编号 D12/CSERC/2023:根据 2003 年《电力法》(2003 年第 36 号)第 42、61、66、86 条及第 181 条所赋予的权力以及所有其他授予其的权力,恰蒂斯加尔邦电力监管委员会(以下简称“委员会”)制定了《恰蒂斯加尔邦电力监管委员会(电网互动分布式可再生能源)条例 2019 年》(以下简称“CSERC DRE 条例 2019 年”或“主要条例”)及其第一次修订,用以规定该邦分布式太阳能发电项目的条款和条件。
国际会议第二部分于 2020 年 1 月 4 日上午 10:00 在 Raipur 的 DDU 礼堂举行,会议首先欢迎来宾,向他们赠送树苗,然后由 Shri Shailendra Shukla、Shrish Verma 博士、ND Londhe 博士等人举行点灯仪式,随后 NIT RAIPUR 电气工程系主任 ND Londhe 博士致欢迎词,他敦促学生和与会者在此次盛会期间学习、思考并与他人分享他们的想法。ICPC2T 组织秘书 Subhojit Ghosh 博士向会议做了简要介绍,并宣布超过 95% 的作者已经注册在会议期间进行论文陈述,他感谢并赞赏所有人的贡献。NIT RAIPUR 学术院长 Shirish Verma 博士欢迎并祝贺观众,分享了他的想法并反映了会议的主题。他说,这种国际会议首次在恰蒂斯加尔邦举办。IEEE 孟买分会副主席 Vineet Kotak 博士对组委会表示赞赏,并敦促大家充分利用这次会议。会议主宾、CSPDCL 主席 Shailendra Shukla 博士(Raipur)也发表了演讲,他谈到了电力行业及其问题、输电和发电技术、自动抄表系统、效率改进以及可再生能源发电的需求等。开幕式在会议组织主席 RN Patel 博士致谢后圆满结束,随后奏响国歌。
印刷媒体索取号码:44/122.25(无馆际互借); HIS545.13,25 德国历史手册/Gebhardt。- 第 25 卷。总寄存器。- 第十版,完全修订版。- 克莱特,[2024]。- XI,559 页。- ISBN 978-3-608-96666-4 索书号:47/425.13 军乐新概念与创新:12日至13日同名研讨会文献卷2017 年 9 月 / 由 Manfred Heidler 编辑。- 波恩:德国联邦国防军军事音乐服务,2018 年。- 160 页:插图。(军事音乐论述;第 13 卷)ISBN 978-3-00-059559-2 索书号:47/425.17 军事音乐与宗教:研讨会文档/由 Burkard Zenglein 编辑。- 波恩:德国联邦国防军军事音乐服务,2024 年。- 171 页:地图、插图、乐谱。- ISBN 978-3-00-077948-0 签名:59/870.3,1 德国和苏联 1933-1941 年:来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系;编辑。由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。- 卷3.1937 年 4 月 - 1939 年 8 月;第 1 部分。1937 年 4 月至 1938 年 9 月。- [2023]。- X,872 页。- ISBN 978-3-11-099773-6 索书号:59/870.3,2 德国和苏联 1933-1941 年:来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系;编辑。- 卷3.由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。1937 年 4 月 - 1939 年 8 月;部分卷 1938 年 10 月 2 日至 1939 年 8 月。- [2023]。- V 页,第 873-1582 页。- ISBN 978-3-11-099773-6
表31:根据2026 - 27财年期间从发电机购买的批准的电力批准购买的批准的电力购买。(Cr)................................................................................................... ........................................................ 59 Table 35: Total No of employees in APDOP (Nos.)- Petitioner's submission ........................... 60 Table 36: O&M Expenses projected for APDOP (Nos.)
1 斯科尔科沃科学技术学院生命科学中心,莫斯科 143026,俄罗斯,2 UMR7156 - 分子遗传学、基因组学、微生物学,斯特拉斯堡大学和法国国家科学研究中心 (CNRS),斯特拉斯堡 67000,法国,3 罗格斯新泽西州立大学瓦克斯曼微生物研究所,皮斯卡塔韦 08854,美国,4 白俄罗斯国家科学院物理有机化学研究所生物共轭化学实验室,明斯克 220072,白俄罗斯,5 库尔恰托夫基因组学中心,国家研究中心“库尔恰托夫研究所”,莫斯科 123098,俄罗斯,6 莫斯科罗蒙诺索夫国立大学生物学院,莫斯科 119991,俄罗斯和 7 俄罗斯科学院基因生物学研究所精准基因组编辑和生物医学遗传技术中心科学院,莫斯科 119334,俄罗斯
云计算通过Internet提供可扩展的资源,使企业可以灵活地管理其需求。云环境中有效的资源分配对于性能优化和降低成本至关重要。传统方法通常基于固定的启发式方法和基于规则的系统,与云工作负载的动态性质斗争。机器学习技术及其预测分析和自适应学习能力,为优化资源分配提供了有希望的替代方案。资源分配是各种系统的关键方面,从网络带宽管理到项目调度和劳动力部署。传统的资源分配方法通常依赖于静态规则或手动干预,这可能无法很好地适应动态和不确定的环境。机器学习技术通过使系统能够从数据中学习并做出自适应决策提供了强大的替代方法。