2022 年 7 月 7 日——名单编号为 504113/ARM/RH-AT/SDR/BC/RDT,为 2022 年圣西尔特殊军事学校文学竞赛录取的候选人。
当地记者 艾哈迈德讷格尔:中校 AK Singh,车辆研究与发展机构(VRDE);安贝尔纳特:Susan Titus 博士,海军材料研究实验室(NMRL);巴拉索尔/昌迪普尔:Shri PK Mohanty,综合试验场(ITR);AK Sannigrahi 博士,试验与实验机构(PXE);班加罗尔:Shri Subbukutti S,航空发展机构(ADE);Smt MR Bhuvaneswari,机载系统中心(CABS);Smt Faheema AGJ,人工智能与机器人中心(CAIR);Ms Tripty Rani Bose,军用适航与审定中心(CEMILAC);Smt Josephine Nirmala M,国防航空电子研究机构(DARE);Shri Kiran G,燃气轮机研究机构(GTRE); Shri KM Veerabhadra,电子与雷达发展机构(LRDE);Vishal Kesari 博士,微波管研究与发展中心(MTRDC);昌迪加尔:Shri HS Gusain,雪与雪崩研究机构(SASE);Shri Ashok Kumar Dahiya,终端弹道研究实验室(TBRL);金奈:Shri PD Jayaram,战斗车辆研究与发展机构(CVRDE);德拉敦:Shri Abhai Mishra,国防电子应用实验室(DEAL);Shri JP Singh,仪器研究与发展机构(IRDE);德里:Shri Ashutosh Bhatnagar,人事人才管理中心(CEPTAM);Rajendra Singh 博士,火灾、爆炸与环境安全中心(CFEES);KP Mishra 博士,国防生理与相关科学研究所(DIPAS); Shri Ram Prakash,国防地形研究实验室 (DTRL);Shri Navin Soni,核医学与相关科学研究所 (INMAS);Smt Anjana Sharma,系统研究与分析研究所 (ISSA);Dr Indu Gupta,激光科学与技术中心 (LASTEC);Shri Sanjay Pal,招聘与评估中心 (RAC);Smt Kamini Malhotra,科学分析组 (SAG);Dr Rupesh Kumar Chaubey,固体物理实验室 (SSPL);瓜廖尔:Shri RK Srivastava,国防研发机构 (DRDE);哈尔德瓦尼:Dr Atul Grover,国防生物能源研究所 (DIBER);海得拉巴:Shri Hemant Kumar,先进系统实验室 (ASL);Dr JK Rai,先进数值研究与分析组 (ANURAG);Shri JP Singh,高能系统与科学中心 (CHESS); Shri ARC Murthy,国防电子研究实验室 (DLRL);Manoj Kumar Jain 博士,国防冶金研究实验室 (DMRL);K Nageswara Rao 博士,国防研究与发展实验室 (DRDL);N Venkatesh,Imarat 研究中心 (RCI);焦特布尔:Shri Ravindra Kumar,国防实验室 (DL);坎普尔:Shri Ashok Kumar Gautam,国防材料与仓储研究与发展机构 (DMSRDE);科钦:Shri S Radhakrishnan,海军物理与海洋实验室 (NPOL);列城:Dorjey Angchok 博士,国防高海拔研究所 (DIHAR);穆索里:Gopa Choudhury 博士,技术管理学院 (ITM);浦那:JA Kanetkar 博士 (女士),军备研究与发展机构 (ARDE);AM Devale 先生,高能材料研究实验室 (HEMRL);SS Arole 先生,研究与发展机构 (Engrs) [R&DE (E)];特斯普尔:Jayshree Das 博士,国防研究实验室 (DRL);维沙卡帕特南:V Vijaya Sudha 博士 (女士),海军科学与技术实验室 (NSTL)
此网页上显示的入学分数仅适用于本地学生。对于满足最低入学要求的申请人,为选择目的计算入学分数。此处包含的信息是基于在JUPAS入学练习中收到优惠的申请人的入学评分(适当的权重)。通过特殊路线录取的学生(例如不包括比赛/活动,校长的提名,运动才能,残疾申请人以及家庭和青年事务局多方面卓越奖学金的其他经验和成就。学生被提醒,分数权重和计算可能每年有所不同。由于使用了不同的权重,因此在计划或入学年份中,入学评分不可比拟。中位数和下四分位数得分仅供参考,不应用于预测入院的可能性。选择标准每年都不同,并且在选择过程中使用了许多类型的分数。除了公开检查结果外,还可以考虑其他因素(例如乐队选择和面试绩效)。从2024年开始,自由研究将被公民和社会发展(CSD)取代。CSD和自由研究的结果将不适用于得分计算。请单击此处以获取有关2024 JUPAS入学评分计算和主题权重的更多详细信息。
