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World File Search System角形
六角形技术 - IPO注释
•具有量身定制解决方案的广泛行业专业知识：六角形提供跨越六个行业的端到端服务 - 金融服务，医疗保健和保险，制造业和消费者，高科技和专业服务，银行业以及旅行与运输。•AI驱动的数字功能，内部内部平台，侧重于创新：利用其行业专业知识，Hexaware开发了三个AI驱动的数字平台来提高客户价值。•与多元化的蓝筹客户群的牢固，长期的关系：该公司为一个广泛的客户群服务，包括31家财富500强公司。Hexaware与主要客户有着长期的关系，其前5名和十大客户的平均任期为15年。•具有熟练劳动力的全球，可扩展和灵活的交付模型：六瓦雷的全球交付网络跨越印度，阿联酋，美国，墨西哥，欧洲和东南亚，使其能够提供具有成本效益和创新的解决方案。
表面重组和六角形硼硼的游离激子的平面外扩散率
1 Laboratory of Study of Microstructures, Onera-CNRS, University Paris-Saclay, BP 72, 92322 CHECTILLON CEDEX, France 2 University Paris-Saclay, UVSQ, CNRS, GEMAC, 78000, Versailles, France 3 Tim Taylor Department of Chemical Engineering, Kansas State University Manhattan, KS 66506, USA 4 Laboratory of Multimate and Interfaces, UMR CNRS 5615, Univ Lyon University Claude Bernard Lyon 1, F-69622 Villeurbanne, France 5 Laboratory Mateis, UMR CNRS 5510, Univ Lyon, INSA Lyon, F-69621 Villeurbanne, France 6 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044，日本7电子和光学材料研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本（日期：
六角形技术有限公司-Chittorgarh.net
公司描述Hexaware Technologies Limited是数字和技术服务的全球提供商，非常重视人工智能（AI）驱动的解决方案。公司将AI集成到其服务产品中，以协助企业进行数字化转型，重点关注自动化，云采用和运营优化。其业务围绕关键服务领域进行结构：设计和构建，安全与运行，数据和AI，优化和云服务。这些服务类别满足了各个行业的不同客户需求。Hexaware在六个主要行业范围内运营：金融服务，医疗保健和保险，制造和消费者，高科技和专业服务，银行业以及旅行和运输。每个细分市场都受益于公司量身定制的解决方案和域专业知识。为了增强其服务交付，Hexaware开发了专有平台，包括Rapidx™，它有助于数字转换，Tensai®，AI驱动的自动化工具，以及云迁移平台Amaze®。该公司拥有全球足迹，在美洲，欧洲和亚太地区（包括印度和中东）提供服务。其国际业务使六角星可以为包括跨国公司和中型企业在内的各种客户服务。此外，其战略伙伴关系有助于扩大服务能力和市场范围。Hexaware在竞争激烈的IT服务行业中运作，面临来自大型全球公司和中型参与者的竞争。因此，我们建议对IPO进行“订阅”评级。行业的合并趋势提出了挑战，因为较大的竞争对手可以提供捆绑的服务并施加定价压力。主要市场，特别是在美洲和欧洲的经济波动，也影响了客户IT预算，可能会影响对六角队服务的需求。此外，货币汇率变化构成了财务风险，因为该公司以多种货币收入，同时产生印度卢比的成本。为了应对这些挑战，六角星将重点放在技术创新，以客户为中心的解决方案和运营效率上。公司优先考虑AI驱动的自动化和云服务，以满足企业不断发展的需求。它还投资于人才发展和战略伙伴关系，以保持其竞争地位。该公司在印度，阿联酋，美国，墨西哥，欧洲和东南亚都有全球交付业务，使该公司能够为其客户提供创新且具有成本效益的解决方案。通过利用人才库以及陆上和海上服务的混合，该公司可以迅速满足不断变化的客户需求。该公司致力于交付卓越，并优先考虑培训AI和生成AI评估和Outlook Hexaware Technologies业务在过去十年中的发展，越来越多的产品，更大，多元化的客户群，更广泛的客户群，更广泛的全球交付以及对创新和技术的更高关注。在高价乐队的公司中，市值为43.1倍，市值为4.3024亿卢比，股票股票的股票回报率为22.8％。其专业知识进一步补充了战略和行业的合作伙伴（例如ServiceNow），为荷兰的银行金融技术公司（Backbase）等各种业务职能提供了AI驱动的解决方案。在估值方面，我们认为该公司的价格相当。
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
石墨烯/六角形的粘附和重建...
