Bits Pilani被认为是大学,在其位于Pilani,Goa,Hyderabad,Hyderabad,Mumbai和Dubai的校园中为18,500多名学生提供校园计划。它被印度政府教育部于2020年被认为是杰出的研究所。在2025年亚洲大学排名中,位在亚洲排名第171,在印度排名第15位。此外,BITS Pilani在QS世界大学研究生就业能力排名2022年和印度前6名中排名前300名。Pilani开创了一些课程和教学属性,Pilani的愿景是成为该国最高研究领导的研究所之一。创新,企业,对卓越的承诺,遵守功绩和透明度的质量在其不可阻止的前进期间表征了该研究所的特征。在过去的5年中,该研究所已获得超过398千万卢比的外部研究资金。最先进的设施已经开发出来,以支持由学生和约930名教职员工领导的尖端研究,导致Scopus H-Index为156,到目前为止已提交221项专利,并获得了41项专利。目前,有14个Bitsian独角兽和1个decacorn。有7500多个Bitsian创始人和企业联合创始人。博士入学(第一学期,2025-2026)
在学校STEM教育中,成员国需要提高质量水平,因为PISA报告衡量了基础STEM技能的落后。 最近的结果表明,亚洲国家在排名中占主导地位。 相比之下,欧盟在数学和科学领域的成绩不足的水平增加,并且在数学8中表现最好的水平下降。 在欧盟,八年级的中学学生中有43%缺乏基本的数字技能9,而韩国可比的数字为27%10。 为低表现做出贡献的事实是,大多数欧盟国家都面临着合格的STEM教师11;父母的参与很低;以及较少发达的地区,跨境,农村和偏远地区,包括最外面的地区,继续面临教育规定的挑战。在学校STEM教育中,成员国需要提高质量水平,因为PISA报告衡量了基础STEM技能的落后。最近的结果表明,亚洲国家在排名中占主导地位。相比之下,欧盟在数学和科学领域的成绩不足的水平增加,并且在数学8中表现最好的水平下降。在欧盟,八年级的中学学生中有43%缺乏基本的数字技能9,而韩国可比的数字为27%10。为低表现做出贡献的事实是,大多数欧盟国家都面临着合格的STEM教师11;父母的参与很低;以及较少发达的地区,跨境,农村和偏远地区,包括最外面的地区,继续面临教育规定的挑战。
摘要简介:越来越关注如何预防,减速和诱导2型糖尿病(T2DM)的缓解。最近的证据发现饮食和生活方式干预措施可能会导致T2DM的减轻,但是,对于像不列颠巴基斯坦人等不同群体的挑战,他们面临T2DM风险的四倍。有必要了解不同世代群体的食物行为,以制定适当的文化策略来支持预防疾病的预防计划。的目的:本研究探讨了对不列颠巴基斯坦人中与T2DM有关的健康饮食和食品实践的信念,以了解他们在增强健康饮食方面面临的挑战。方法:我们通过电话和面对面进行了26次半结构化定性访谈。样本包括居住在英国布拉德福德(Bradford)的T2DM英属巴基斯坦人,年龄在18至71岁之间,平均年龄为50岁(SD = 17.04)。参与者中有14名女性(54%)和12名男性(46%),访谈的英语(76%)和乌尔都语(24%)。参与者根据年龄(第一代65 +;第二代40-64;年轻一代18-39岁)分组。世代群体之间没有生物学联系,它们不是同一家庭的一部分。使用定性反思性主题分析分析数据。结果:发现结果分为三个主题:知识和糖尿病症状的意识;食物实践的社会和家庭背景,并使健康饮食有意义。家庭是了解与食品有关的健康行为的基本单位。吃传统食物被认为是健康的,对第一代人的最初成员以及在英国定居的最初成员以及父母在巴基斯坦出生的第二代人都被认为是实用的。年轻的不列颠巴基斯坦人出生于英国,报告说他们努力在家中吃其他食物并管理其T2DM。结论:这些发现提高了我们对英国巴基斯坦人与T2DM的三个生成如何协商健康饮食的理解。需要进行文化量身定制的饮食修改和干预措施,其中不同的
是矩阵非正常行为的定量度量[33,4],这是因为K(a)≥1,例如如果a是正常的。更确切地说,当且仅当M 0(a)= 1达到其全局最小值时,将获得全局最小值k(a)= 1,这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外,例如,k(a)的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵,但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k(a)≤m0(a)从(4)仍然有效,观察到k(a)= 1 = 1表示m 0(a)= 1,在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是,即使对于半组,瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K(A)在许多书籍,文章和文章中受到了广泛的关注,以分析瞬态系统行为的理论数量[33],但最近才解决了其计算。在[24]中,作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k(a)。在[33]中,k(a)仅通过绘制比率αϵ(a) /ϵ的比率来估算,并搜索最大值,这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中,我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k(a)。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路,在这种情况下,克里斯常数不仅是构成的,而且更加雄心勃勃,在闭环中最小化,目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长(1)。