Mahesh 一直是该机构学术机构的活跃成员。他致力于课程、学术结构、法规和条例的改革/修订。他曾担任 Sardar Patel 理工学院 (SPIT)、Bharatiya Vidya Bhavan、Andheri、孟买、Shah & Anchor Kutchhi 工程学院、Chembur、孟买等学术委员会成员。他曾在多个教师发展计划中发表受邀演讲和辅导。2003-2005 年间,他独自设计、开发和实施了第一年录取流程,并从手动分配系统升级为自动分配系统。2005-2006 年期间,他还开发了学生注册、5 欧佩克欠薪计算等程序。2008 年,他作为学术代表团成员访问澳大利亚大学,了解教学学习过程以及学术和研究合作的可能性。
道格拉斯·A·希斯中将是美国太空部队 - 太空司令部指挥官;也是美国太空司令部联合部队太空部门指挥官,位于加利福尼亚州范登堡太空部队基地。希斯将军领导着 70 个战术单位的数千名联合和合成人员,其任务是规划、整合、开展和评估全球太空行动,以便为作战指挥官、联盟伙伴、联合部队和国家在太空、从太空和向太空提供战斗相关的太空效果。将军通过两个指挥和控制三角洲计划和执行太空行动,并对分配和附属的美国太空部队(包括六个作战三角洲的全部或部分)进行作战控制。此外,希斯将军还控制着五个不同且地理分散的作战中心,包括位于加利福尼亚州范登堡空军基地的联合太空作战中心、位于科罗拉多州施里弗空军基地的国家太空防御中心;位于科罗拉多州夏延山太空军站的导弹预警中心;位于科罗拉多州巴克利空军基地的联合高架持续红外规划中心;以及位于新墨西哥州柯特兰空军基地的联合导航作战中心。
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。
2015 年,Bolloré 集团在联合国气候变化大会 (COP21) 期间在香榭丽舍大街启动了第一条 Bluetram 线路,继续部署其清洁和可持续的出行解决方案。作为官方合作伙伴,集团还向联合国成员国提供了 Bluebus 和 Bluecar ® 车队。集团继续开发电动汽车共享解决方案,在印第安纳波利斯投入使用 Blueindy,意大利的 Bluetorino 也将很快加入其中。新蓝区 (Bluezones) 在非洲的贝宁、刚果和几内亚兴起,它们是为当地居民提供电力、饮用水、互联网和其他多种服务(如年轻企业家孵化器)的生活空间。所有这些用于个人或集体出行以及智能使用和储存电力的创新都是对可持续发展和能源储存问题的回答,这些问题已成为公民、城市和政府面临的主要问题。集团历史悠久的业务线——运输和物流,也预见到了其活动中不可避免的技术趋势以及气候变化的影响。因此,我们在勒阿弗尔的物流枢纽项目在“COP21 解决方案”博览会上被评为运输和物流领域的“创新和有效”解决方案。今年的第二项重要活动是组织运输和物流活动。在日益增长的需求中
集团各部门均在考虑各业务单位具体情况的同时,运用这一战略愿景,确保行动部署一致、可持续。集团业务领域的多样性反映在其企业社会责任政策中:> 由于运输和物流部门的特殊性质和地理位置,该部门制定了特别严格的人力资源和健康安全政策。员工是该业务领域成功的关键;> 通过 Vivendi,通讯部门的战略以人权为基础,特别是促进文化多样性、知识共享、支持年轻人和保护个人数据;> 电力存储和解决方案部门的发展基于一项投资和创新政策,该政策致力于对抗污染和支持能源转型。集团的优先事项(所有子公司都一样)包括降低与商业道德相关的风险、确保遵守人权、实施支持与员工建立可持续关系的就业政策、投资开发创新和环保的产品和服务,以及成为其所在地区经济和社会发展的重要合作伙伴。—
