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综合国防发展计划 III 计划实施...
本综合版 NDPIII 计划实施行动计划 (PIAP) 概述了 NDPIII 计划的关键要素，即计划本身、子计划、目标、干预措施、产出、行动以及 MDA 和 LG 将实施的每项活动的牵头和其他实施 MDA。它提供了政府为实现第三个国家发展计划 (NDPIII) 2020/21 – 2024/25 的目标而将投入的财政资源的估计数。它还整合了实施所有 18 个计划实施行动计划 (PIAP) 行动所需的财政资源。资源按计划和负责实施的 MDA 和 LG 分类。
1 招标公告征求建议书（RFP）...
3.1 背景 非洲面临着独特的公共卫生挑战，需要由研究、开发和创新驱动的定制解决方案。然而，非洲大陆开展卫生研究、开发和创新 (HRD&I) 的能力仍然不发达，受到资源有限、缺乏熟练研究人员和科学家、资金不足以及合作分散等因素的阻碍。在许多撒哈拉以南非洲国家，研究环境不利：立法框架没有跟上研究的新趋势，例如遗传学研究、临床试验的道德行为、材料交换和知识产权。这些立法漏洞阻碍了临床试验等多机构研究。1 建立开展 HRD&I 的必要能力对于制定解决非洲最紧迫健康问题和促进全球健康知识的循证解决方案至关重要。非洲各国政府应该认识到，分配给研究的资金是一项很好的投资。更多地认识到研究的好处可能会导致更多地致力于为国家研究预算提供专项资金。非洲卫生研究、发展和创新联盟 (CAHRDI) 成立于 2024 年 3 月，由 Amref Health Africa 主办，合作伙伴包括 Speak Up Africa、SAHTAC 和 CHReaD。该联盟旨在加强非洲的人力资源开发和创新政策和资源能力，以加速开发、获取和采用对健康影响最大的创新。该联盟的工作涉及三大支柱：获取卫生产品和技术、融资和能力建设，同时制定政策以支持所有三大支柱，在研究、政策参与、沟通和宣传方面发挥不同的优势。该联盟希望对非洲的人力资源开发和创新能力进行案头审查，重点关注参与人力资源开发和创新的研究和学术机构，并从性别角度审视这一能力。
摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和
项目名称：国家基于 RNA 技术的基因治疗和药物中心 项目时长（月）：36
A 科学质量 A.1 研究计划的目标、相关性和动机 该研究计划有两个主要目标：增加设计和提供基于 RNA 的基因治疗药物所需的技术知识，并在人类疾病的五大领域（遗传病、癌症、代谢/心血管疾病、神经退行性疾病和炎症/感染性疾病）中确定有希望的候选药物/基因。 过去几十年来，人们对人类疾病治疗方式的看法发生了巨大转变。通过全球对药理学的重新思考而开发出的分子个性化治疗已经成为大大提高治疗效果的雄心勃勃的目标。 对高度特异性新药的需求源于对导致人类疾病的分子和细胞事件的理解的惊人进步。事实上，大的分子多样性并不是罕见遗传性疾病的唯一标志，而是人类最常见疾病的发病机制的基础。癌症就是一个典型案例：很明显，具有相似临床和表型的肿瘤疾病可能因涉及不同的致病突变的致癌基因和肿瘤抑制基因而彼此不同，而专门针对改变的蛋白质甚至基因突变的创新方法显示出很高的疗效。因此，开发针对广泛靶点的药物不仅成为罕见疾病治疗的原则，而罕见疾病往往被制药公司的优先事项所忽视，而且也是全球新治疗方法的基础，即恰当定义的“精准医疗”。为了完成这项任务，有必要探索治疗策略，这些策略超越了费力地识别适合酶、转运蛋白和通道关键调节域的小化学分子。相反，需要改变范式，开发一类共享共同合成和递送平台的药物，原则上可以以前所未有的精度作用于任何类别的蛋白质。显然，核酸的非凡力量和灵活性使这些分子成为这项任务的理想工具，应用范围几乎无限。 RNA 疫苗在控制 COVID-19 大流行中的作用提供了直接、令人印象深刻的证据，表明可以快速有效地开发针对特定目标的 RNA 药物。虽然 mRNA 疫苗的成功以及使用 CRISPR/Cas9 技术进行靶向基因组修饰的影响最近引发了人们对 DNA/RNA 治疗应用的极大兴趣，但应该记住，基于 DNA 的疗法早在三十多年前就在单基因疾病的基因治疗领域开创和发展。在这个转化医学的辉煌例子中，分子理解，开发将转基因导入受影响细胞的技术以及构建安全的递送平台，使人们在纠正各种先天性代谢错误方面取得了临床成功。在这一充满挑战的过程中，意大利科学发挥了重要作用，我们国家可以依靠该领域的成熟技术和设施。