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Apar申请指南
1。阅读成为学徒培训提供商2。检查您的申请路线和资格3。阅读我们的接受条件 - 您将被要求同意这4。阅读本申请指南5。准备所需的东西并应用6。申请评估7。监视您的电子邮件以获取结果和下一步8。加入注册DFE可以审查申请过程，其中任何部分可能会发生变化，包括但不限于申请问题和资格要求。本指南对某些应用程序问题，DFE的评估方法和上诉过程提供了进一步的澄清。雇主路线申请人的重要信息：在申请雇主提供者路线之前，我们建议想要成为雇主提供者并培训自己的学徒的雇主考虑他们的长期技能需要确保可持续性和提供满足这些技能需求的学徒培训的财务可行性。要评估成为雇主提供者的生存能力，您可能希望考虑：
有源相控阵雷达 (APAR) - radartutorial.eu
APAR 确实是一种最先进的武器传感器系统 - 但对于 Thales Canada 系统部门来说，它的意义远不止于此：这是一个展示我们软件开发能力的机会。很少有软件的要求比 APAR 更复杂或更苛刻，因此我们交付 APAR 的能力超出了所有人的预期，表明我们可以满足任何软件需求。无论是构建指挥、控制和通信软件，还是开发实时武器系统软件，我们的团队都有人员和“专业知识”来交付。与我们签约开发和集成复杂系统的客户可以放心，我们的软件团队将在其中融入最优质的软件。构建自己的任务关键型武器系统、先进通信系统或其他要求苛刻的系统的客户可以依靠 Thales Canada 系统部门提供高效生产的高质量软件，这些软件融合了超过 15 年的系统集成经验所获得的所有增值领域专业知识。
编号（035）35/01/2025-AD-LL/NCRB - 0）
4。合适的官员的申请，符合条件，愿意并且可以立即解释，如果选择，请寄给本局[助理董事（ADMN。），内政部国家犯罪记录局，NH-8，Mahipalpur，New Delhi-110037]，在规定的Foforma（Annexure-II）中，从60天的时间内完成了这一空缺的日期以来60天内的官员的完整和最新的Apar Apar Dossiers。将不考虑最后日期之后或没有APAR档案或其他不完整的申请。在转发申请时，还可以证明并证明由官员提供的详细信息是正确的，并且没有纪律处分，要么对他/她进行审理或对其进行预期。官员的完整性也可以得到认证。
TT{ / 印度政府
6. 为了奖励原子能部内组织的绩效以及人员在实现其目标方面的作用，引入了绩效相关奖励计划 (PRIS)，这是薪酬的可变部分，根据评估期间个人/团体/组织相对于既定目标的绩效进行奖励。因此，选定的官员将有资格根据其绩效和其他组成部分（如 APAR 等级、出勤率和警戒等级）获得 PRIS 金额。
环境遥感
陆地总初级生产力 (GPP) 在全球碳循环中发挥着重要作用，但光合作用的空间和时间变化的量化仍存在很大不确定性。我们的工作旨在研究遥感技术在精细空间分辨率下为植物光合作用提供新见解的潜力。这一目标是通过利用荧光探测器 (FLEX) 机载演示器 HyPlant 获得的高分辨率图像实现的。传感器飞过一片混合森林，收集的图像经过精心设计，获得了两个独立的植物光合作用指标。首先，成功获取了研究区域森林红光和远红光峰的太阳诱导叶绿素荧光 (F) 图，叶绿素荧光是植物光合作用的一种新指标 (r 2 = 0.89 和 p < 0.01，r 2 = 0.77 和 p < 0.01，与飞行过程中同步获取的冠层顶部地面测量值相比)。其次，使用定制版耦合生物物理模型呼吸地球系统模拟器 (BESS) 得出 GPP 和吸收光合有效辐射 (APAR) 图。该模型由机载关键森林特征图 (即叶叶绿素含量 (LCC) 和叶面积指数 (LAI)) 和气象数据驱动，为研究地点的感兴趣变量提供高分辨率快照。通过优化的基于查找表的 PROSPECT-4-INFORM 辐射传输模型反演，准确估算了 LCC 和 LAI（分别为 RMSE = 5.66 μg cm −2 和 RMSE = 0.51 m 2 m −2），确保准确表示生态系统功能决定因素的空间变化。然后分析测量的 F 和建模的 BESS 输出之间的空间关系，以解释区域尺度上生态系统功能的变化。结果表明，远红 F 在空间域中与 GPP（r 2 = 0.46，p < 0.001）和 APAR（r 2 = 0.43，p < 0.001）显着相关，并且这种关系是非线性的。相反，红光 F 与 GPP 或 APAR 之间没有发现统计学上显著的关系（p > 0.05）。在高分辨率下发现的空间关系为空间异质性在控制远红光 F 与 GPP 之间关系中的关键作用提供了宝贵的见解，表明需要在更粗的分辨率下考虑这种异质性。
