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当然是变慢了，疫情直接影响的便是经济，国家经济倒退，自然对于科研的投入力度便会减小，科研没有经费，如何发展，自然科学发展速度减慢
之前《The Atlantic》期刊有一篇文章，里面的有些数据和内容或许可以在一定程度上回答这个问题[1]。
首先，在新冠疫情防控的大环境下，科学界的格局发生了剧变。几乎各个领域的科学家，都转了赛道，自己的本行不干了，都跑去研究新冠去了。
比如，诺奖得主，从事CRISPR基因编辑的Jennifer Doudna，从去年3月份疫情开始在美国迅速扩散的时候，她整个团队的工作就停了，把精力转到研究新冠病毒上了，他们试着用CRISPR基因编辑技术来研发一种新冠检测方法。当时因为美国的新冠检测试剂短缺，Jennifer还把自己的实验室改造成了一个新冠检测中心，为当地的老百姓做检测。
再比如，有些物理学家也跑过来搭建模型，模拟病毒传播趋势，一些原本研究细菌的免疫学家也调头来开始研究病毒了。还有原本研究嗅觉神经的科学家，也跑过来开始研究为啥部分新冠感染者会失去嗅觉。这最终导致了一个爆炸性结果，从新冠疫情开始到现在，PubMed上新增的跟新冠相关的论文，竟然高达9W+篇。这什么概念？这个数字比霍乱，麻疹等其它传染病相关论文总数加起来2倍还多！而这些传染病都已经存在几百n了！
另外，这种各界都转到一个方向上聚焦的情况，还促进了学术界另一个维度的进步，那就是新的协作机制极大地提升了知识普及的效率。因为新冠是一个紧急的公共事件，所以很多研究结果如果用传统的期刊评审机制，发表出来黄花菜都凉了。于是研究人员就开始流行先把论文放在像BioRxiv，medRxiv，arXiv这些预印本平台上公开的习惯，就拿medRxiv这个医学预印本平台来说吧，2020n初，这个平台上还只有1000份左右预印本，到了10月份，这个数字就激增到了1.2W+
而这种预印本平台基本都是免费的，任何人都可以免费“白嫖”（我自己就P了很多……），这在一定程度上就大大加速了最新研究成果的共享和普及。这种情况的结果，也有研究团队做了些研究，他们发现，相比一般的生物医学论文，新冠相关的论文由之前从来没有合作过的研究人员一起发表的几率更高[2]。
当然这种现象也不是没有缺点，比如未经评审的研究结果，也可能是错的，这样就可能引起误导，比如去n3月份，两位生物地理学家在网上发表了一份预印本，预测说，基于病毒在温暖潮湿的条件下不容易生存，新冠病毒会对热带地区产生比较轻度的影响。但很明显，现在巴西的疫情已经把这个结论打脸了，但当时这个结果引起了很大的关注，不仅被50多家新闻媒体报道，甚至联合国世界粮食计划署都关注了这个结果[3]。
所以呢，这种问题不能一竿子打s了说是变快了还是变慢了，任何事情都有两面性，仁者见仁智者见智，我只能说，这次新冠疫情，让科学界认识到了一些新的合作和发展模式，在这一层面，无疑是一件好事。
疫情快要过去关于新冠的论文能发出去。根据查询相关信息显示现在关于疫情的论文还可以发出去，要保证其内容的真实性才能发出去，疫情敏感，对学科专业的影响大，言之有理就行。
您好，新冠疫情现在的论文还是可以写的，但是要根据当前的疫情发展情况来改变论文的内容，以便更好地反映疫情的发展趋势。此外，在写作论文时，还要注意收集有关新冠病毒的最新信息，以便在论文中提供最新的资料。另外，在写作论文时，还要注意避免重复，以免影响论文的整体质量。
新冠肺炎即新型冠状病毒肺炎，传播速度不能确定，但是否被感染主要与患者自身情况、防疫措施、周边环境等因素有关，理论上平均一名患者可以将病毒传播给两到三人。
建议平时积极接种新型冠状病毒疫苗，出门佩戴口罩，加强手消毒，并注意开窗通风，做好个人卫生防护措施。
新型冠状病毒肺炎传播速度快，传染力强，世界卫生组织命名为2019冠状病毒病。根据现有病例资料，新型冠状病毒肺炎以发热、干咳、乏力等为主要表现，主要可通过呼吸道、飞沫和接触传播。
在相对封闭的环境中，长时间暴露于高浓度气溶胶的情况下，存在经气溶胶传播的可能，消化道等传播途径尚待明确，且人群普遍易感，可能存在一定范围内社区传播。
如不能采取有效防护措施，平均一名患者可以将病毒传播给两到三人，只要稍微和感染者近距离接触，就有可能被感染，即确诊者有交叉点的人，都可能被传染，而一个人一天至少会接触数百人，所以其传染速度较为强大。