现在，基因治疗的潜力已经远远超出了更换有缺陷的基因产物。靶向基因校正（“基因编辑”）已被证明可有效治疗最常见的血液遗传疾病血红蛋白病，而嵌合抗原受体在患者 T 细胞中的表达（CAR-T）已被证明是一种新颖、成功的治疗方法，可用于治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤患者。依靠这些新技术的卓越中心群，该计划的一个主要目标是迅速扩大这些治疗选择。事实上，虽然意大利在先进基因治疗药物（AGTMP）领域的基础和临床前研究成果颇丰并得到国际认可，但将研究成果转化为临床治疗却往往有限。为此，需要制定一项雄心勃勃的国家计划，用于创建/加强药品生产基础设施、创新型 AGTMP 项目管理以及培训和咨询中心。就后者而言，学术界在将 AGTMP 项目转化为临床治疗时目前面临的主要瓶颈之一是缺乏在 GMP 条件下对这些产品进行工艺开发、扩大规模和生产的能力；这通常导致项目在第一次原理验证后就被放弃，少数幸存下来的项目还需要高昂的成本和漫长的拖延。因此，该计划的一个关键部分是在这个新兴的科学和健康领域对研究人员和临床操作员进行高级培训和资格认证。具体而言，国家中心将利用现有的经验和基础设施，实施 AGTMP 的开发过程，从早期的临床前研究到临床应用，使其他成员也能享受其服务。根据国家战略和现有举措，将通过三个层面实施：i) 细胞工艺和检测开发、载体制造和临床前研究设施；ii) 现有和改造后的细胞工厂，经授权使用体细胞制造基因疗法；iii) 服务和教学中心。一旦全面投入运营，预计每年的生产能力将达到 250-300 种基因治疗药物产品，可供国家中心的所有成员、全球学术机构和遍布全国的私营公司使用。
航空航天和
《技术发展》（伦敦：Peter Owen，Vision Press，1965 年）是一本介绍航空航天技术历史的实用入门书。Oliver Stewart 的《航空：创造性理念》（纽约：Praeger，1966 年）是一系列关于一个人对航空史的看法的深思熟虑且写得很好的论文，但读者请注意，他关于莱特兄弟和克莱门特·阿德（法国先驱）的章节具有危险的误导性。正如 Stewart 所声称的那样，阿德对航空概念的理解远不及莱特兄弟。Richard P. Hallion 的《航空和航天的崛起》载于《航天和航空学》，第 19 卷，第 5 期，（1981 年 5 月）提供了对航空航天学和航天学通史的介绍性概述。
咨询项目指南 - 瓦拉纳西
设计：国家 薪资 等级 资格/经验 1 高级项目 54000-博士+3 年经验或硕士学位工程师/科学家工程/科学/设计/人文学科 1,00,000+6 年经验 2 项目工程师/47000-65500 工程博士或硕士学位/科学家/博士后科学/设计/人文学科+3 年口头研究员/经验或研究工程/设计学士学位+6 年经验助理 3 助理项目 35000-49000 工程/科学/工程师/设计/人文学科硕士学位或工程/设计学士学位科学家 + 2 年经验 4 助理项目 25000-42000 工程/设计学士学位工程师或科学/人文学科硕士学位 5 助理项目 21000-32000 科学/人文学科学士学位科学家 6 高级项目 20000-25000 工程学文凭 + 2 年经验，技术员 ITI 证书 + 5 年经验。 7 实验室技术员 16000-20000 12 级及格或高中 + 2 年实习。 8 实验室服务员 15800 10 级及格 9 JRF (GATE) 37000 + HRA BE/B.Tech。工程/科学/设计/人文学科硕士学位 + GATE 或同等考试成绩 10 JRF 25000 + HRA BE/B. Tech，工程/科学/设计/人文学科硕士学位 11. SRF 42000 + HRA BE/B.Tech 或工程/科学/设计/人文学科硕士学位 + 2 年研究经验。•
Bandic ShopPCPPC Progettion PNRR/PNCS PNCY
为了提出干预提案，以加强研究结构并在某些关键促成技术上创建研发的“国家冠军”，Mission 4 Component 2 Investment 1.4“研究结构”研究结构和创建“国家R＆D”冠军在欧洲联盟 - Nexterager -Nextgeneration -Nextagning Technologies中的“国家R＆D”冠军； ●鉴于公共通知MUR。n。 的341/2022 of 15/03/2022
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
