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KTPA 千吨/年 LiFE 生活方式......
为实现 500 万吨绿色氢气产量的目标，印度到 2030 年将需要 125 吉瓦的可再生能源。这一需求主要通过太阳能、风能和抽水蓄能来满足。为实现这一目标，印度正全力以赴，到 2030 年将可再生能源安装量提高到 500 吉瓦。印度已经启动了多轮海上风电和抽水蓄能项目招标。由于 SECI 采取措施加速印度太阳能的发展，太阳能发电厂在过去 10 年中发展势头强劲，且呈上升趋势。甚至人们也在考虑使用聚光太阳能发电 (CSP)，以尽可能降低发电运营成本来增加产能。过去几个月，Tata、JSW、Torrent 等公司宣布了多个抽水蓄能项目。
可持续创新负责人 - KTP助理
学术技术批准计划（ATAS）：如果您将在自己的角色中进行研究，并且申请熟练的工人或临时工人GAE签证，则可能需要申请并获得ATAS CLEAL，在Aston可以为您的Visa申请颁发赞助证书之前。此过程至少需要6周的时间进行处理，而在确认您的预期开始日期时，阿斯顿将考虑这一点。处理时间将在4月至9月之间增加，并且可以更长的时间完成。没有可用的快速轨道选项。ATAS证书将按收据顺序进行处理。您可以在我们的候选移民页面上找到有关ATA的更多信息。在您开始和正确的工作90天入场插图之前，如果您在英国境外申请了签证，您将在护照中收到一个小插图，通常有效期为90天。请确保在此签证上的“有效”和“有效到”日期中前往英国。如果您在这些日期之前或之后进入英国，您将不会“激活”签证，您将需要离开并重新进入该国。您还将收到一封决策信，确认有关您的移民许可以及在哪里收集生物识别居住许可证的详细信息。生活成本 - 房地产和让代理商在伯明翰及其周围及其周围有许多房地产，可以帮助您找到合适的住宿。Midland房东认证计划提供了与他们申请认证的专业机构和房东的清单。
科学学院AI.IO工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副学士）期间：30个月薪水：
科学学院ai.io工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副助理）期间：30个月薪水：38,000英镑 - 每年44,000英镑，包括伦敦的重量（包括启动薪水）（从事的开始薪水）分析，动作质量评估，机器视觉，体育AI。申请截止日期：2025年1月12日，星期日，项目标题：AI驱动的人才侦察：革新有关项目愿景的自动化足球运动员绩效评估：传统的足球侦察方法昂贵且效率低下，依靠人类的投入和主观判断力。ai.io旨在通过利用AI技术来使足球人才识别和发展民主化，从而使玩家可以通过简单的基于移动相机的沟通和公平，一致的评估过程与更多的侦察员建立联系。目标：ai.io已经开发了一个由AI驱动的平台，该平台可以自动化侦察过程，使足球组织能够与全球数百万球员联系，试用，分析，参与，评估，开发，开发和侦察数百万球员。这个KTP项目将开发AI驱动的技术，用于分析通过移动摄像机捕获的足球录像中的场景，对象和相关球员运动，从而评估性能质量并了解环境因素如何影响玩家的成果。KTP助理角色：知识转移伙伴关系（KTP）是企业与大学之间独特的合作伙伴关系，以创造积极的影响并推动创新。KTP合伙人使用通过学术培训获得的知识和专业知识来实施创新的解决方案，以确定业务挑战。学术合作伙伴（拉夫堡大学）在整个项目中支持并指导KTP合伙人。对于AI及其在体育科学技术领域的应用中，这是一个令人兴奋的机会，该专业人士加入AI.IO，这是一家致力于开发解决方案的技术公司，用于开发用于分析业余和专业体育数据的解决方案，并为核心产品服务提供实时见解。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
AAKTP Advert.pdf
确定适应和缓解的优先领域。随后，您将负责设计和运行一系列实验，以评估改进的供应链解决方案。在整个项目中，成功的候选人将通过与Instaveg Agronomy团队成员（农场经理/农艺师，“冠军农民和女性“ Picker团队”领导者'）和生产管理和技术管理团队一起举办的“培训培训师”研讨会中嵌入“最佳管理”选项。合适的知识交换（KE）材料将由ACES和Eldoret和Cranfield KB团队的投入的合伙人开发。将ACES促进并在财务上涵盖了斯瓦希里语或Kikuyu。将通过大学网页和ACES知识交换平台共享对解决方案和项目结果的更广泛传播。您将负责生成报告，向多个项目利益相关者以及学术期刊文章的生成。
人工智能与机器学习科学家 (KTP)
期限：24 个月 薪资：每年 33,000 - 36,000 英镑（确认录用后）另加 4,000 英镑培训预算 申请截止日期：2023 年 1 月 5 日 关键词：人工智能、人工智能、数据分析、计算机科学、计算机视觉、机器学习、深度学习、项目名称：开发自动化人工智能杂草和生长检查器，用于安全有效的除草剂开发。关于项目 MoA Technology 开发了一种创新方法来商业化具有无与伦比的有效性和安全性的新型除草剂化合物。凭借他们在植物科学方面的专业知识，MOA 将其独特的除草剂化合物库与多阶段发现筛选平台相结合。这种革命性的方法发现了克服除草剂抗性和环境影响的除草剂作用模式 (MOA)。全植物除草剂影响和性能测试是将除草剂化合物推向市场的重要阶段，确保高产、安全的食品生产。该 KTP 将通过开发一种自动化人工智能 (AI) 检查器来支持有效除草剂的商业化交付，该检查器用于在全植物温室规模功效和毒理学试验中收集、整理和分析新化合物筛选的数据。特别是，将开发基于计算机视觉和深度学习的技术，用于从温室图像中识别、分割和检测植物症状。AI 检查器的创新解决方案将确保对除草剂控制功效进行定量评估，并为高标准除草剂发现提供可持续且经济的方法。我们正在寻找一位具有相关技能、积极主动的人加入我们的项目团队。MOA 技术 MOA Technology Ltd 成立于 2017 年，是一家小型科学主导公司，处于道德和可持续作物保护的前沿（https://www.moa-technology.com/）。他们经验丰富的领导团队来自行业、科学、技术和学术界，以推动创新。MOA 旨在通过新的作用模式除草剂解决紧迫的全球问题，这些除草剂：
冲突规划游戏 - 德国联邦国防军
冲突模拟游戏（KPS）是一种互动的、基于角色的为期一天的模拟，教授国际外交和安全政策方面的内容。科索沃安全部队以叙利亚和伊拉克所谓的“伊斯兰国”崛起的情景为基础，向学员展示了从危机分析到国际层面冲突解决的道路是多么复杂多样。同时，也增进了对安全政策的理解。在模拟游戏中，冲突中最重要的行为者由参与者来代表。为此，他们分别担任政府首脑和国家部长，试图在联合国的调解下找到解决冲突的办法。