好的。串联，G20宣言要求到2030年雄心勃勃的全球可再生能源能力。再加上全球生物燃料联盟的建立和绿色氢的一致推动，G20的野心是建立一个更清洁，更绿色的世界的野心。这一直是印度的精神，通过可持续发展的生活方式（生活），世界可以从我们古老的可持续传统中受益。
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
修订日期：2023 年 11 月 AN：02952/2022 第 1 页，共 10 页
按照欧洲药典的要求，疫苗有效性通过对犬猫的攻击试验和其他目标物种的血清学检测来证明。初次接种一年后，经皮下或肌肉注射途径接种的犬猫 100% 获得抗攻击保护。加强接种两年后，经皮下或肌肉注射途径接种的猫的抗攻击保护率为 92%。初次接种三年后，经皮下途径接种的犬猫 96% 获得抗攻击保护。在一年、两年和三年评估中，犬猫的抗攻击保护率和其他目标物种的血清学结果均符合欧洲药典对灭活狂犬病疫苗的有效性标准。
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
GtoPdb 数据库报告 - 2023 年 11 月
● 添加了 17 种新的激酶抑制剂，其结构来自 2023 年 8 月提议的 INN 列表 ● 添加了 6 种具有潜在抗 CoV 活性的新配体（Mpro 抑制剂） ● 2023 年 FDA 批准的 41 种药物中有 30 种在 GtoPdb 中进行了整理。我们没有纳入不符合我们纳入标准的集合。 ● 确定并整理了 7 种来自美国和欧盟以外的药物批准。其中 5 种未获得 FDA 批准，2 种在 FDA 之前在其他地方获得批准。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
MOOCS替代课程印度英语诗歌（IEL）印度英语小说（IEL）印度英语短篇小说（IEL）印度英语散文（非小说）
MOOCS替代课程公共经济学1 |增长与发展 - 数学经济学-II（ME）农业经济学-II（AE）发达计量经济学（AD）气候变化经济学（CE）人口统计学