B.代表客户。汇总者应在PG&E的电力服务领域中代表这些客户有资格参加ELRP子组,他们选择通过汇总者参与此类客户的服务协议,通过与每个此类客户的授权者,以其代表性的参与为代表的客户,通过与每个此类客户的授权来竞选客户,通过汇总的合同或其他安排,以实现适当的合同或其他安排。 ELRP子组。聚合者应全权负责与ELRP子组中聚合者代表的每个客户的适当合同或其他安排。PG&E不负责监视,审核,审查或执行此类安排。聚合者承认并同意,在代表PG&E客户为ELRP子组的代表时,聚合者受PG&E的A组条款和条件以及本协议的约束。
核和可再生能源是低排放能量产生的两个主要选择。但是,这些资源之间的协同效应尚未得到充分利用,直接整合这些一代选项的优势仅是为电网探索并为其他商品产品提供能源。煤炭,天然气,核电站和水电站通常被认为是可分配的能源产生来源;这意味着它们可以适应不断变化的电力需求。相比之下,由于天气和一天中的天气和时间的依赖,一些可再生能源(例如风和太阳能)是可变的。分析,导致低排放生成选项的优化整合对于过渡到可持续能源系统是必要的。核能 - 可再生混合能源系统(HES)考虑了将这些资源搭配的机会,以利用每种技术的好处及其在系统上的运营方式,以向网格提供可靠,可持续和负担得起的电力,并为其他能源使用部门提供低排放能源。因此,该CRP旨在推进技术开发,以协调这些系统的协调使用,这些系统可用于评估核能的潜在利益 - 可再生能源以支持未来的可持续能源系统,尤其是在环境影响下的降低。核技术可能包括水冷却或高级,水和非水冷却反应器技术,以及这些技术在一系列能源需求方面的应用。能量存储通常与这些示例中链接或集成。可再生选项可能包括但不限于通过风,太阳能,水力,水和地热发电;直接使用浓缩太阳能或地热的热量;以及其他可再生能源商品(例如生物量)。将定义关键的能源系统数字,并在适当的情况下审查可再生能源和能量存储的审查分析方法和可用数据,以评估使用核能的技术潜力,以灵活地支持网格需求(集中或分布式电网)和其他能源应用以及其他能源应用,包括但不限于区域/空间热量热量热量加热加热工艺,并支持化学生产和水力发电源性化学生产和水力发生。获得的见解可能会确定建立和发展中国家(包括核能系统新手)的技术解决方案或系统运营模式。
用于血管组织再生的羊水干细胞条件培养基 干细胞衍生的旁分泌效应已成为在几种患病模型中重新激活内源性修复和再生机制的一种有前途的策略,并可能有助于临床应用和商业化。通过常规经皮羊膜穿刺术获得的羊水干细胞 (AFSC) 是一种有前途的来源,在生物医学研究和转化医学中具有强大的应用潜力。我们表明 (Kukumberg et al, Sci. Rep 2021) 缺氧诱导的 AFSC 分泌组对人类心肌细胞增殖表现出积极作用,并在一项初步动物研究中显着降低了心肌梗死损伤。在此,我们假设这种由缺氧培养条件 (AFSC-CM) 产生的 AFSC 条件培养基的成分和生物学效应可以增强缺血性损伤后的组织恢复。我们的目标是:
中心是我们3阶段计划的重要研究站点。是指南,南伦敦和莫德斯利NHS基金会信托基金会和伦敦国王学院精神病学,心理学和神经科学研究所之间建立长期战略合作伙伴关系的一部分,它将加速迷幻研究并在英国开发新的心理健康模型,以帮助整合Comp360 PSILocybin Systems,如果批准了Complocybin Systems,如果批准了健康系统。这将包括评估现实世界证据,研究和开发数字技术,这些技术可能有助于提供个性化,预测和预防性护理模型以及进行治疗师培训。
一个由运动照明提供服务的质量差的高级球场。这片土地应与捷豹路虎一起开发,希望在该地点的一部分上开发停车场。正在进行工作,以确定可以保留哪些设施,并为丢失什么设施而进行适当的异地缓解措施。伯明翰公务员RUFC使用该网站,但最近停止参加竞争性比赛,部分原因是该网站周围的不确定性。
1。将活动的目标介绍给学生,并简要讨论调查和实验的重要性。2。询问学生对转基因生物的了解,并让他们讨论/列出信息来源。3。让一个学生大声朗读它,以查看社会陈述。4。与学生一起查看关键条款。5。为了让学生根据事实做出明智的决定,询问他们是否担心世界饥饿,用水,农药使用/农药使用的危险以及有效的疾病治疗。记录学生在这些问题上的立场,并注意学生是否相信是否在他们看来是减轻或解决的重中之重。6。找出学生对转基因生物的了解。询问他们是关于该主题的专业还是骗局。记录学生的职位。7。分配每个学生的任务,在Google上查找有关转基因生物的两篇文章。(加利福尼亚生物医学研究学会和美国国立卫生研究院是两种文章的来源)。
摘要。参加活动旨在简化和增强传统的学生出勤过程,这通常很耗时,并且容易出现手动输入错误。通过利用面部识别技术,该项目可以自动出勤记录,使教师绕过手动验证并提高课堂管理的效率。使用烧瓶全栈框架构建,Actishease集成了Google Sheeps API,以实时存储和跟踪出勤数据,从而提供了可访问且有组织的记录保存系统。此外,该项目还托管在GitHub上,促进了版本控制和协作项目管理。这种创新的方法不仅可以最大程度地减少出勤时间的时间,还可以确保更高的教育机构准确性和可访问性。该系统具有提高行政效率的巨大潜力,可以作为不同组织环境中类似应用的模型。