生活中要尽量避免与新型冠状病毒肺炎患者密切接触，同时要避免去人多的地方，有助于降低感染的风险。平时可以适当进行体育锻炼，有助于增强体质。
之前《The Atlantic》期刊有一篇文章，里面的有些数据和内容或许可以在一定程度上回答这个问题[1]。
首先，在新冠疫情防控的大环境下，科学界的格局发生了剧变。几乎各个领域的科学家，都转了赛道，自己的本行不干了，都跑去研究新冠去了。
比如，诺奖得主，从事CRISPR基因编辑的Jennifer Doudna，从去年3月份疫情开始在美国迅速扩散的时候，她整个团队的工作就停了，把精力转到研究新冠病毒上了，他们试着用CRISPR基因编辑技术来研发一种新冠检测方法。当时因为美国的新冠检测试剂短缺，Jennifer还把自己的实验室改造成了一个新冠检测中心，为当地的老百姓做检测。
再比如，有些物理学家也跑过来搭建模型，模拟病毒传播趋势，一些原本研究细菌的免疫学家也调头来开始研究病毒了。还有原本研究嗅觉神经的科学家，也跑过来开始研究为啥部分新冠感染者会失去嗅觉。这最终导致了一个爆炸性结果，从新冠疫情开始到现在，PubMed上新增的跟新冠相关的论文，竟然高达9W+篇。这什么概念？这个数字比霍乱，麻疹等其它传染病相关论文总数加起来2倍还多！而这些传染病都已经存在几百n了！
另外，这种各界都转到一个方向上聚焦的情况，还促进了学术界另一个维度的进步，那就是新的协作机制极大地提升了知识普及的效率。因为新冠是一个紧急的公共事件，所以很多研究结果如果用传统的期刊评审机制，发表出来黄花菜都凉了。于是研究人员就开始流行先把论文放在像BioRxiv，medRxiv，arXiv这些预印本平台上公开的习惯，就拿medRxiv这个医学预印本平台来说吧，2020n初，这个平台上还只有1000份左右预印本，到了10月份，这个数字就激增到了1.2W+
而这种预印本平台基本都是免费的，任何人都可以免费“白嫖”（我自己就P了很多……），这在一定程度上就大大加速了最新研究成果的共享和普及。这种情况的结果，也有研究团队做了些研究，他们发现，相比一般的生物医学论文，新冠相关的论文由之前从来没有合作过的研究人员一起发表的几率更高[2]。
当然这种现象也不是没有缺点，比如未经评审的研究结果，也可能是错的，这样就可能引起误导，比如去n3月份，两位生物地理学家在网上发表了一份预印本，预测说，基于病毒在温暖潮湿的条件下不容易生存，新冠病毒会对热带地区产生比较轻度的影响。但很明显，现在巴西的疫情已经把这个结论打脸了，但当时这个结果引起了很大的关注，不仅被50多家新闻媒体报道，甚至联合国世界粮食计划署都关注了这个结果[3]。
所以呢，这种问题不能一竿子打s了说是变快了还是变慢了，任何事情都有两面性，仁者见仁智者见智，我只能说，这次新冠疫情，让科学界认识到了一些新的合作和发展模式，在这一层面，无疑是一件好事。
疫情快要过去关于新冠的论文能发出去。根据查询相关信息显示现在关于疫情的论文还可以发出去，要保证其内容的真实性才能发出去，疫情敏感，对学科专业的影响大，言之有理就行。
不好写。因感染人少，不好收集各种数据。
这个消息就是当地疫情在一个月的时间，患病人数暴增了10倍，而且也说明当地的防控并不是特别的严格，然后也会导致当地的经济出现失控的情况。
印度媒体又发出最新消息，消息中指明了，今年的疫情不受人为控制影响正在肆意扩散印度的疫情也是不受控制所以每个国家还是做好自己手上的事情。
印度媒体说印度大部分民众已经对病毒有了免疫力和抗体。在印度进行全民接种是严重浪费。
印度最新消息中最受争议的应该是印度农民抗议《农产品贸易和商业(促进和便利)法案》这件事了，本来今年经济就不景气，印度农业更是步履维艰，印度这会儿却还突然出台了这种对垄断者有利对农民不利的法案，以至于就连向来以老实安分著称的印度农民都闹腾起来了，可以说争议确实是很大的。
