摘要 伊桑族是尼日利亚埃多州埃多中央参议院区的一个独特族群。本研究详细描述了该族群的本土知识系统 (IKS) 的性质,该系统兼收并蓄且跨学科。在这个跨学科框架内,存在着一种整体的知识概念,它不顾西方意义上的知识非区域化。今天,这一古老的传统不仅受到西方文化同化力量的威胁,还受到土著人民的威胁,他们现在认为任何本土的东西都是迷信、异教和倒退的。在本研究中,我们通过查阅相关文献、访谈、观察技术和小组讨论来获取数据。尽管有一些特定的伊桑习俗值得传播,但将伊桑族的艺术和手工艺商品化将需要审查,否则我们就会面临将我们的艺术和手工艺商品化和将人文精神非人化的风险。
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。
Josua 是 CLIMB 细胞化计算生物学家,他曾是一名机械工程师,后来改学哲学,然后又回到了生物医学工程领域。“我想了解科学的本质,”Josua 解释道。Josua 和细胞化团队正在尝试识别肺功能所需的基本细胞。“在这项工作中,你不能假设你将捕捉到活肺的所有生物学特征。因此,我们必须像建造第一架飞机的人一样思考。我想他们问过自己,‘最接近鸟翼并能使人类飞翔的东西是什么?’我们问过自己一个类似的问题。肺的等效‘最小可行产品’是什么?这就是我们正在建模的。”
主编已撤回了本文。出版商的一项提示发现,包括这本期刊上发表的研究的许多文章在短时间内提交了对书记中发表的研究的评论,并表明了强烈的迹象,表明该文本是由大型语言模型(LLM)产生的,没有作者的适当披露。因此,这些文章违反了杂志的编辑政策并正在撤回。
本文探讨了贸易和环境政策如何相互补充,以解决当前三重行星气候变化,生物多样性损失和污染的危机。政治承诺,以加强各种政策中表达的环境政策和贸易政策之间的协同作用,因此有势头与环境目标保持一致。该论文强调了协同作用,例如促进环保商品和服务的贸易,确保获得能源过渡的关键原材料,支持循环供应链以及通过贸易创造更可持续的食品系统。然而,挑战包括随着与贸易相关的环境政策的扩散(TREP)的扩散,由于环境政策在各个国家的野心差异以及市场延伸和不符合的政府支持而引起的溢出效应,这可能会使低收入的国家和强力竞争竞争,这可能会导致溢出的影响。增强了国际合作 - 通过多边对话,数据透明度,能力建设和利用全球框架 - 可以解决这些挑战,从而确保贸易和环境政策相互支持。
美国制药行业是一个重要的转折点,同时处理关键的研究效率低下以及供应链问题和严格的监管标准。制药行业必须克服多个问题,这些问题随着医学研究的发展加上对个性化健康解决方案的兴趣而变得更加复杂。本研究研究了云技术与预测分析以及如何作为应对广泛行业挑战的潜在解决方案。通过安全且可扩展的基于云的系统,制药公司可以改善其数据存储和集成,同时确保协作加快药物发现过程并支持监管标准。AI和机器学习通过处理广泛的数据集来检测有希望的候选药物并改善临床试验的同时,同时预测市场发展模式,可以提高预测分析中的决策能力。利用综合技术药物组织可以优化其运营以降低成本并提高患者的护理结果。案例研究通过辉瑞(Pfizer)通过AI技术的疫苗进步和成功的监管合规过程涉及区块链系统来证明运营优势。使用这些技术工具,美国制药行业可以驾驶其目前的困难,以提供以患者需求为中心的有效医疗保健解决方案,为未来和坚固的领域创造基础。
摘要疫苗门户网站已成为疫苗接种和分配的现代医疗工具。领先的三个是U获胜,E-VIN和联合冠军,所有这些都是印度在印度的重要工具,用于有效的疫苗管理,获得和改善公共卫生结果。PubMed和Google Scholar搜索引擎用于综合评论和研究,有关疫苗接种门户,其功能,实施和公共卫生影响。简单管理以外的疫苗接种门户也可以作为教育渠道,从而赋予有关疫苗安全和有效性的宝贵知识。通过同一门户网站的公众参与将使卫生当局能够建立更多受过教育的人群,这些人群容易受到误解。需要对这些类型的门户进行审查和更新,以解决公共卫生中持续的问题。疫苗接种门户代表公共卫生基础设施中的地标。改善接种疫苗的机会,反对错误信息,教育公众并适应健康景观的变化,将它们定位为全球努力达到高疫苗接种率和保护社区健康的重要工具。关键字:U-Win,E-VIN,联合获胜,通用免疫计划,Ayushman Bharat Health帐户,冷链
4。AI中的发展已标志着处理和分析大量数据集的能力取得了重大进步。在过去的十年中,AI方法论在开发实践中发现了广泛的应用,在复杂的评估中具有显着的用例,需要进一步利用二级数据。这些AI分析提供了能够及时且具有成本效益的方式系统地分析定量和定性数据的能力,这在Bravo等人的最新研究中强调了,2023年2。在生成AI中的最新突破,尤其是在自然语言处理和内容创建等领域,已大大扩展了AI在评估中的潜在应用。此外,越来越多的联合国机构采取了积极的步骤来探索在评估生命周期3中对AI的负责使用,包括在分析各种形式的内部监测数据和报告4中应用AI Analytics,并将AI用于各种证据综合练习。随着AI在联合国评估中的整合,建立并遵守AI使用中的道德原则越来越重要,以确保公平,透明度和问责制,保护潜在的偏见并促进该领域的负责任的创新。
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