XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFMS
FFMSDEE-2025
化学系是坎普尔HBTU最古老的部门之一，成立于1924年。该部门为UG，PG和Ph.D计划制定了动态且相关的课程，并拥有出色的基础设施。该部门的基本目的是介绍理论研究，工业应用中的技术和面向研究的活动的新组合。在国际标准的博士学位上，在基本和应用性质的最前沿地区进行研究。对学生进行教育和培训，成为世界一流的科学家。该部门因其在聚合物科学，太阳能转化和存放，化学动力学，废水处理，环境修复，协调化学和光谱方面的合成和评估方面的杰出研究而获得全球认可。该部门拥有现代设备支持培训学生的合适基础设施。
GC×GC-TOFMS中的高级数据处理技术用于生物夸张分析
•GC×GC-FID可以进行规范和量化，但仅适用于杂原子含量较低的样品•GC×GC-TOFMS识别数百种化合物，为准确的样品表示形成了基础。• Large datasets increase the risk of human error in manual analysis.• Automatic data handling may improve accuracy and reduces errors in biocrude analysis.
SarkariJob.in DGAFMS Group C Recruitment 2025 通知
(II) 一年处理仓库和广告的经验 33082/DR/2020-2023/DOAFMS/0O-2B，在中央的商店或企业中记账（在线申请注册（https:lldgafma24.onllne1ppllcatlon 或州政府、自治体或法定组织.orglDGAFMSI）将于 20215 年 1 月 7 日（中午 12:00 开始）开放，并且组织、PSU 或大学或银行或私营部门组织将于 2025 年 2 月 6 日晚上 11.59 关闭股票 1. 欢迎符合条件的印度公民在线申请，以招聘印度交易所（a）。 DGAFMS 各个单位/仓库的以下 C 组文职职位：现在：有关经验的资格是 s。 Poeta 薪酬矩阵 v1c1ncles Hortzontal 数量可由主管部门酌情放宽
准将 艾伦 J. 佩珀 司令官 美国陆军安全援助司令部 艾伦 J. 佩珀准将是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令官。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建设合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国的全球伙伴关系。作为司令官，他负责监督司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。 佩珀准将之前曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。 佩珀准将曾担任过多个外国地区官员，包括美国驻法国国防武官处的高级国防官员和国防武官；华盛顿特区美国军事集团指挥官；意大利北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员；刚果民主共和国美国国防武官处高级国防官员/国防武官；意大利美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人；意大利美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人；美国非洲司令部安全合作办公室主任
准将 ALLEN J. PEPPER 美国陆军安全援助司令部司令 准将。Allen J. Pepper 将军是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建立合作伙伴能力；支持作战司令部 (COCOM) 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为司令部司令，他负责监督该司令部与 136 多个国家和 11 个机构的 2810 亿美元对外军售组合。准将。Pepper 将军曾担任美国驻伊拉克国防武官处的高级国防官员和国防武官。准将。佩珀将军曾担任过多个外国地区官员，包括美国国防武官处法国高级国防官员和国防武官；美国军事集团指挥官，华盛顿特区；北大西洋公约组织国防学院高级军事学院研究员，意大利；美国国防武官处高级国防官员/国防武官，刚果民主共和国；美国陆军非洲安全合作局国际军事事务负责人，意大利；美国陆军非洲安全合作司中部和南部非洲分部负责人，意大利；美国非洲司令部安全援助组织安全合作办公室主任，马里；美国国防武官处外国地区官员。早期担任连级军官期间，曾担任多个步兵职位，包括美国陆军欧洲第 7 军训练司令部第 1 营第 4 步兵团总部连指挥官，德国；指挥官，A 连，第 1 营，第 4 步兵团，第 7 军训练司令部，美国欧洲陆军，德国；以及侦察排长、连执行官和步枪排长，第 25 步兵师 2-35 步兵，夏威夷斯科菲尔德兵营。他于 1993 年被任命为美国军事学院的步兵军官，并在那里获得了数学理学学士学位。他拥有法国斯特拉斯堡大学政治学硕士学位。他的军事教育包括联合作战学校、美国陆军战争学院和美国陆军指挥和参谋学院。他获得的奖章和勋章包括国防优异服务勋章、铜星勋章、国防功绩服务勋章、功绩服务勋章、陆军嘉奖勋章、联合服务成就勋章、陆军成就勋章、专家步兵徽章、跳伞员徽章、游骑兵徽章和陆军参谋身份徽章。
