人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是,在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在:语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作,其中大规模,数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中,我们在此处报告工作,这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语(通用20)和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域,我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
NTPC 以外的 CGS ( 1) 1256.71 155.44 425.97 581.41 3.39 1.24 4.63 NTPC (SR) Ramagundam St.I&II 727.16 58.59 300.82 359.41 4.14 0.81 4.94
此原始请愿书已于 2024 年 7 月 24 日在请愿人律师 Sri TGRajesh Kumar 的代表律师 Sri Saunak Kumar Rajguru 和被告人常任律师 Sri P.Shiva Rao 的见证下进行最终听证;在仔细考虑了记录在案的材料并听取了双方律师的辩论后,委员会通过了以下内容:
2023 年 10 月 20 日,拜登总统发布了一项行政命令 (E.O.)关于人工智能的安全、可靠和值得信赖的开发和使用 (E.O.14110)。该命令为人工智能 (AI) 安全和保障标准提供了指导。它补充了许多相关的美国政府政策文件,包括国务院关于负责任的军事使用人工智能和自主权的政治宣言和国家标准与技术研究所的人工智能风险管理框架。本洞察讨论了该命令对国家安全,特别是国防部 (DOD) 的潜在影响。CRS 报告 R47843《国会 2023 年人工智能行政命令要点》提供了该命令的更广泛概述,作者 Laurie A. Harris 和 Chris Jaikaran。
b) ALMM 将根据法律仅适用于由政府赞助/补贴的项目。ALMM 将适用于政府或其机构采购电力供自己消费或通过配电公司分配给人民。ALMM 将适用于受补贴的太阳能光伏屋顶和 PM KUSUM。ALMM 不适用于在开放获取下设立或由私人团体控制的项目。换句话说,ALMM 不适用于自行设立发电设施的人。
聚类是算法中的一个重要主题,在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图,而且无法考虑聚类之间的关系,而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点,我们研究了有向图(有向图),其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示,我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法,并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明:我们算法的输出聚类不仅展示了聚类(国家集合)在进出口记录方面如何相互关联,还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变,这与已知的国际贸易事实一致。
5. 审计师对合并财务报表 (CFS) 发表了无法表示意见的意见,其中包括与发起人实体 MACEL 进行交易的适当性以及从 MACEL 收回 3,512 千万卢比的可行性。NFRA 的审查显示,CDEL 2019-20 财年的审计师忽略了上述调查报告中的所有欺诈危险信号,并选择不行使法定权限查阅 CDEL 子公司的账簿和记录。此外,CFS 中还有许多危险信号,但审计师却忽略了这些信号。他们未能满足《审计准则》(以下简称“SA”)和《2013 年公司法》规定的相关要求,并且还表明审计师和 EQCR 在以下事项中存在严重失误和缺乏尽职调查。
在发布一般或特定关税令时,委员会可考虑针对每种新型和可再生能源制定适当的标准/程序/参数/费用,涉及以下问题:新型和可再生能源发电厂向配电许可证持有者出售电力、自用电力和向第三方出售电力。
*软性成本包括将花费的资金(OPM,设计等)和我们不打算花费的资金(所有者的应急),我们希望这将在很大程度上被实现为储蓄。所有人的现实替代品的意外事件= $ 980,000;对于