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印度政府煤炭部...
（d）和（e）根据该计划，印度政府提供的财政支持高达项目总成本的50％，但上限为卢比。5千万。 批准的授予授予的详细信息在附件。5千万。批准的授予授予的详细信息在附件。
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（a）是。（b）拉尼娜（LaNiña）是一种气候现象，其特征是中部和东太平洋中的海面温度较低（SST），可能会显着影响印度季风。一般而言，在LaNiña的活动中，在西南季风季节，印度在印度接受了正常降雨量。该国的大部分地区在拉尼娜（La Nina）的年代接受了高度的降雨，除了印度北部地区和印度东北部的某些地区，在拉尼娜（La Nina）时期可能低于正常降雨。此外，在拉尼娜（La Nina）年的冬季，通常会观察到低于正常的温度。虽然拉尼娜（La Nina）期间的降雨量过多会导致洪水，作物损害和牲畜损失，但它也可以使雨养农业和地下水水平受益。与LaNiña相关的降雨量增加有时会导致印度地区的温度降低，这可能会影响某些哈里夫作物的生长和发展。（c） - （e）是的。该部一直在定期进行季风和相关的研究
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（Shri Jitin prasada）（a）至（c）：区块链技术是一种新兴技术，是一种分散的，分布式的分类帐系统，可在计算机网络上安全记录交易。它使用密码学来确保没有中介机构的透明度，不变性和信任。每个块都包含数据，时间戳和加密链接，以创建安全的，篡改的信息链。因此，该技术有可能在任何涉及公共交易的数字系统中提供更好的问责制。它在土地记录和物业注册管理，数字身份管理，供应链管理和福利分配中都有潜在的应用。国家区块链框架（NBF）于2024年9月4日启动，提供区块链即服务（BAAS）。NBF支持分布式基础架构，智能合约，安全性，隐私，互操作性以及基于许可区块链的应用程序的开发和部署。NBF是通过研究人员，学术机构和政府机构之间的合作开发的许可区块链平台。这些包括高级计算（C-DAC）的开发中心 - 海得拉巴，孟买和浦那；银行技术发展与研究研究所（IDBRT）海得拉巴； IIT海得拉巴；电子交易与安全协会（集合）钦奈；国家信息中心（NIC）/国家信息学中心服务公司（NICSI）；和IIIT海得拉巴。最佳实践，例如使用数据加密，证明存在数据而不揭示数据以及本地认证的权威等。这些机构共同努力，将国家区块链框架（NBF）设计为具有控制访问权限的权限区块链平台，以确保数据的安全性，隐私和机密性。已在设计中实现。国家信息学中心（NIC）已开发了基于区块链的农业和非农业财产解决方案，这些解决方案也可用于土地记录系统。土地记录的维护在有关州政府的权限范围内。
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i. 根据《2000 年信息技术法》第 70B 条的规定，印度计算机应急反应小组（CERT-In）被指定为应对网络安全事件的国家机构。 ii. CERT-In 设立的国家网络协调中心（NCCC）是扫描该国网络空间和检测网络安全威胁的控制室。NCCC 通过与不同机构共享网络空间元数据来促进它们之间的协调，以便采取行动减轻网络安全威胁。 iii. CERT-In 与服务提供商、监管机构和执法机构（LEA）合作，追踪和禁用钓鱼网站，并促进对欺诈活动的调查。 iv. 网络清洁中心（CSK）是 CERT-In 提供的以公民为中心的服务，将清洁印度的愿景延伸到网络空间。 Cyber Swachhta Kendra 是僵尸网络清理和恶意软件分析中心，可帮助检测恶意程序并提供免费工具来删除恶意程序，同时还为公民和组织提供网络安全提示和最佳实践。v. CERT-In 通过印度储备银行建议所有授权实体和在该国发行预付费支付工具（钱包）的银行接受 CERT-In 特邀审计师的专项审计，消除审计报告中发现的不合规情况，并确保实施安全最佳实践。vi. CERT-In 已特邀 155 个安全审计组织来支持和审计信息安全最佳实践的实施。vii. 定期进行网络安全模拟演习，以评估组织的网络安全态势和准备情况，并增强政府和关键部门的抵御能力。
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政府机构收集了大量数据，但是从这些数据集中提取有意义的见解可能很耗时，需要专业技能。Edge可以帮助快速有效地解锁这些见解。想象一个对医院进行审计的机构，以帮助确保遵守法规。审核员可以使用Edge分析审计报告，识别重复出现的主题，查明关注的领域并提取可操作的见解。Edge甚至可以识别多次审核的模式和趋势，从而帮助该机构主动解决系统性问题并提高整体医疗保健质量。这允许代理商更有效地利用其数据，做出数据驱动的决策并改善公共服务。
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(a) 印度医学研究理事会 (ICMR) 告知，ICMR-国家流行病学研究所 (NIE) 在 2023 年 5 月至 8 月期间在印度 19 个州/联邦属地 的 47 家三级医院进行了一项题为“印度 18-45 岁成年人不明原因猝死相关因素——一项多中心匹配病例对照研究”的研究。病例是外表看似健康、无任何已知合并症的个体，在 2021 年 10 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日期间突然（住院时间 <24 小时或死亡前 24 小时看似健康）因不明原因死亡。每个病例包括四名对照，对照者按年龄、性别和邻居进行匹配。在病例/受访对照中收集了有关 COVID-19 疫苗接种/感染、COVID-19 后状况、猝死家族史、吸烟、娱乐性药物使用、饮酒频率、狂饮和死亡前两天剧烈体力活动的数据信息。