阿育吠陀被视为一千历史的科学。这种医学系统经过时间证实和有益,不仅有助于维持个人的健康,而且还可以确保其(整体)幸福感。结合互补和现代药物可以帮助解决患者问题并改善治疗策略。这项研究研究了阿育吠陀的机器学习的使用,阿育吠陀是一种古老的印度医学实践,在世界范围内越来越著名。为了弥合当前知识状态的差距,必须将现代技术与阿育吠陀科学(Ayurvedic Sciences)结合使用,例如人工智能和机器学习。我们有潜力通过接受和改变这一数字景观来彻底改变阿育吠陀的领域。研究人员将AI与其他技术进步相结合,以提高印度草药的效率,可用性和可靠性。该研究分析了AI如何影响阿育吠陀。
2019年底,阿拉斯加土著部落卫生财团(ANTHC)从印度事务局(BIA)部落弹性计划获得了地区适应计划的资金。ANTHC与来自五个社区的部落合作:埃文斯维尔,阿拉卡克特,阿拉特纳,加莱纳,koyukuk和nulato参加了该项目。其他合作伙伴包括塔纳纳酋长会议(TCC)和美国地质调查局(USGS)。该项目的目标是记录当地居民的观察和关注点,分享我们从传统知识和可用科学中学到的知识,并探索整个地区的适应策略。此过程遵循由ANTHC部落能力和培训计划开发的7代气候适应计划过程。此过程中的步骤包括:
水稻条纹病是一种由昆虫传播的病毒性疾病,不仅在日本,而且在东亚地区都造成了严重的损失。由于含有抗性基因的品种有助于控制这种疾病,因此需要快速识别抗性基因的技术。以往的生物测定方法不仅需要准确判断有无抗性的技术,还需要饲养带病毒昆虫和栽培试验植物的设备,因此近年来利用水稻条纹病抗性DNA标记选育抗性个体的育种已成为主流。鉴于此情况,从2023年起,水稻品种登记审查也将采用DNA标记进行特性评估。这里就分别介绍这两种情况下所使用的水稻条纹病抗性DNA标记。
声子的探测对于研究共振耦合的磁振子与声子的相互转化至关重要。本文我们报道了通过微聚焦布里渊光散射在 Ni/LiNbO 3 混合异质结构上直接可视化磁振子和声子的共振耦合。表面声子的静态图样源于入射波 𝜓 0 (𝐴 0 , 𝒌, 𝜑 0 ) 与反射波 𝜓 1 (𝐴 1 , −𝒌, 𝜑 1 ) 之间的干涉,由于磁振子-声子耦合,磁场可以调制表面声子的静态图样。通过分析从布里渊光谱中获得的声子信息,可以确定磁振子系统(Ni 薄膜)的性质,例如铁磁共振场和共振线宽。该结果提供了关于耦合磁振子-声子系统中声子操控和检测的空间分辨信息。
• 依靠高性能计算和数学技术(生物信息学) • 搜索 23K 个基因中的 30 亿个 DNA 碱基,以查找影响人的健康、疾病或药物反应的变异 • 发现每个人独特的分子图谱
摘要 目的/目标:本综述试图评估人工智能在阿育吠陀草药学和药物发现和开发中的优势和局限性。 材料和方法:进行了全面的文献检索,以确定关于人工智能和阿育吠陀融合的相关研究和文章。搜索包括 PubMed、Google Scholar 和相关期刊等数据库。对收集的数据进行分析,以全面概述该主题。讨论:人工智能融入阿育吠陀药理学可以推进药物效果的预测模型并支持个性化的治疗计划。在药品领域,人工智能可以优化配方并改善质量控制。在生药学中,人工智能有助于准确的植物识别和植物化学分析。人工智能驱动的药物发现可以识别多草药配方中的新化合物和协同作用。此外,人工智能可以通过区块链和光谱分析确保药物的真实性,提高阿育吠陀产品的纯度和安全性。结论:人工智能有可能通过提高准确性、效率和个性化来彻底改变阿育吠陀的 Dravya 领域。这种整合标志着传统医学技术方法的重大进步,有望改善患者治疗效果并在全球范围内更广泛地接受阿育吠陀。
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介绍子在Charak Nidan中描述了八种类型的疾病,其中Prameha是其中之一。质子质体的经典症状是“核ha是一组尿液疾病,特别以频繁和尿液异常的排尿为特征。”Prameha被认为是Mutragata Rogas之一,所有Achara表示Prameha具有二十种。根据Tridosha Sidhandha的Prameha分类,Kapha Prameha是一个青少年,Pitha Prameha是六个,而Vata Prameha是四个。Madhumeha是Vata Prameha的四种类型之一。madhumeha与糖尿病相关。糖尿病是一组由胰岛素产生,作用或两者兼而有之引起的高血糖水平(高血糖)的代谢疾病。根据糖尿病的病因,导致高血糖的因素包括胰岛素分泌减少,葡萄糖利用率降低和葡萄糖产生增加。根据国际糖尿病联合会(IDF),成年人口的8.8%患有糖尿病,当前的全球统计数据表明,有4.63亿和3.74亿个人患有糖尿病。的目的和目标研究先前的研究工作并找出有关Madhuma的研究领域。
5 Vikram Sarabhai航天中心,印度Thiruvananthapuram,印度摘要:这项工作调查了增强学习的开发和优化,以预测发射车模拟中最坏情况的情况。模拟考虑了可能影响发射的各种环境因素,包括风条件,温度,大气压和其他参数。在这里,我们正在尝试确定火箭发射期间可能发生的潜在故障模式和异常。增强学习模型是使用目标函数培训的,该目标功能旨在准确预测火箭发射期间最坏情况。它还对导致最坏情况的因素提供了宝贵的见解,从而为降低风险和系统改进提供了有针对性的策略。这种方法旨在量化单个参数或其组合对预测最坏情况结果的影响。本文证明了加强学习的潜力,可以准确预测最坏情况,从而启动车辆模拟来验证算法的鲁棒性。开发的模型可以通过预测和减轻最坏情况的情况来为决策提供信息,并提高空间任务的总体弹性和效率。关键字 - 最坏的情况,强化学习,启动车辆模拟,环境因素,异常,故障模式,降低风险,空间任务
结肠是人口稠密的微生物栖息地之一,具有10^12-10^14微生物。[7]肠道微生物组编码超过300万个基因并产生数千种代谢产物,在调节人类健康中起着至关重要的作用。它参与了消化,免疫稳态,对病原体的定殖抗性以及维生素和短链脂肪酸的产生。其组成和功能的破坏会直接影响疾病,例如炎症性肠病,II型糖尿病和心血管疾病。研究表明,恢复肠道菌群的平衡可以通过改变微生物组的组成和结构来预防特定疾病。肠道微生物组,包括细菌,病毒,真菌和其他微生物,对于有效的消化,营养吸收和免疫调节至关重要,其中约有70%的免疫系统含有肠道中的免疫系统。[8]此外,肠道轴突出了肠道健康与心理健康之间的联系,