2024 年至 2025 年学徒资助规则
14. 我们使用“分包商”一词来表示与供应商签订合同，提供培训和在职评估的组织或个人（非雇员），作为雇主同意的学徒计划的一部分。分包商必须是 APAR 的主要供应商、雇主-供应商或支持供应商路线，除非适用其中一种例外情况（参见第 205.3 至 205.4 段）。分包商不会直接收到资金，而是通过与其签订合同的组织收到资金（另请参阅词汇表定义）。
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为能源效率举措的优先事项。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑物的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑物中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业中仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术为建筑设施制定更好的维护策略。实施预测性维护框架需要三个模块：基于 APAR（空气处理机组性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术的状态预测以及维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑的真实案例研究中，对所提出的框架进行了测试，使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取了检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据结合 APAR 和机器学习算法可以检测故障并预测空气处理系统的未来状态
基于自动故障检测和诊断的空气处理机组数字孪生预测性维护框架
建筑行业是全球能源消耗最多的行业，因此成为节能举措的重点。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是建筑的核心。稳定的空气处理机组 (AHU) 运行对于确保高效率和延长 HVAC 系统的使用寿命至关重要。本研究提出了 AHU 的数字孪生预测性维护框架，以克服目前在建筑中使用的设施维护管理 (FMM) 系统的局限性。数字孪生技术在设施管理行业仍处于起步阶段，它使用建筑信息模型 (BIM)、物联网 (IoT) 和语义技术来为建筑设施制定更好的维护策略。实施三个模块来执行预测性维护框架：基于 APAR（空气处理单元性能评估规则）方法的 AHU 运行故障检测、使用机器学习技术进行状态预测和维护计划。此外，在挪威一栋教育建筑中使用 2019 年 8 月至 2021 年 10 月之间的数据对所提出的框架进行了实际案例研究，以验证该方法的可行性。还通过 FM 系统获取检查信息和以前的维护记录。结果表明，不断更新的数据与 APAR 和机器学习算法相结合可以检测故障并预测空气处理单元 (AHU) 组件的未来状态，这可能有助于维护计划。消除检测到的操作故障可每年节省数千美元的能源，因为消除了已识别的操作故障。� 2022 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。
规定的申请-44（6）
关税条件）法规，2019年，用于收回由于发电站在2021 - 22年控制帕巴蒂 - III III发电站的控制之外，由于能源发电不足而导致的不足的能源费用。请愿人：NHPC受访者：PSPCL和12 ORS。听证会日期：19.4.2024 Coram：Shri Jishnu Barua，主席Shri Arun Goyal，成员Shri Pravas Kumar Singh，在场的成员党派：Shri Sushant Kumar Sarkar，NHPC Shri Aman Mahajan，NHPC Shri Bikrant Pastpc shri brrant Paswan，nhpc shri aman Mahajan，NHPC Shri Apar Gupta，倡导者，BRPL和BYPL SHRI NAMOM KUMAR，倡导者，BRPL和BYPL Jaya女士，倡导者，BYPL