(154)Dhar,P.,Nickhil,C。和Deka,S。C.(2024)。从皇后菠萝废物中提取的饮食纤维的酶促修饰:对功能和结构特性的影响。食物测量和表征杂志(接受)。(153)C。Nickhil和S. C. Deka(2024)。使用基于机器学习的光谱技术在成熟阶段对普通话橙色水果质量的无损估计。食物测量和表征杂志(接受)。(152)Raj Singh,R。Nisha,Konga Upendar,C。Nickhil和S. C. Deka(2024)。对食物新鲜度检测的预先深入学习方法的全面审查。食品工程评论(接受)。(151)Raj Singh,C。Nickhil,R。Nisha,Konga Upendar和S. C. Deka(2024)。在储存过程中研究氧,二氧化碳和乙烯气体对卡西蛋白橘子水果的影响。农业科学技术(接受)。(150)Kumari,T.,Das,A。B.和Deka,S。C.(2024)。益生元和益生菌在肠道微生物组健康中的协同作用:机制和临床应用。食物生物工程。(接受)。(149)Kumari,T.,Das,A。J.,Das,A。B.,Reddy,C。K.和Deka,S。C.(2024)。酶修饰的豌豆果皮饮食纤维的益生元活性:一项体外研究。生物活性碳水化合物和饮食纤维。(https://doi.org/10.1016/j.bcdf.2024.100452)。(148)Singh,R.,Nisha,R.,Naik,R.,Upendar,K.,Nickhil C.和Deka,S.C。(2024)。多模式水果和蔬菜质量评估的深度学习中的传感器融合技术:全面评论。食品测量和表征杂志。(doi https://doi.org/10.1007/s11694-024-02789-z)(147)Nickhil,C.,Singh,Raj&Deka&Deka&Deka,S.C。和Nisha,R。(2024)。探索手指小米存储:对挑战,创新和可持续实践的深入评论。谷物研究通讯。https://doi.org/10.1007/s42976-024-00550-2(146)Das,M。J.,Banerjee,D.,Banerjee,A.,Muchahary,S.,Sinha,Sinha,A.siceraria(Molina)Standl的安全性和抗糖尿病活性。链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠中的果汁。民族药理学杂志,319:117111。
通过目视检查、分析现有数据和屋顶规格来分析屋顶的完整性和承载能力。应仅选择能够根据当地建筑规范和飓风条件承受 DPV 系统的屋顶。如果屋顶数据不足或有限,无法完成完整性评估,则顾问可以提出 FEA(有限元分析),OECSC 将在实施期间与国家和世界银行协商后审查和批准该分析。附件 3 提供了 FEA 的技术要求。顾问还应提出对典型建筑进行 FEA 的价格,以便在需要并获得 FEA 批准时考虑。FEA 成本不得用于财务评估,但应在项目后期考虑支付每个获批的 FEA。✓ 提供可用于太阳能光伏模块的面积(单位:平方米),并考虑使用高效光伏
获得资格后至少有 01(一年)年的法律执行经验,在州/中央政府部门/机构/企业和/或大型私营部门组织/机构/知名公司担任法律执行官,或作为该组织的员工或大型律师事务所的律师。具有大型律师事务所律师经验的候选人必须已在相关律师协会登记为律师,才能计算此类经验。具有在不同司法/准司法论坛处理诉讼、仲裁和调解事务、起草和审查各种法律文件、处理与合并、收购和合资企业有关的法律事务、碳氢化合物部门的监管事务、工业/劳动法事务等的经验。处理航运和并购的国际法问题/案件将优先考虑。
嘉定区 19:00 – 20:30 欢迎招待会 – 饮料和小吃 上海浦东丽晶酒店 - Camelia 11 月 5 日 08:30 – 9:00 到达和注册,咖啡 9:00 – 10:30 全体会议一 场景设定:2024 年的 GBA – 进展更新和 2025 年展望 2024 年,GBA 实力不断增强,扩大了组织能力,发展了社区,并在电池护照旗舰计划、关键矿产咨询小组和循环计划方面取得了长足进步。 本次会议将通过欢迎主旨发言人、概述 GBA 的现状、分享董事会成员对我们计划的看法以及对 2025 年及以后的展望,为 2024 年年度股东大会奠定基础。 开幕、欢迎和场景设定 - Inga Petersen,全球电池联盟执行董事 小组讨论:
我们观察到ISS TVAR属性与相应的MSCI TVAR之间存在负相关。这两个属性是从15个MSCI TVAR中选择的,原因有两个。首先,NGFS是最广泛接受的IAM之一。其次,所选的MSCI属性具有与ISS属性相同的目标温度。由于两个供应商的异质方向,预计会产生负相关。虽然ISS TVAR为过渡风险较低的公司提供了较小的价值,但MSCI提供了更大的价值。因此,对立方向在分析中导致负相关。根据图3,更深入地看一下幅度,保持目标温度的恒定,两个数据供应商之间存在中等相关性,这表明两个供应商中的TVAR属性显示出中等的共同体趋势。由于两个供应商应用了不同的IAM,相互作用的中等但不强的模式并不奇怪。