Table 1: 1L-G/1L-hBN stacking configurations and corresponding equilibrium separations, BEs, and breathing-mode (out-of-plane zone-center optical phonon) frequencies, obtained by fitting Equation 1 to DMC energy data obtained with both layers forced to adopt the lattice constant of G. C, B, and N atoms are shown as black, orange, and green balls, respectively.六边形sublattices A和B在配置中标记。I.偏移ℓ是从相应的B-N键中心的每个C-C键中心的平面位移。a 1和2是晶格向量，如图1b所示。由于在每种情况下使用相同的DMC 1L能量，因此不同配置的DMC平衡是相关的；因此，差异比绝对BES上的误差线所建议的更精确。相对BES的错误显示在表2中。
在星实验和EPOS模型中，椭圆形和三角形流动的光束能量扫描依赖性
研究重型离子集合中产生的物质集体扩展的特性提供了一种独特的工具，可以更好地了解QCD的非扰动方面。需要从理论和实验方面输入。流体动力学量预测颗粒产生的各向异性，这是由于系统进化的初始状态下的不对称性。这些各向异性的系统学（能量，系统依赖性）的测量不仅可以验证理论思想，还可以确定未知元素，例如等离子体属性（EOS），主题过程。在这个主题中扩大我们的知识是The SIS的主要目标。实验方法用于提供对颗粒和反颗粒扩展中各向异性研究的见解，而理论方法则用于EOS研究。
关于使用高斯分布之间的测地三角形解决分类问题
本文提出了一种新的一阶和二阶统计数据分类框架，即均值/位置和协方差矩阵。在过去十年中，已经提出了几种协方差矩阵分类算法。它们通常利用对称正定矩阵 (SPD) 的黎曼几何及其仿射不变度量，并在许多应用中表现出色。然而，它们背后的统计模型假设了零均值。在实践中，它通常在预处理步骤中被估计然后被删除。这当然会对均值作为判别特征的应用造成损害。不幸的是，均值和协方差矩阵的仿射不变度量相关的距离仍然未知。利用以前关于测地三角形的研究，我们提出了两个使用这两种统计数据的仿射不变散度。然后，我们推导出一种计算相关黎曼质心的算法。最后，将基于散度的最近质心应用于农作物分类数据集 Breizhcrops，显示了所提框架的趣味性。
表皮细胞动力学通过OSZHD1和OSZHD2调节调节水稻层关节形态发生和叶角形成
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633825 doi：Biorxiv Preprint
表皮细胞动力学通过OSZHD1和OSZHD2调节调节水稻层关节形态发生和叶角形成
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633825 doi：Biorxiv Preprint
通过增强学习生成三角形和纤维
编辑：N。Lambert我们应用强化学习（RL）来生成重新旋转多面体的定期恒星三角剖分，从而产生光滑的calabi-yau（CY）高度表面。我们证明，通过对数据编码和奖励功能进行简单的修改，可以搜索满足一组理想的字符串压缩条件的CY。例如，我们表明我们的RL算法可以生成三角形，以及圆形矢量束，可满足异源压缩异常的异常和多稳定性条件。此外，我们表明我们的算法可用于搜索转移的亚polypoltopes以及定义CYS的兼容三角形的副产品。