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拉贾斯坦邦可再生能源政策，2023 年
政府已决定审查现有的拉贾斯坦邦太阳能、风能和混合能源政策（2019 年）。2. 愿景和目标：2.1 通过“利益相关者驱动”政策发展本邦的可再生能源行业。2.2 作为全球承诺的一部分，成为实现 500 GW 可再生能源容量国家目标的主要贡献者。2.3 实现传统能源和可再生能源的“最优能源结构”，确保本邦的能源安全、高效的电网管理并保护所有利益相关者的利益。2.4 鼓励涉及风能和太阳能联合发电以及其他新兴技术（如储能系统，包括抽水蓄能电站、电池储能系统等）的新技术、新方法和新出路。促进可再生能源发电、输电、配电和制造领域基础设施的发展。2.5 人力资源开发，特别关注可再生能源和创造就业机会。2.6 促进和支持可再生能源领域的研发活动。培育更好的产品、流程和系统，促进可再生能源的增长。2.7 部署辅助服务，使电网能够灵活地整合可再生能源，方式包括需求侧管理、分时电价、调度和预测、储能系统、无功功率管理、电网储备/平衡容量等。2.8 有效利用丰富的荒地，从而利用未利用/利用不足的土地创建风能枢纽。推动风电项目的“再利用”，开展风能资源评估计划。2.9 通过推广制造业生态系统，吸引投资者建立可再生能源设备制造厂。2.10 风能和太阳能技术的混合，以应对电网安全和稳定性的挑战，同时优化利用土地资源和输电系统，并将现有的传统火力发电厂与可再生能源混合，以减少燃料消耗和碳排放。推动建立可再生能源电力项目，向拉贾斯坦邦/拉贾斯坦邦 Urja Vikas Nigam 有限公司的配电公司出售电力，以满足其 RPO 并根据其要求和商业可行性超越 RPO，也可用于自用和第三方销售。3. 标题和执行：3.1 本政策将称为《拉贾斯坦邦可再生能源政策，2023 年》。
CEA年度报告2022-23 Central ...
4。首席秘书（能源），拉贾斯坦邦政府向所有参与者致以热烈的欢迎，并鉴于拉贾斯坦邦的增加能力增强了能力，强调了该研讨会的意义。强调该州在促进印度雄心勃勃的重新生产的雄心勃勃的目标方面的关键作用，到2070年，拉贾斯坦邦已成为全国最高的清洁能源生产国，该州逐渐成为该国的顶级清洁能源生产国，该州专注于利用式太阳能和风能。为了实现目标，RE开发人员必须对应遵守的必要法规有清晰的了解，以获得连接性，程序要求以及首次充电等。
拉贾斯坦邦综合清洁能源政策 2024
i. 在负荷中心推广小型分散式并网太阳能发电项目。 ii. 通过净计量和总计量机制或根据《2003年电力法》和 RERC/CERC 发布的有关法规/命令的其他方式推广屋顶太阳能项目。 iii. 推广离网太阳能应用，如太阳能水泵、家庭照明系统、热水器等。 iv. 推广可再生能源项目，向配电公司出售电力并在州内外供自用/第三方销售。 v. 推广带有储能系统、水电项目、抽水蓄能电站和电池储能系统的可再生能源项目。 vi. 推广使用可再生能源的电动汽车（EV）充电站。 vii. 开发可再生能源园区/UMREPP。
拉贾斯坦邦 - 投资项目
拉贾斯坦邦是印度面积最大的邦，拥有充足的工业用地，且价格极具竞争力。拉贾斯坦邦工业发展投资有限公司 (RIICO) 已在广阔的工业用地上开发了多个工业园区。该邦的目标是实现制造业和服务业年增长率 15%，到 2027 年创造 100 万个就业机会
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
Amara Raja Energy＆Mobility Limited
sub：根据SEBI第30条（上市义务和披露要求）条例的暗示，2015年 - 根据SEBI条例第30条（上市义务和披露要求）条例，2015年的收入陈述，请在Q3/9M FY25的收入介绍中找到附带的收入陈述。这是您的友好信息和记录。
拉贾斯坦邦可再生能源的案例研究...
Jodhpur 2商业金融与经济学系教授，Jai Narain Vyas University Jodhpur摘要可再生能源行业在实现全球可持续发展方面起着关键作用。在这些可再生能源中，太阳能和风能在印度具有最大的潜力，朝着可持续的未来发展。由于依靠不可再生资源（例如煤炭）减少，拉贾斯坦邦已成为产生可再生能源（例如水力发电）的领先州之一，因为它的广阔土地区域可以使用大坝有效地存储这种能源。考虑利润，流动性，偿付能力和整体财务状况，本文在本文中分析了拉贾斯坦可再生能源有限公司（RRECL）的财务业绩。这项研究利用了各种财务指标，包括在此期间公司的比率分析和比较财务报表。
如何引用本文 James L, Rajan G, Devarajan D, et al. (2025 年 1 月 30 日) Pr 导致的低镁血症相关的神经系统表现
一名 68 岁的男性逐渐出现行走困难、日常活动缓慢和双侧手麻木。根据其父母的报告，他的格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分为 14 (E4 M6 V4)。他有糖尿病、高血压、血脂异常、骨关节炎和既往脑血管意外（左枕叶梗塞）病史。全身检查显示，他神志清醒，定向力良好，眼球扫视运动缓慢，步态短小，步态缓慢。临床表现提示帕金森病。他的血压为 154/100 mm Hg。实验室检查显示严重的低钙血症（7.7 mg/dL）和低镁血症（0.4 mg/dL）（表 1）。他表现出严重的电解质紊乱，包括低钠血症，可能是由于噻嗪类利尿剂引起的。最初，低镁血症被认为是噻嗪类利尿剂引起的，因此停用了该药。尽管开始服用 Syndopa，但症状仍然存在。三至六个月的随访显示持续性低镁血症。
K. Emmanuvel Rajan教授
委员会专家1。根据UGC职业发展计划（CAS），动物科学（2023年），Truchrappalli的Bharathan University，副教授促进委员会的提名委员会提名。2。副教育校长的提名促进委员会提名，UGC职业发展计划（CAS），生物化学（2023年），Truchrappalli Bharathidasan University，Bharathidasan University。3。Madurai Thigarar College的Zoooology助理教授的主题专家4.副教育校长的提名委员会提名促进委员会根据UGC职业发展计划（CAS），Zoology（2021），Thiruvalllum University，Vallure。5。根据UGC职业发展计划（CAS），生物技术促进委员会的副教授提名，生物技术（2020年），阿拉加帕大学，麦卡里库迪。6。副教育授权委员会的晋升委员会提名促进委员会根据UGC职业发展计划（CAS），动物科学（2019），Truchrappalli Bharathan University，Truchrappalli。7。副教育授权委员会提名晋升委员会根据UGC职业发展计划（CAS），Zoooology（2019），钦奈马德拉斯大学。8。副教育委员会的促进委员会晋升委员会的职业发展计划（CAS），Zoooology（2018），喀拉拉邦大学。喀拉拉邦的Thiruvanapuram。9。根据UGC职业发展计划（CAS），Zoooology（2018），塞勒姆佩里亚大学（2018），副教授促进委员会的提名委员会提名。10。Bharathidasan大学提名人士选择了Mayiladuthurai AVC学院的动物学助理教授（2017年）。