How did we get to have the vaccination drive kickstarted amidst pressure from LeLi’s.
It’s known that NaMo was keen on having the vaccine made available left Delhi & reached Karnavati, Hyderabad & even Pune to have witnessed the progress of the vaccines that are being made here.

We pretty much know that our vaccination drive started off well as planned by Jan’21, with 4 months gone - we along with, millions of other nations of the world have been given the vaccine manufactured in India.
Year back news came that our PM had come with an Anti-Covid vaccine related task 4ce – precisely by apr’20.
Then by month of May’20 the task-4ce related meeting took place with countries participating, discussing on the vaccine production in India.
By June’20 d committee under direct PM started 2 work on the relevant process, infra, etc. to cover the population under vaccination drive.
Then the preparation of the App CoWin started – with that said the trails were still going on.
We had planned to prepare roughly 30 crore doses & have the same distributed it by Mar’21 prepared by mid of 2020 itself.
However, we know that this LeLi’s would doubt our efforts and as expected they started to play their game.
Keeping that aside, as we were planning for the vaccination drive – amidst such hullabaloo NaMo formed an expert group for controlling Covid-19, framework was prepared bearing in mind the infra, supply chain, etc.
By the last quarter of 2020 – plan to purchase vaccine on the wholesale, cold storage, distribution & processing related stuff started.
Then by Nov’20 PM went again to all the 3 cities to monitor the work on vaccine. Then by Dec’20 approval of Covishield was given and dry run was done for the next few weeks till Jan’21.
Due course we got to have another vaccine (1) Covishield of Serum Institute and (2) Covaxin of India Biotech & first set was released by 12th Jan’21 and with that said world’s largest Vaccination Drive Kickstarted by 16th Jan’21.

More from sriram

திருஎழு கூற்றிருக்கை - திருமங்கை ஆழ்வார்
===================================
"திரு எழு கூற்றிருக்கை" என்பது தமிழ் யாப்பு வகைகளில் மிகக் கடினமானது.

இதைச் "சித்திரகவி" என்றும் அழைப்பர்.


கவிதை முழுக்க முழுக்க திருக்குடந்தைப் பிரானின் பெருமையையும் குடந்தையின் இயற்கைக் காட்சிகளையும் காணலாம்.

பக்தியை எண்களில் வடித்து வெளிப்படுத்த முடியும் என்பதற்கு இப்பாசுரம் ஓர் எடுத்துக்காட்டு.

"செல்வம் மல்குதென் திருக்குடந்தை
அந்தணர் மந்திர மொழியுடன் வணங்க
ஆடு அரவு அமளியில் அறிதுயில் அமர்ந்த
பரம! நின் அடியிணை பணிவன்
வரும் இடர் அகல - மாற்றோ வினையே"

(அரவு அமளி = பாம்புப் படுக்கை)

என்று துன்பங்களைக் களைந்து அருள் தரும்படி பாசுரம் நிறைவு பெறுகின்றது.
Nam Perumal, Srirangam, TN.
உள்ளத்தே யுறையும் மாலை உள்ளுவா னுணர்வொன் றில்லா

கள்ளத்தேன் நானும் தொண்டாய்த் தொண்டுக்கே கோலம் பூண்டேன்

உள்ளுவா ருள்ளிற் றெல்லாம் உடனிருந் தறிதி யென்று

வெள்கிப்போ யென்னுள் ளேநான் விலவறச் சிரித்திட் டேனே.


(தொண்டரடிப் பொடியாழ்வார் - திருமாலை - நான்காந் திருமொழி)

Meaning:

நாம் ஓரிடம் தேடி ஓட வேண்டாதபடி, நம் ஹ்ருதயத்திலுள்ளே எப்போதும் வந்து,

அனைவர் நெஞ்சத்துள்ளும் நித்யவாஸம் செய்கின்ற எம்பெருமானே! அரங்கா!

உன்னை நினைத்துக் கூடப் பார்க்க தகுதியும், அறிவுமில்லா மஹாபாபியான அடியேன்,

உன்னுடைய பரமபக்தன் போலே தோற்றம் கொண்டு,

“இவன் பரம பாகவதன், பரம பக்தன்” என்று காண்பவர்கள் எல்லோரும் வியந்து போற்றும் வண்ணம் சுற்றித் திரிகிறேன்.

"தொடையொத்த துவளமும், கூடையும் பொலிந்து தோன்றிய தோள் தொண்டரடிப்பொடி” என்றபடி கைங்கர்ய வேஷங்களைப் போட்டுக் கொண்டு அலைகிறேன்.

இத்தனை செய்த போதிலும், " அடடா! யார் யார் என்னென்ன நினைக்கிறார்கள்?" என்று அவரவர் நெஞ்சினுள்ளே உறைந்து நின்று,

எல்லாருடைய நினைவையும் நீ நன்கு அறிந்து கொண்டு விடுவாயே!" என்று நினைத்துக் கொள்கையில்,

,அப்படி என்றால், என்னைப் பற்றியும், எனது கள்ள வேஷத்தைப் பற்றியும் உனக்கு நன்றாகத் தெரியுமே!

More from All

How can we use language supervision to learn better visual representations for robotics?

Introducing Voltron: Language-Driven Representation Learning for Robotics!

Paper: https://t.co/gIsRPtSjKz
Models: https://t.co/NOB3cpATYG
Evaluation: https://t.co/aOzQu95J8z

🧵👇(1 / 12)


Videos of humans performing everyday tasks (Something-Something-v2, Ego4D) offer a rich and diverse resource for learning representations for robotic manipulation.

Yet, an underused part of these datasets are the rich, natural language annotations accompanying each video. (2/12)

The Voltron framework offers a simple way to use language supervision to shape representation learning, building off of prior work in representations for robotics like MVP (
https://t.co/Pb0mk9hb4i) and R3M (https://t.co/o2Fkc3fP0e).

The secret is *balance* (3/12)

Starting with a masked autoencoder over frames from these video clips, make a choice:

1) Condition on language and improve our ability to reconstruct the scene.

2) Generate language given the visual representation and improve our ability to describe what's happening. (4/12)

By trading off *conditioning* and *generation* we show that we can learn 1) better representations than prior methods, and 2) explicitly shape the balance of low and high-level features captured.

Why is the ability to shape this balance important? (5/12)

You May Also Like