1.中国知网，基础设施的概念(chinanationalknowledge，CNKI)，是由世界银行提出的1998。CNKI项目是实现全社会促进知识资源共享和增值利用为目标的信息技术项目，由清华大学发起，Tsinghua Tongfang于1999六月成立。在党的领导和国家教育部、中央宣传部、科学技术部、新闻出版总署、国家版权局总局的大力支持下，国家计划委员会，与清华大学和国家学术、教育、出版的直接领导密切CNKI工程集团合作，在图书馆和信息科学界，经过多年的努力，具有国际领先水平的数字图书馆自主开发技术，建成世界上最大的“CNKI数字图书馆”文本的信息量，并正式启动建设“中国E知识资源数据库和CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，提供知识和信息资源最丰富、最有效的知识资源的全社会共享的数字化学习平台有效传播知识。(通常被称为的中国期刊网，即中国知网期刊标题)作为论文的数据库，HowNet是目前最权威的期刊文献的收集，并将不包括在该杂志的出版。2.维普数据库维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司，是中文期刊数据库建设事业的奠基人，公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。自1993年成立以来，公司的业务范围已涉及数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服务。3.万方数据库万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库;也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。发表论文的网站有哪些?相对于知网，万方数据库也算比较大的了，但是在数据库里，只能屈居第二，但是很多单位也算把万方数据库收录的期刊，作为一个职称论文评定的标准，论文发表后，论文被万方收录，通过检索已发表的职称论文，进行职称评定。但是万方数据库，偶尔也会有些假的刊物，还会收录个别的电子版期刊，所以作者也需要提高警惕。4.百度学术也不错
发表论文的平台如下：
1.知网
这里所说的是知网，是清华大学和清华同方共同办的这个数据库。在前些年他也叫中国期刊网，由于后来有人自己建了个网站也叫中国期刊网，自己收录期刊，假李逵装真李逵。玩文字游戏，导致很多作者上当。
所以现在知网对外不称中国期刊网了，就是叫知网。从论文发表来说，知网是最权威的，最有说服力的数据库。
凡是知网收录的期刊，一定是正规的，可以放心大胆的发表的，但是最近这两年知网变得更严格，所以知网收录的期刊发表费用比较贵一些。
2.万方数据库
万方数据库，也是一个比较大的论文数据库，仅次于知网。其权威性和重要性就等于是一个弱化版的知网，但是也是比较大。
从期刊正规性来说，如果一个期刊，知网不收录，但是万方数据库收录，说明还是比较正规的，虽然不如知网收录的那么正规。但是对于一般单位来说够用。
对于大学这样的单位可能必须要求知网。而对于一些企业单位，只要万方数据库能检索到已经发表的论文，就算不错了。所以，万方数据库也是一个必须参考的标准。
3.维普网
维普网在前些年实际上假刊比较多，比较泛滥，这两年所说期刊审核严格，上面审核严格，但是维普网收录的期刊从正规性和权威性上来说，都是严重不如知网和万方数据库。
对于很多要求不高的单位，或者评一些初级职称的单位，只有维普网收录的期刊还能管点用。稍微严格一些的，就不大灵光了。
论文发表平台，就是帮忙给发表论文的地方，一般就是论文发表网站。这个哪有什么排名，没有什么排名的，一般都是自己标榜自己，自己吹嘘自己。这个需要你自己多考察，去判断，深入的考察网站的各个方面，主要是专业程度，认真程度，那种页面比较粗糙的，丑陋的，基本就不靠谱了，还有就是给你发表的顶级期刊，2个月就能发表的，也是不靠谱的。建议你去淘淘论文网上看下这方面的知识吧，有一些防知识挺实用的。
什么方向？投哪个期刊？时间要求？你要发什么？都要说清楚啊，不然咋知道怎么回你
