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tata Power Reenwable Energy Limited
Pursuant to Regulation 51 read with Schedule III of the Listing Regulations, we wish to inform you that the Board of Directors (“ Board ”) of Tata Power Renewable Energy Limited (“ Company ”/ “ Amalgamated Company ”) has, at its meeting held today, approved the amalgamation of Chirasthaayee Saurya Limited and Tata Power Solar Systems Limited (which are collectively referred to as “ Amalgamating Companies ”）与合并的公司一起，通过吸收和合并公司的合并而无需结束而不结束，随之而来的是取消合并的公司在合并公司中在合并公司中持有的股权份额根据融合（否定式）的综合方案（或其他各种事件），以及相关派对的综合方案 - 相关派对，相关联的竞争 - 232以及2013年《公司法》的其他相关规定，按照计划的方式并符合1961年《所得税法》的规定。合并公司是合并公司的直接或间接全资子公司。合并公司的不可转换债券在印度国家证券交易所有限公司（“证券交易所”）上列出。
苦味，柔软的复合材料，用于可穿戴设备，旨在降低婴儿窒息的风险
COVID-19大流行极大地增强了人们对健康状况，医院，托管护理设施，家庭和工作中的持续数字跟踪状态的价值的赞赏。[1]生命体征的技术在重症监护病房（ICU）中的Moni构成定义了实时，精确评估的“黄金标准”。[2]与这些系统相关联的强大的界面和有线的界面，[3,4]，但是，即使是基本的护理，它们都会在皮肤界面引起刺激，并且它们对新的身体和机械性约束施加了其他物理和机械的约束，对新的重症监护室中的患者造成了其他问题，而尼克斯（Nicus Careigent）（尼克斯（Nicus））（Nicus Intisgentive intigentive intigentive in Niciic intistive）（Pic）（Pic）（Pic）。[5–7]最新的软电子设备努力是无线，皮肤脱落的设备的基础，这些设备能够通过临床级进行非侵入性，连续监测
儿童免疫接种评估
▪ 对于诊所/组织：标准或自定义人群、基于诊所的报告评估 MIIC 中与您的组织相关联的指定年龄范围内的所有客户。当您的组织向 MIIC 报告免疫接种数据和/或在 MIIC 中更新客户的人口统计信息时，将创建客户关联。一旦在 MIIC 中建立了客户关联，它将一直存在，直到用户在 MIIC 中停用其组织中的客户。许多组织都有定期审查其电子健康记录 (EHR) 中的活跃患者群体的流程，但可能会忘记同时维护 MIIC 中的客户群体。定期管理 MIIC 中客户群体的组织可从更准确的 MIIC 评估报告中受益。诊所和其他组织可以与 MDH MIIC 团队成员和/或提供商免疫接种质量改进 (IQIP) (www.health.state.mn.us/people/immunize/miic/iqip/index.html) 顾问合作，将 MIIC 客户管理整合到他们的日常流程中。
在组织管理中对业务分析的战略使用：一项关于最佳实践的定性研究和
本研究旨在研究业务分析（BA）在组织中的应用，并探讨BA如何对公司的生产力做出贡献以及实施过程中面临的挑战。该研究采用了定性方法，从期刊文章中收集数据以及与高级管理人员的半结构化访谈，以探索组织如何将BA纳入其提高绩效的策略。要了解BA中的最佳实践，该研究使用主题分析来识别经常性模式。这项研究确定，在竞争方面，在BA采用中具有较高成熟度水平的组织会经历更高的好处，尤其是在分析与战略计划相关联的情况下。但是，挑战持续存在，例如数据隐私问题，集成问题和算法问题，这些问题继续限制有效的使用。最后，该研究提出了建议，为知识体系做出贡献，并为组织提供了如何最好地提高BA战略应用的指导。
爆炸引起的创伤性脑损伤调查
目的：许多部署在伊拉克和阿富汗的部队因处于爆炸装置的非致命距离内而遭受与爆炸相关的闭合性头部损伤。然而，人们对与爆炸相关的导致创伤性脑损伤 (TBI) 的机制知之甚少。本研究试图确定爆炸暴露导致的脑内聚焦应力波能量的精确条件，这将与持续性脑损伤的阈值相关。方法：本研究开发并验证了一套建模工具来模拟爆炸对人头部的负荷。使用这些工具，可以模拟导致局部脑损伤的爆炸引起的早期颅内波动。结果：模拟预测了三种不同的波能成分的沉积，其中两种可能与损伤诱发机制有关，即空化和剪切。此外，结果表明，这些破坏性能量成分的空间分布与爆炸方向无关。结论：本文报告的预测将简化将模拟预测与 TBI 临床测量值相关联的努力，并有助于开发防护头饰。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
经济影响力繁殖和狩猎 -
在2016年春末和夏季，由行业领导层进行了审查，经过行业领导层进行了修订，并发送给了北美鹿农民协会（NADEFA）的2100多名成员。由行业领导层进行了审查，经过行业领导层进行了修订，并发送给了北美鹿农民协会（NADEFA）的2100多名成员。总体而言，这项广泛的调查仅通过97个完成的调查就达到了较低的回应率。其中有59人仅育种行动，35个是繁殖和狩猎，只有3个是自称的狩猎行动。，有2个操作报告参与了气味收集，有20个涉及白尾尾以外的子宫颈。由于机密性和数据披露政策，本报告中无法提供狩猎操作的数据。可能有许多原因的原因很低。首先，调查工具非常详细，需要完成生产和会计知识才能完成。其次，有与该行业相关联的Nadefa成员（例如饲料和设备供应商），但没有育种设施或狩猎行动，也没有返回调查。
用于通用容错量子计算的最佳双量子比特电路
我们研究了 Cliffiord+ CS 门集上的两量子比特电路，该门集由 Cliffiord 门和受控相位门 CS = diag(1 , 1 , 1 , i ) 组成。Cliffiord+ CS 门集对于量子计算是通用的，其元素可以通过魔法状态蒸馏在大多数纠错方案中以容错方式实现。由于非 Cliffiord 门通常以容错方式执行的成本更高，因此通常希望构建使用少量 CS 门的电路。在本文中，我们介绍了一种高效且最优的两量子比特 Cliffiord+ CS 算子合成算法。我们的算法输入一个 Cliffiord+ CS 算子 U 并输出一个针对 U 的 Cliffiord+ CS 电路，该电路使用尽可能少的 CS 门。由于该算法是确定性的，因此它与 Cliffiord+ CS 算子相关联的电路可以看作是该算子的标准形式。我们给出了这些范式的明确描述，并利用该描述推导出最坏情况下限为 5 log 2 ( 1
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。