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World File Search System甘恩
舒布·贾恩
学术荣誉和奖项 学校： • 2022-2023 年剑桥 A 级 11 年级学校第一名 • 2021-2022 年因在剑桥 IGCSE 所有科目中取得 9A* 的成绩而获得享有盛誉的 Sharda Devi 奖（毕业生代表） • MISA 国际学校协会成员——2021-2022 年剑桥考试取得杰出成就 • 中央邦给予的特别认可 2021-2022 年 10 年级状元 • 总体成就获得通用熟练度，授予 400 名学生中的前两名 2023 年 国家/国际： • RISE 全球奖学金决赛入围者——12,000 名申请者中的前 4%，入选 2024 年 500 名全球决赛入围者之一 • 2023 年 IGCSE 文学 P2 和数学 P2 世界状元 •呼吸。 2023 • 斯坦福数学奥林匹克 - 2024 年荣誉奖，在全球 700 支队伍中排名前 25 名 2024 • SOF 奥林匹克名人堂成员 - 国际数学奥林匹克满分，获得世界排名第 1 位及 1,000 美元现金奖励。 2024 • MU20 20Under20 - 亚洲在法律技术、社会倡导和领导力方面排名前 20 的高中生。 2024 • 在新加坡获得学术卓越奖学金进行国际学习 2017-2021 机器学习： • 使用机器学习开发人工智能法律援助应用程序 (Aapka Nyay) 2022-2024 • 应用预测分析和数据建模来增强决策过程 • 精通 Python，使用 TensorFlow 和 Scikit-learn 等库 • 完成 Ed-X 自然语言 (NLP) 技术课程 • 自学习神经解码和脑机接口 (BCI) 以进一步增强我的应用程序
下林恩市中心实施计划
这个较低的林恩镇中心实施计划代表了2030年的长期愿景，以指导未来的重建，增长和变革。该文档将与官方社区计划（OCP）一起使用。OCP土地使用名称和市中心政策（OCP的附表A）为下林恩市中心的基础和政策指示。在与OCP一致的指导下，该实施计划提供了更详细的政策和实施措施，以根据OCP指导该市中心的重建。OCP管理的实施计划与OCP之间存在任何不一致的话。
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太平洋................................................................................................................................................131
特伦甘纳邦财政 - 白皮书
1 2 3 4 5 1 Rajasthan 2,50,247 2,91,191 116.4% 2 Karnataka 2,31,642 2,61,932 113.1% 3 Madhya Pradesh 2,17,123 2,40,186 110.6% 4 Kerala 1,62,032 1,63,226 100.7% 5 Maharashtra 4,37,961 4,34,825 99.3% 6 Gujarat 2,23,333 2,14,113 95.9% 7 Tamil Nadu 3,29,035 3,14,419 95.6% 8 West Bengal 2,78,727 2,60,092 93.3% 9 Odisha 1,70,000 18 Punjab 1,68,015 83.3% 19 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 20 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 21 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 22 Goa 21,644 19,530 90.2% 23 Chhattisgarh 1,05,213 94,683 90.0% 24 Bihar 2,18,303 1,93,123 88.5% 25 Haryana 1,27,484 1,10,437 86.6% 26 Jharkhand 91,277 77,865 85.3% 27 Rajasthan 2,29,779 1,91,594 83.4% 28 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 29 Telangana 2,30,726 1,82,998 79.3% 29 Punjab 1,68,015 1,25,501 74.7％
基于mmwave的粉丝拓扑优化的波甘方法
摘要：动态飞行临时网络（粉丝）和毫米波（MMWave）技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案，因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是，要在此动态网络中启用有效的MMWave通信，必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线（UAV）与相应的同行单元。因此，设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中，我们提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的方法，称为Wavegan，用于粉丝拓扑优化，旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成，然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑，而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明，所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑，并具有很小的最佳差距，适合不同的网络大小。