AI在医疗领域的应用已经取得了许多显著的成果。AI在这方面拥有哪些优势，又存在什么问题，对于这些情况，具体来说包括AI的智能化水平越来越高对于我们的帮助越来越大、AI在新品研发方面具有独特的优势，以及AI研发的新药还需要时间验证才能证明其疗效这三个方面。一、AI的智能化水平越来越高，对我们的帮助越来越大。随着技术的不断进步，AI在智能化水平方面的表现越来越好，其智能化程度越来越高。这样的状态对于我们的帮助会更大。具体来说，就是复杂的工作由AI来完成更加高效，创新性工作有了AI的辅助会更快取得成果。这一切都使得我们从中获得越来越大的收益。二、AI在新品研发方面具有独特的优势，未来的发展前途广阔。在新品研发方面，AI具有独特的优势。由于可以充分调动大数据以及高速运算能力，因此AI在新品研发过程中速度更快，而且成功的几率更高。仅用30天就研发出新药，就充分说明了这个问题。因此未来AI在这个领域的发展前途极为广阔。三、AI研发的新药还需要时间的验证才能证明其疗效。虽然利用AI可以研发出新药，但是在确定其疗效的过程中，却并没有捷径可走。具体来说，在目前的技术条件下，要想验证一种新药的疗效，就必须进行充分的实际验证。这需要大量的时间。因此，对于AI研发的新药，以及其所做出的相关预测，必须通过长时间的验证才能最终确定其疗效如何。
当涉及到药物研发和临床试验时，需要考虑很多复杂的因素，包括药物的有效性、安全性、剂量、药代动力学和药效学等。这需要大量的实验和测试来确保药物的有效性和安全性。因此，30 天内研发出一种新药并且预测患者生存率似乎有些困难。
尽管如此，AI 在药物研发和临床试验中的应用已经得到了广泛的关注和探索。例如，AI 可以帮助科学家更快地分析和评估药物的分子结构和活性，帮助寻找潜在的新药物。AI 还可以帮助科学家分析和预测药物的药代动力学和药效学，以帮助确定最佳的药物剂量和用药方案。此外，AI 还可以通过分析大量的临床数据来预测患者的生存率，以帮助医生制定最佳的治疗方案。
尽管如此，AI 在药物研发和临床试验中的应用仍然存在许多挑战和限制。首先，AI 的应用需要大量的数据支持，而这些数据可能很难获得或收集。其次，AI 的结果需要经过长时间的验证和测试，以确保其准确性和安全性。最后，AI 的应用仍然需要与传统的药物研发和临床试验相结合，以确保药物的有效性和安全性。作为一个例子，AI可以帮助研究人员更快地识别有潜力的抗癌药物。例如，AI可以通过分析大量的药物分子结构和活性数据，来预测某种药物是否具有抗癌作用。这可以帮助研究人员更快地筛选出有潜力的药物候选者，从而缩短了药物研发的时间。
另外一个例子是AI在临床试验中的应用。AI可以通过分析大量的临床数据，来预测患者的生存率和治疗反应。例如，AI可以分析患者的基因组数据、临床表现数据以及治疗方案等信息，来预测患者对某种治疗方案的反应。这可以帮助医生制定最佳的治疗方案，从而提高患者的治疗效果和生存率。AI在药物研发和临床试验中的应用，可以加快药物研发的进程，提高患者的治疗效果和生存率。AI可以帮助研究人员更快地识别有潜力的药物候选者，帮助医生制定最佳的治疗方案，从而加速药物研发和提高治疗效果。然而，AI在药物研发和临床试验中的应用仍然需要长期的测试和验证，以确保其准确性和安全性。因此，在药物研发和临床试验中，AI应该作为辅助工具来使用，而不是完全替代传统的药物研发和临床试验。
这个就是这个疾病传染性很强，而且刚开始特征不明显，还有就是印度传染病很多
研究人员与InsilicoMedicine合作，利用名为Pharma的人工智能（AI）药物发现平台，在30天内就开发出肝细胞癌（HCC）的潜在治疗药物，而且只合成了7种成分。据报道，HCC是最常见的原发性肝癌类型，但AI发现了一个以前未知的治疗途径，并设计了一个可以与该目标结合的“新型靶向分子”。InsilicoMedicine公司创始人兼首席执行官AlexZhavoronkov表示，当世界为艺术和语言方面的生成性人工智能的进展所吸引时，该公司的生成性人工智能算法成功地设计出具有AlphaFold衍生结构的目标有效抑制剂。AlphaFold数据库设计并合成了一种潜在的药物来治疗HCC。据悉，AlphaFold是一个由人工智能（AI）驱动的蛋白质结构数据库，设计并合成了一种潜在的药物来治疗HCC。这一任务从目标选择开始仅用30天就完成了，而且只合成了7种成分。在第二轮人工智能驱动的化合物生成中，研究人员发现了一个更有效的靶向分子，尽管任何潜在的药物仍然需要进行临床试验。在预测人体内所有蛋白质的结构方面开拓了新的科学领域，可以利用这些结构并将其应用于“端到端”人工智能平台，以产生新的治疗方法来解决顽症。人工智能正在成为对抗致命疾病的新武器，因为该技术能够分析大量的数据，发现模式和关系。