组织和细胞,证明了其在哺乳动物细胞研究中的适用性和高预测能力。在由大脑基金会资助的项目中,Shabala 博士将使用 MIFE 技术研究偏头痛的机制。偏头痛是一种复杂的、致残的大脑疾病,表现为经常剧烈的头痛发作,对光、声音和头部运动有感觉敏感性。偏头痛的患病率为 12%,对经济和社会产生了重大影响。尽管在该领域进行了相对广泛的研究,但偏头痛的病因仍然未知。皮质扩散性抑制 (CSD) 与偏头痛和头痛诱因有关,离子稳态与 CSD 的产生和传播密切相关。Shabala 博士将使用 MIFE 技术观察关键离子对引发 CSD 的因素的反应动力学。该项目旨在
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亲爱的读者们,大家好,随着这一期的出版,spacepreneur 杂志迎来了 1 周年。我们整个团队都很高兴成为印度太空之旅的一部分。2023 年是 ISRO 和整个国家的里程碑之年。“印度政府已宣布每年的 8 月 23 日为‘国家太空日’。新年伊始,我非常高兴地向大家介绍航空航天教育领域公认的专家 (Hon).MRK Menon 博士。他在纽约的杂志出版领域拥有丰富的培训和经验,将证明是我们不断发展的组织的宝贵财富。他采访航空航天领域成就者的独特风格将为我们的报道增添深度。您可以定期翻阅杂志,了解全球新闻、发布会、筹款活动。我们与 VIHAAN SPACETECH 创始人 Rajesh Muneshwar 先生和其他对话者进行了互动,Galaxeye 联合创始人 Suyash Singh 先生
• 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
