住宅建筑(季节性) 3,264 3,195 3,659 3,780 3,955 1,391(5 月) 所有地区新屋开工(套) 5,501 5,318 7,501 7,376 6,946 3,064(第二季度) 建筑许可(季节性) 2,313 2,626 2,986 2,974 3,554 1,500(6 月) 非住宅。建筑业(季节性) 1,735 1,773 1,780 1,899 2,114 1,022(5月) 总资本和维修投资 9,493 8,862 9,140 9,392 9,712 9,001b(年度) 私人资本投资 4,892 4,154 4,385 5,169 5,580 5,491b(年度) 公共资本投资 4,600 4,708 4,755 4,223 4,132 3,509b(年度) 部门
候选人已经完成了博士学位的辩护。在收到申请表的截止日期之前,必须附上证书 /通知,以提到候选人有资格获得博士学位。学位。申请费:``1000应存入ICICI银行帐户号264301000132,IFSC代码:ICIC0002643,Porompat分支,Imphal,Manipur。理想的经验:在教学 /研究 /行业中,至少将首选一年。理想的要求:拥有博士学位的候选人从IIT,NIT,IIIT,INIS等的CFTIS中首选。应优先考虑具有较高资格和良好学术记录的人。付款:每月合并的固定薪水为75,000/ - 。2。IIIT Manipur鼓励其教职员工进行积极的研究,咨询和技能
大学和大学需要建立合作伙伴关系,开发更多的阶梯类型的计划,以便学生可以获得一系列技能和证书。为了支持更大的响应能力,强大的伙伴关系至关重要。这种一致性将帮助学生适应工作场所不断变化的技能,并更广泛地增加系统的劳动力市场智能和商业化研究和创新的机会。虽然K-12教育体系对于发展技能和能力至关重要,但该策略在高中毕业后故意专注于教育和职业道路。
曼尼托巴水电与专家协商,已确定我们需要在短期内进行600兆瓦的风能。为了完成此操作,曼尼托巴水电将对拥有多达600兆瓦的权力的近期产生项目发表兴趣表达。原住民和梅蒂斯领导的所有权机会将带来一个新的国家到民族能源伙伴关系,释放土著国家的经济增长,并为所有曼尼托班创造更实惠的清洁能源。这些新的合作伙伴关系仍将为曼尼托巴水电公司留出空间,以根据需要开发额外的风能,同时保持对我们的皇冠公用事业的公众所有权。
温度2:125±10°t1和T2之间的温度变化很快,在一个周期中保持T1和T2 30分钟
本报告的经济影响数据由活动周末结束后的调查参与者和活动组织者收集。2,019 名受访者参加了调查,其中 1,438 名是游客(居住在索诺玛县以外)。游客支出数据用于计算估计的直接支出总额,可将其输入到经济影响评估软件系统 (IMPLAN) 中。该软件系统允许用户开发本地级投入产出模型,以估计活动的经济影响。活动组织者提供了出席人数数据。
摘要 — 库普曼算子理论已被证明是一种很有前途的非线性系统辨识和全局线性化方法。近一个世纪以来,一直没有有效的方法来计算用于应用工程目的的库普曼算子。最近在流体动力学背景下引入了一种计算效率高的方法,该方法基于将系统动力学分解为一组按降序排列的正态模式,克服了这一长期存在的计算障碍。库普曼算子纯数据驱动的性质有望捕捉未知和复杂的动力学以进行降阶模型生成和系统辨识,从而利用线性控制技术的丰富机制。鉴于该研究领域的不断发展以及智能移动和车辆工程领域存在的许多未解决的问题,有必要对将库普曼算子理论应用于这一充满活力的领域的技术和开放挑战进行调查。本综述重点介绍了近年来出现的 Koopman 算子的各种解决方案,特别是那些专注于移动应用的解决方案,从特性和组件级控制操作到车辆性能和车队管理。此外,这篇对 100 多篇研究论文的全面回顾突出了 Koopman 算子理论在各种车辆应用中的应用范围,并对所应用的基于 Koopman 算子的算法类型进行了详细分类。此外,这篇评论论文讨论了 Koopman 算子理论的理论方面,这些理论方面在很大程度上被智能移动和车辆工程界忽视,但在解决这些领域的未解决问题方面具有巨大的潜力。
为了进一步提高我们成为脱碳挑战全球领先者的雄心的可信度,我们越来越致力于促进环境和个人的可持续增长。2022 年在几乎所有 ESG 领域取得的重大进展证实了我们走在正确的道路上。随着 2021 年气候雄心的启动,我们将生产脱碳作为优先事项,目标是到 2035 年实现净零目标。与 2019 年相比,范围 1 和 2 排放量显着下降 -24%,这是一个非常令人满意的数字。此外,自 2022 年以来,我们还能够报告范围 3 排放量,减少了 -7%。在循环利用方面也做出了重大努力,总回收废物率上升至 70.8%。可持续性还意味着技术创新的产品。
可以准确代表真实健康状况演变的工业系统的可靠健康指标是条件监测,故障检测和对剩余有用寿命的可靠预测的重要性。但是,构建此类指标是一项非平凡的任务,通常需要特定领域的知识。随着工业系统复杂性增加的当前趋势,对健康指标的构建和监测变得更加具有挑战性。鉴于健康指标通常是在生命的终结之前使用的,因此,可靠的健康指标的关键标准是它们可以识别退化趋势的能力。但是,由于操作条件的可变性,趋势可能会构成挑战。因此,健康指标的最佳转换将是将降解动力学转换为降级趋势表现出线性的坐标系的最佳转换。Koopman理论框架非常适合解决这些挑战。在这项工作中,我们证明了先前提出的深入Koopman操作员方法的成功扩展,以通过将它们转换为线性化坐标系统来学习工业系统的动态,从而产生了潜在的表示,从而提供了估计系统剩余使用寿命的信息。在方面,我们提出了一种新型的Koopman启发的降解模型,用于控制动力学系统的降解建模。所提出的方法有效地消除了降解的影响,并对潜在动力学施加了控制。算法在预测CNC铣床刀具和锂离子电池的剩余使用寿命方面始终优于表现,无论是在恒定和变化的电流负载下运行。此外,我们强调了学识渊博的Koopman启发性退化操作员的实用性,分析了施加控制对系统健康状态的影响。