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拉玛大学北方邦，坎普尔
在考试期间，学生应明确填写答案书首页上的所有条目，并清楚地提及出勤表上的答案编号。o写你的卷。在回答文件上。o学生应确保已提供了Corect问题文件。在这方面的投诉，应在考试开始后的1.5分钟内进行。此后不进行投诉。o不得在最初的一小时和最后15分钟内离开考试厅。o没有人可以从以下书中撕下叶子：如果发现，他/她将被视为UFM。o不允许学生在试卷上写下答案或任何艰难的工作。o在提交答案书后快速而安静地离开考试厅。记住要随身携带所有物品。（也从考试厅外收集所有物品），您必须保持沉默，直到离开建筑物后。
日期：20-06-2024 NIANP/ADV-PROJECT-VI-EST/...
邀请申请在时间限制的ICAR-ICAR-NATIANTAL项目下，题为“基于精子成绩单签名的Buffalo Bull Bull Fertility诊断芯片的开发”。此招聘受到ICAR的有效条款和条件进行此类任命。项目终止后没有提供ICAR-NIANP/ICAR中的吸收/重新就业。参与的人的服务将自动被终止项目终止。任命纯粹是临时的，有可能随时终止，而无需分配任何原因。有兴趣的上述职位的候选人要求在05-07-2024或之前通过电子邮件发送其申请表的软副本以及电子邮件的简历和支持文档，以进行初次筛选。候选人将在10-07-2024或之前在10-07-2024之前进行暗示。访谈暂定于19-07-2024，上午10.00在班加罗尔Adugodi的Icar-Nianp的行政街区。入围名单的候选人应以规定格式进行适当签名的申请表的面试，两套证明的证书和原始证书副本以及证明书。候选人将不得支付任何TA/DA，必须自己安排旅行，住宿等。参加面试。
专用于电池储能系统的中压ANPC转换器多层母线
能源转型加速了可再生能源的大规模使用，特别是太阳能和风能取代化石燃料[1]。然而，为了确保电力生产和消费之间的平衡，储能系统与可再生能源发电机相结合[2]。这些储能系统还必须满足效率和电网支持方面的要求。欧洲人才项目提出将BESS的电压从传统的低压机架[3]1kV-1.4kV提高到中压机架（2×1 500V，中点接地），以实现高效率（> 99%）并减少所需功率元件原材料的数量。在外部开关调制模式（OSMM）下工作的ANPC转换器的主要优势在于仅在逆变器或整流器模式下使用小开关环路，从而可以提高开关速度[4]。本文重点介绍ANPC转换器设计。作者将在后续文章中对DC/DC转换器进行分析。
数据保护影响评估 (DPIA) 国家 ANPR ...
当车辆经过 ANPR 摄像头时，其车牌号会被读取，并立即与数据库中相关车辆的记录进行核对。警察可以拦截和拦截车辆，检查其是否有证据，并在必要时逮捕嫌疑人。所有经过摄像头的车辆的记录都会被保存，包括在读取时未知的车辆的记录，这些记录可在适当情况下用于调查目的。事实证明，以这种方式使用 ANPR 在侦查许多犯罪行为方面非常重要，包括查找被盗车辆、处理未投保车辆的使用以及侦破恐怖主义、重大和有组织犯罪案件。它还可以让警察注意到违法车辆，同时让守法司机不受阻碍地驾驶车辆。
警务和执法的国家 ANPR 标准
证据中的位置。将养老金监管局添加为“经批准的执法机构” 版本 3.0 2024 年 1 月 修订以澄清和应用标准，以融合地方和国家 ANPR 运营能力。更新经批准的执法机构。 版本 3.1 2024 年 2 月 删除密码要求的详细说明 版本 3.2 2024 年 5 月 将严重欺诈办公室 (SFO) 添加为“经批准的执法机构” 版本 3.3 2024 年 10 月 有关 VOI 列表管理要求的更多详细信息。更新以参考 UKGDPR 警察管理行为准则。参考 NSAP。修订第 9.13 节关于 VOI 列表准确性和删除的内容 将金融行为监管局 (FCA) 和英国监狱及缓刑局 (HMPPS) 添加为“经批准的执法机构”
警务和执法的国家 ANPR 标准
证据中的位置。添加养老金监管局作为“批准的执法机构” 版本 3.0 2024 年 1 月 修订以提供清晰度和标准应用，以融合本地和国家 ANPR 运营能力。更新批准的执法机构。版本 3.1 2024 年 2 月 删除密码要求的详细说明 版本 3.2 2024 年 5 月 添加严重欺诈办公室 (SFO) 作为“批准的执法机构” 版本 3.3 2024 年 10 月 有关 VOI 列表管理要求的更多详细信息。更新以参考 UKGDPR 警察管理行为准则。参考 NSAP。修订第 9.13 节关于 VOI 列表准确性和删除的规定，将金融行为监管局 (FCA) 和英国监狱及缓刑局 (HMPPS) 添加为“经批准的执法机构”
vanp：学习自我导航的位置...
摘要 - 人类通过专注于与导航相关的特定视觉区域，在没有碰撞的情况下有效地通过人群导航。但是，大多数机器人视觉导航方法都依赖于对视觉任务进行预训练的深度学习模型，这些模型优先考虑显着对象，而不一定与导航和潜在的误导有关。替代方法从头开始训练专业导航模型，需要大量计算。另一方面，自我监督的学习彻底改变了计算机视觉和自然语言处理，但是由于难以定义有效的自学信号，因此其在机器人导航中的应用仍未被忽略。是由这些观察结果激励的，在这项工作中，我们为视觉导航预训练（VANP）提出了一种自我监督的视觉动作模型。而不是检测对分类或检测等任务有益的显着对象，而是学会仅专注于与导航任务相关的特定视觉区域。为了实现这一目标，VANP使用了视觉观察的历史记录，未来的动作和一个自upervision的目标图像，并使用两个小型变压器编码器嵌入它们。然后，通过使用共同信息最大化目标函数，VANP最大化嵌入之间的信息。我们证明了大多数VANP提取的功能与人类导航直觉匹配。vanp的性能可相当，因为模型学习了端到端的一半训练时间和在大规模，完全监督的数据集（即Imagenet）上进行培训的模型，只有0.08％的数据。1
