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股东股东大会的召唤...
通过此传票提交的规定以及与公司设定的权限实施会议有关的其他规定。可以通过easy.ksei应用程序的“会议信息”功能的文档的附件和/或“相关公司网站”页面上包含的eGMSLB的呼叫来查看其他条款。公司有权确定与股东或其在EGMSLB物理上存在的权力有关的其他要求。
PEMA® 2025 年度会议计划
在拉丁美洲经营人工智能雇用/保留和管理员工，上午9:15 - 上午10:30选择的宴会厅的力量CMelissaStockwell，美国陆军1 St中尉（ret。），残奥会的奖牌获得者梅利莎·斯托克韦尔（Melissa Stockwell）是美国战争英雄，他曾在个人悲剧中取得了胜利，以实现伟大，世界冠军的地位，并竭尽全力追求出色的成就，同时回馈他人，尤其是那些面临自己的挑战的人，他一直致力于实现伟大的生活，并竭尽全力，赢得了个人的悲剧。梅利莎（Melissa）将分享她的鼓舞人心的故事，从巴格达战场到里约热内卢海滩上的领奖台，以情感强大的演讲，这将使我们能够看到能力而不是残疾和选择的惊人力量。上午10:30 - 上午10:45 休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验上午10:30 - 上午10:45休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验休息时间上午10:45 - 下午12:00为每一代建立杰出的体验
供应链管理及其在铁路运输中的作用
1 vnrvjiet，海得拉巴，印度特兰加纳。2印度Telangana的Ibrahimpatnam，Ibrahimpatnam的CVR工程学院。 摘要。 本文旨在设计有效的控制策略，以使用史密斯预测器控制结构来调节质子交换膜（PEM）燃料电池阴极电极的供应主要压力。 建议通过控制供应歧管压力来增强PEM燃料电池的增强PEM燃料电池的实现，以分数阶的比例积分（FOPI）级联的分数/非量表过滤器。 使用错误指标（即）分析了名义和扰动条件下的系统性能 积分绝对误差（IAE），积分正方形误差（ISE）和总方差。 从过程响应和性能索引中，很明显，建议的方法提供了增强的设定点跟踪和干扰拒绝。 模拟研究是在MATLAB软件中进行的。2印度Telangana的Ibrahimpatnam，Ibrahimpatnam的CVR工程学院。摘要。本文旨在设计有效的控制策略，以使用史密斯预测器控制结构来调节质子交换膜（PEM）燃料电池阴极电极的供应主要压力。建议通过控制供应歧管压力来增强PEM燃料电池的增强PEM燃料电池的实现，以分数阶的比例积分（FOPI）级联的分数/非量表过滤器。使用错误指标（即积分绝对误差（IAE），积分正方形误差（ISE）和总方差。从过程响应和性能索引中，很明显，建议的方法提供了增强的设定点跟踪和干扰拒绝。模拟研究是在MATLAB软件中进行的。
PEM燃料电池的高级物理建模以增强其性能
氢技术提供了有前途的前景，可以在更可持续的世界中应对未来的能源需求。鉴于他们的潜力，他们的技术发展是许多政策的核心。因此，燃料电池的精确建模对于优化其控制并提高其性能至关重要。本文始于对有关物质运输的原理以及用质子交换膜（PEMFC）计算燃料电池电压的最新进展的深入分析。它通过介绍相关方程，其适用性和基本假设来详细了解这些原理，这构成了未来模型的发展。基于这项工作，已经开发了一种使用成品差异方法的PEMFC的一个维度，动态，两相和等温模型。该模型构成了功能块模型的简单性与数字流体力学模型的准确性（英语：计算流体动力学模型）之间的妥协，从而提供了内部状态的精确描述，同时对计算的需求较低。此外，在过压的计算中引入了一种新的物理参数，液体水饱和系数（S LIM）以及相应的公式。开源，基于此模型并在Python中实施的Alphapem软件，然后开发并发布。模型A此新参数将电压下降连接到高电流密度与催化层中存在的液体水量和燃料电池的工作条件。这种新建立的燃料电池内部状态及其操作条件之间的联系有望优化其控制，从而改善其性能。他提出了一个模块化体系结构，该体系结构有助于新功能的创建，并包括友好的图形界面。alphapem还结合了一种自动校准方法，可以通过研究的特定燃料电池对模型进行精确的校准。在使用此软件时，可以有效地计算有关所有当前密度的内部状态的详细信息。以极化和EIS曲线为特征的静态和动态性能也可以在不同的工作条件下进行模拟。此外，Alphapem为在车载系统中使用高级电池的高级模拟开辟了道路，因为它可以在动态操作条件下进行精确且快速的响应。