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比(所有延迟) (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误(调整后) (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
我们提出了一个基于患者特定几何形状的全心 - 培根相互作用的解剖学详细计算闭环模型。整个心脏模型包括组织各向异性和快速传导系统模拟动作电位沿着牙室节点和His-Purkinje传导系统。我们将整个心脏模型与双室性起搏器模型耦合在一起,该模型处理由心脏模型模拟的心房和心室电图,并相干地产生起搏刺激。我们全心模型中的去极化和复极序列与健康和病理方案中的临床数据相干。此外,我们的结果表明,闭环模型可以在临床相关的情况(例如无尽的循环心动过速叛乱)中模仿心脏起搏器的相互作用。因此,我们的闭环系统提供了一个有希望的患者特异性环境,用于研究心脏组织与刺激装置之间的相互作用。
使用随机步进对齐的基于扩散的域自适应医学图像分割 演讲者:Wen Ji,香港科技大学,香港特别行政区 CoReEcho:用于 2D+时间超声心动图分析的连续表征学习 演讲者:Fadillah Maani,穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学,阿拉伯联合酋长国 少量切片就足够:具有主动交叉注释的多方面一致性学习用于几乎无监督的 3D 医学图像分割 演讲者:Zhe Xu 和 Xinyao Wu,香港中文大学,香港特别行政区 使用神经隐式 k 空间表示进行运动分辨腹部 MRI 的自监督 k 空间正则化 演讲者:Veronika Spieker,亥姆霍兹慕尼黑/慕尼黑工业大学,德国 用于高分辨率医学图像增强的临床导向轻量级网络 演讲者:Osmar R. Zaiane,阿尔伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所,加拿大
“Hafnium oxide: A thin film passivating dielectric with controllable etch resistance” 10:00am – Bruno Vicari Stefani CSIRO “Analysis of trends in the specific weight of silicon solar modules” 10:15am – Yifu Shi University of Oxford “Extracting Contact Recombination from FFT-filtered Photoluminescence Imaging of Half-Metallised Si Solar Cells” 10:30am – Yuelin Xiong University of Oxford “Investigation of Cu diffusion at the Cu/Si interface” 10:45am – Coffee Break _____________________________________________________________ Session 2: Perovskite Solar Cells 11:15am – Freya Leyland HZB “Encapsulation and stability testing of perovskite-based solar cells” 11:30am – Syed Nazmus萨基布麦格理大学“用于太阳能电池的钙钛矿材料的快速微波处理” 11:45 am - Jae Sung sung Yun University of Surrey University``在新兴空间应用中探索Halide Perovskite太阳能电池的机会'
APEX AIOPS基础架构可观察性是一个基于云的AIOPS应用程序,可提供简单而主动的监视和对您的dell IT基础架构的故障排除,包括与VMware集成。它利用机器学习通过智能,全面和预测分析来主动监控和测量服务器,存储,融合,超融合,数据保护和网络设备的整体健康状况。基础架构可观察性可用于有效的Prosupport(或更高)合同的产品,无需额外费用。可观察性托管在Dell Technologies Private Cloud上,该云高度可用,容忍故障,并保证了4小时的灾难恢复SLO。