Logistics Time-2024.pdf-FMSH-KDU
“自2020年以来，我有幸担任管理和财务部的高级讲师。我以极大的自豪和荣幸反映出我作为第9 kdu物流日的讲师负责人的角色。此事件标志着我们正在进行的努力通过教育，协作和创新来推动物流领域的努力。由于我们的组织委员会引入了几项新计划，今年的后勤日特别值得注意。亮点之一是5月31日举行的2024年网络会议，这是一项旨在促进KDU与行业合作伙伴之间更强大合作的倡议。在我的监督下，这次会议被证明是巨大的成功，展示了我们致力于弥合学术界与行业之间的鸿沟。我特别自豪地强调了两个典范的人Anju先生和Arjuna先生的参与。作为以前的学生，他们的成长和成就对我来说是极大的满足感。在一起，我们正在塑造物流的未来。
在厌氧消化期间，在不同的热解温度下使用消化料中的生物炭改善沼气生产
摘要：厌氧消化（AD）用于治疗由于人口增长和全球经济的扩展而产生的市政固体废物（MSW）的不断增长的有机分数。广泛应用AD导致残留固体消化不断增加，这必然需要进一步处置。有必要提高广告效率并降低大量消化率。这项研究研究了在不同的热解温度（300℃，500℃和700℃）以及500℃下的玉米毒生物炭及其对AD性能的影响。生物炭的pH值随着热解温度的升高而增加，而电导率则降低。大孔主导了生物炭的孔径，并随着热解温度的升高而降低。生物炭制备温度显着影响了效率。在700℃制备的生物炭胜过其他组，将沼气产量提高了10.0％，有效地缩短了滞后时间，并将平均化学氧需求（COD）降解率提高了14.0％。添加生物炭（700°C）和玉米秸秆生物炭增加了挥发性脂肪酸（VFAS）氧化细菌的相对丰度，从而加快了AD系统中的酸转化率。Biochar促进了直接种间电子的电子传递，在DMER64和Trichococcus之间使用甲烷萨塔，从而增强了沼气的生产性能。这些发现证实了源自消化酸盐的生物炭促进了MSW的AD系统中的沼气产生和酸的转化。此外，生物炭具有改进的AD稳定性，这代表了回收消化酸盐的有前途的方法。
FMS 和控制策略 2023 - 2025 年摘要
反社会行为仍然是警队的战略重点，也是我们所有社区安全伙伴关系的重点。尽管总体趋势是下降的，但事件数量（以及对贫困社区的不成比例的影响）需要重新关注伙伴关系工作。本文档中列出了一份详细计划，解释了我们将如何使用基于地点的模型来实现这一目标。我们将继续进一步发展我们的热点警务能力，以确保对已发现的滋扰和犯罪行为区域采取积极有效的应对措施，包括应用创新的数字解决方案，例如我们的 Visibeat 应用程序，以确保资源集中在积极解决可能导致犯罪行为和滋扰的问题上。
CATKing FMS 德里
这是 22 个 FMS Delhi、WAT PI 经历的整合。这些都是从各种在线资源整合而来的。FMS WAT 和 PI 在印度各地的班加罗尔 / 德里 / 加尔各答 / 海得拉巴 / 孟买进行。在大多数情况下，这本手册还为您提供了候选人简介，以便您理解个人面试并更好地与之相关。阅读完整个文档后，您需要检查您的 CATKing IIMWATPI Super 30 仪表板：1. 培养您的面试技巧（来自 IIM 和 SP Jain 校友的视频）2. 功能档案：如果您想攻读市场营销 MBA，请先选择该档案。3. SOP / 申请表（查看 Jagesh Golwala (IIMA)、Raj Doshi (IIMA)、Jay Gosalia (IIM B)）4. 从仪表板获取 AWT 示例以了解结构化方法。 WAT / AWT / AWA – 这些都是在各个 IIM 进行的写作测试作业的相同术语。免责声明：1.CATKing 在本文件中提供的信息仅供一般参考。文件中的所有信息均出于善意提供，但我们不对文件中任何信息的准确性、充分性、有效性、可靠性、可用性或完整性做出任何明示或暗示的陈述或保证。
EFMSDTI：基于多源数据有效融合的药物-靶标相互作用预测
准确识别药物靶标相互作用（DTI）对于理解药物治疗机制、发现治疗疾病的新药物具有重要意义。目前，结合药物和靶标多源数据的DTI预测计算方法可以有效降低药物研发的成本和时间。但在多源数据处理中，往往不考虑不同源数据对DTI的贡献，因此如何充分利用不同源数据对DTI预测的贡献进行有效融合是提高DTI预测精度的关键。本文考虑不同源数据对DTI预测的贡献，提出一种基于药物和靶标多源数据有效融合的DTI预测方法，即EFMSDTI。EFMSDTI首先基于多源信息网络构建15个相似度网络，根据药物和靶标的生物学特征将其分类为药物和靶标的拓扑和语义图。然后根据多网络对DTIs预测的贡献，采用基于相似性网络融合（SNF）的选择性和熵加权方法对多网络进行融合。深度神经网络模型学习药物和靶标的低维向量的嵌入。最后，采用基于梯度提升决策树（GBDT）的LightGBM算法完成DTIs预测。实验结果表明，EFMSDTI比几种最先进的算法具有更好的性能（AUROC和AUPR为0.982）。此外，它在分析前1000个预测结果方面具有良好的效果，而前1000个DTI中有990个得到了确认。代码和数据可在https://github.com/meng-jie/EFMSDTI获得。