Pelatihan Pembuatan商业模型Canvas Dalam
Canvas（BMC）的业务模型是制定完整业务计划的模型。通过医学学院的基本创业培训，BMC是为了刺激学生创业而制作的。这项培训由41名学生和9名学生主管和3位来自UNDAS的演讲者和1位来自商业伙伴的发言人参加。此培训是通过交互式模型进行的，该模型以BMC的形式结合了以业务计划的形式进行的讲座，讨论和演讲。这项培训有效地进行了10个小时，通过从培训参与者那里制定8个BMC业务计划。该培训获得了所有参与者的培训证书，并成功地改善了IKU2，IKU3和IKU 4医学和UNDAS的IKU 4，因此预计将连续完成。通过通过校园知识业务发展计划（PPUPIK）资助来开发此培训，作为Hasanuddin University的内部赠款，以实现所有人和印尼人的健康。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
胰岛素抵抗的实验室检查
摘要 胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着重要作用。这种疾病会导致各种健康问题，例如 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室检查方法，包括高胰岛素正常血糖钳（HIEC）等直接方法和HOMA-IR、QUICKI和TyG指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法则可以提供一种具有良好预测水平的实用替代方法。此外，基于生物标志物的替代指标如脂联素和瘦素也在不断开发，以提高诊断效率。本研究强调了根据临床或研究需要选择正确的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着至关重要的作用。这种疾病会导致各种健康问题，包括 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室方法，包括高胰岛素正常血糖钳 (HIEC) 等直接方法和 HOMA-IR、QUICKI 和 TyG 指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法可以提供具有良好预测能力的实用替代方法。此外，基于脂联素和瘦素等生物标志物的替代指标也在不断被开发，以提高诊断效率。这项研究强调了选择适合临床或研究需要的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。介绍
用作原材料的香蕉剪切
香蕉叶具有多孔，空心和纤维状特征，因此密度值很大。除了香蕉叶还包含超过50％的纤维素含量。通常，人们不在乎香蕉叶，尤其是在树上果实之后。因此，这项研究试图用kepok香蕉叶的原材料制作饼干。希望这项研究能产生由香蕉叶制成的饼干。这项研究旨在确定添加香蕉gedebog，面粉对饼干物理，化学和身体素质质量的影响，并了解制造饼干的业务可行性分析，并获得最佳的治疗结果。本研究旨在确定添加香蕉gedebog和面粉对饼干物理，化学和有机疗法质量的影响，并了解制造饼干的业务可行性分析，并获得最佳的治疗结果。本研究中使用的设计是一种非因素的完整随机设计，其5种以：f1 = 70％香蕉gedebog + 20％小麦粉的形式制成的治疗组合； F2 = 60％的香蕉Gedebog + 30％面粉； F3 = 50％香蕉Gedebog + 40％面粉； F4 = 40％香蕉Gedebog + 50％面粉，并且； F5 = 30％Gedebog香蕉 + 60％面粉，然后重复每种处理多达3（3）次，以便获得15个样品。基于业务可行性分析，基于最佳治疗方法的香蕉中部饼干的制造值得尝试。关键词：香蕉叶（Musa Paradisiaca），原材料，饼干结果表明，在F2中发现了最佳治疗方法（60％Gedebog粉； 30％的面粉和10％的木薯粉，化学含量为：4.25％的水分含量；粗纤维15.59％； 1.112％的有机摄影测试；