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491002 www.iitbhilai.ac.in 报价的 GST
注意：GST 应按照政府规范报价，如果由于任何错误/疏忽，投标人报价的 GST 低于关税的实际税率，则投标人将不被允许纠正错误/疏忽。订单/合同将按投标人报价的（较低）税率的总金额下达，基础金额减少至税额差额，以便总金额（基础报价 + 关税的实际税率）保持不变（基础报价 + 报价税率）。报价税率和关税的实际税率之间的差额（如有）应由投标人承担。
BI（110）/CRTE2 ...
拓扑和磁性之间的相互作用对于实现异国情调的量子现象，包括量子异常霍尔效应，轴突绝缘子和高阶拓扑状态在内的重要例子至关重要。这些状态具有大量的潜力，用于将来在高速和低消费电子设备中应用。尽管经过广泛的调查，但实际平台仍然很少。在这项工作中，分子束外延（MBE），我们提供了有关高质量BI（110）/CRTE 2磁异质结构的第一个实验报告。通过采用原位高分辨率扫描隧道显微镜，我们能够检查磁性和拓扑之间的相互作用。在费米水平以上的能级上存在一个潜在的边缘状态，但是在费米水平附近没有观察到的边缘状态，在E f附近没有高阶拓扑角状态突出了晶格匹配和界面工程在设计高阶拓扑状态中的重要性。我们的研究提供了对二维磁和拓扑材料之间相互作用的关键见解，并为工程磁性拓扑状态提供了重要的维度。
双歧杆菌中CRISPR-Cas9系统的建立...
自2002年报道长双歧杆菌全基因组序列以来，越来越多的双歧杆菌基因组信息被报道，大大提高了人们对其生理、遗传和进化的认识，具有医学和商业意义，双歧杆菌的研究也从最初的形态学走向了分子水平。全基因组研究有利于充分揭示双歧杆菌的生理代谢特征，加速重要功能基因的进一步挖掘，为双歧杆菌的筛选和应用奠定基础。截至2022年，已有98株双歧杆菌菌株完成全基因组测序并提交给美国国家生物技术信息中心（NCBI，National Center for Biotechnology Information）。然而，要利用
多目标BI ...
摘要。在本文中，我们研究了多目标双级操作（MOBLO）问题，其中高级子问题是一个多目标优化问题，而下层子问题则用于标量优化。现有的基于梯度的MOBLO算法需要计算Hessian矩阵，从而导致综合性不足的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个效率的Moblo的第一阶多率方法，称为论坛。特别是，我们通过价值功能函数重新将MOBLO问题重新制定为受约束的多目标优化（MOO）问题。然后，我们提出了一种新型的多进型聚合方法，以解决具有挑战性的约束MOO问题。从理论上讲，我们提供了复杂性分析，以显示所提出的方法的效率和非反应收敛的结果。经验，广泛的实验证明了拟议论坛方法在不同学习概率中的有效性和效率。特别是，它在三个多任务学习基准数据集上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/baijiong-lin/forum上获得。
Microsoft Power BI
为了更好地了解与这项投资相关的收益，成本和风险，Forrester采访了四个客户，并使用Power BI进行了59次调查，无论有或没有其他Microsoft Power Platpor Platform Products（Power Apps and Power Automate）。Regardless, this study looks specifically at the benefits and costs associated with Power BI as a standalone solution.受访者说，通过提高业务智能的质量和决策及时性，他们能够提高业务成果和用户效率。这些改进带来了业务福利，例如缩短了上市时间，更好的客户服务和增加的收入。
使用Power BI
1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。 它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。 汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。 但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。 为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。 此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。 我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。 我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。 我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。 我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。
BI 764532 的首次人体剂量递增试验，delta-...
缩写 AUC τ ，给药间隔内浓度-时间曲线下面积；BLRM，贝叶斯逻辑回归模型；CD3，分化簇；C max ，最高血浆浓度；CRS，细胞因子释放综合征；CTCAE，不良事件常用术语标准；DCR，疾病控制率；DLL3，delta 样典型 Notch 配体；DLTs，剂量限制性毒性；ECOG PS，东部肿瘤协作组体能状态；epNEC，肺外神经内分泌癌；IgG，免疫球蛋白 G；IV，静脉内；LCNEC，肺大细胞神经内分泌癌；MTD，最大耐受剂量；RECIST 1.1，实体肿瘤疗效评价标准 1.1 版；SCLC，小细胞肺癌；PD-1，程序性细胞死亡蛋白-1；PD-L1，程序性死亡配体-1； PK，药代动力学；PR，部分缓解；q1w，每周；q3w，每三周；TRAE，治疗相关不良事件