简而言之,一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为,而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果,众所周知,即使对于良好的抑制抑制型的效应,稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增,或者导致非线性效应,或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19,28,30,34,26]。在第2节中,我们获得了k(a)的公式,该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联,以合理的效果来计算它。在第3节中,我们扩大了范围,并解决了在闭环中最小化K(A Cl)的问题。由于这是一个NP硬性问题,因此提出了一种快速的启发式,该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术,并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
摘要 - Pertamina码头丙烯炼油厂的混乱操作 - VI Balongan涉及将燃料油转移到船上,带来了可能带来严重环境和经济后果的溢油风险。本研究旨在对掩体占领进行风险评估,以防止在炼油厂的爆炸式漏油。《油轮和码头国际安全指南》(ISGOTT)第六版是该评估的框架。本研究中采用的风险评估方法包括危害识别,结果分析和风险评估。已经确定了与掩体职业活动相关的潜在危害,例如设备故障,人为错误和不利天气条件。后果分析考虑了漏油对环境的潜在影响,包括海洋生物,沿海生态系统和附近社区。风险评估涉及根据历史数据,行业标准和专家意见评估潜在的漏油事件的可能性和严重性。缓解措施,例如安全协议,应急计划和维护程序,并将其纳入风险评估中。目标是最大程度地减少掩体职业运营期间漏油的可能性和严重性。
此通信包含1933年《证券法》第27A条的“前瞻性陈述”,修订了1934年的《证券交易所法》第21E条,如经修订。除了历史事实的陈述外,所有陈述都包含在本沟通中,这些陈述解决了Oneok或Enlink期望,相信或预期将来会或可能发生的活动,事件或事件或发展的陈述,这是前瞻性的陈述。Words such as "estimate," "project," "predict," "believe," "expect," "anticipate," "potential," "opportunity," "create," "intend," "could," "would," "may," "plan," "will," "guidance," "look," "goal," "target," "future," "build," "focus," "continue," "strive," "allow" or the negative of such terms or other其变化以及与未来计划,行动或事件的任何讨论相关的类似物质使用的单词和术语确定了前瞻性陈述。但是,这些单词的缺失并不意味着陈述并不是前瞻性的。这些前瞻性陈述包括但不限于有关拟议交易的陈述,拟议交易的预期关闭及其时间以及对Oneok,Oneok,Ellink及其合并操作的描述在效用拟议的交易后。有许多风险和不确定性可能导致实际结果与本通信中包含的前瞻性陈述有重大不同。
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音,即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型(LLM)可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张,也是关于LLM驱动的聊天机器人(例如Chatgpt)的当前浪潮的。如果确认,由于广泛使用类似模型,该主张将在自然语言处理(NLP)社区中产生严重的影响。但是,在这里,我们认为这样的大语言模型无法意识到,尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何,我们认为这是一个合适的时机,可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助,我们还提出了语言建模的必要背景。
摘要:尽管已经开发了用于总有机碳(TOC)分析的各种方法,但其中大多数通常会消耗大量样品,化学品和能量,因此仅适用于实验室分析。在这项工作中,成功开发了一种新的简单液体电极放电微量液诱导的蒸气产生(MPI-VG),以有效地将水中包含的有机化合物转换为微流体芯片上的CO 2。因此,生成的CO 2与液相分离,并进一步扫除了微型放电光发射光谱仪(μpd-OES),以检测水样中的总有机碳(TOC),通过监测以193.0 nm的碳原子的发射监测碳原子的发射。在最佳条件下,获得0.15 mgl⁻⁻(AS c)的限制的TOC,其相对标准偏差优于3.7%。该系统对环境友好和高效,每次分析仅消耗43μl样品和60μg氧化剂。总分析时间可以大大减少到一分钟。使用淬火测试和气相色谱法仔细研究了反应机制。通过测量海水和河水中的TOC来验证系统的实用性和抗干扰能力。与常规方法相比,由于基于微流体芯片的MPI-VG和μpd-OES的紧凑尺寸,该系统显示出很大的微型化潜力。
最后一个日期更新:2025年2月28日1.0目的本文档的目的是列出可以访问竞争性传输信息的个人角色,以及那些可以使用传输信息来比其他市场参与者具有竞争优势的角色。这些群体被归类为“能源输送(传输)操作功能”和“批发营销和销售功能”。因此,这些群体中的个体是NSPI的行为标准直接适用的角色。2.0能源传递(传输)操作功能(蓝框)员工的当前工作功能为他们提供有关能源输送(传输)系统的信息,这些信息可以为电力营销人员提供竞争优势。3.0 NSPI批发营销和销售功能(黄色框)员工,他们可以在当前的工作职能中使用此信息以比其他市场参与者具有竞争优势。4.0能源交付(传输)和批发营销(白框)员工,其工作功能需要对能源传递(传输)和批发的工作知识。5.0功率生产(绿色框)员工,其工作功能与电力生产(生成)。6.0直接适用性列表