5。年龄和其他直接新兵和部门候选人的放松:1。属于SC/ST社区的候选人五年。2。属于OBC社区的候选人三年。3。针对基准残疾人(PWBD)属于以下类别的人:(i)UR -10年,ii)OBC -13年(iii)SC/ST -15 4。年龄对于中央政府仆人来说是可以放松的。5。Institute员工将在广告截止日期所提供的服务范围内获得年龄的放松。6。对于国防军(陆军,海军和空军)提供的服务范围,如果他们在至少6个月的时间证明服务中,则为国防军(陆军,海军和空军)提供的服务范围。
3. 《巴黎协定》第 10 条授权技术机制为《巴黎协定》服务。在 2018 年于卡托维兹举行的 CMA 1 上,缔约方以《巴黎协定》第 10.4 条设立的技术框架的形式向技术执行委员会和气候技术中心与网络提供了进一步指导,并阐述了技术机制定期评估的范围和方式。6 技术框架概述了技术执行委员会和气候技术中心与网络将采取的行动,以促进和推动加强技术开发和转让行动,支持《巴黎协定》的五个关键主题的实施:创新;实施;有利环境和能力建设;合作和利益攸关方参与;支持。COP26 通过的《格拉斯哥气候公约》为技术机制提供了以下指导:
下水道工程服务协议 此项考虑对现有工程服务协议的修订进行奖励。此项修订适用于与重建 SE 7th Ave. 和 SE 3rd Ave. 之间的 Grant Street 以及 Grant Street 雨水管道 II 期项目相关的设计、招标和施工阶段服务,该项目由 24/25 财年阿马里洛市预算资助。奖励给:OJD Engineering, LLC 原始奖励:$371,000.00 修订编号 1:$92,750.00 修订总额:$463,750.00 资金来源:排水公用事业基金 此项是否已列入预算?是
1. 建筑与规划 2. 应用数学与科学计算 3. 生物科学与生物工程 4. 化学工程 5. 化学 6. 土木工程 7. 计算机科学与工程 8. 设计 9. 地震工程 10. 地球科学 11. 电气工程 12. 电子与通信工程 13. 人文与社会科学 14. 水文学 15. 水电与可再生能源 16. 管理研究 17. 数学 18. 机械与工业工程 19. 冶金与材料工程 20. 造纸技术 21. 聚合物与过程工程 22. 物理学 23. 水资源开发与管理 24. 梅塔家族数据科学与人工智能学院 25. 减灾与管理卓越中心 26. 纳米技术中心 27. 交通系统中心 28. 研究所仪器中心 29. 国际水坝卓越中心 30. 印度知识系统中心31. 可持续能源中心 32. 光子学与量子通信技术中心 33. 空间科学与技术中心
需要对武器系统进行的初步考虑来维护遵守国际法,特别是IHL,包括区别,预防措施和相称性的原则和规则。人类的判断对于确保武器系统的潜在使用符合国际法,尤其是IHL至关重要。
(i) 仅具备资格并不意味着任何候选人有权被邀请参加面试。 (ii) 面试将根据院系/学校/研究所的需求安排。 (iii) 助理教授职位申请人如果不满足最低经验要求,可能会获得合同聘用。 (iv) 对于资历优秀的候选人,最低资格和/或经验要求可能会放宽。 (v) 根据印度政府的标准保留职位。 (vi) 研究所保留填补或不填补任何或所有公布的职位的权利,无需给出任何理由。 (vii) 不适合担任更高职位的申请人可能会被考虑担任同一领域的较低职位。 (viii) 所有信件都应该寄往印度理工学院 (BHU) 教务处,地址:印度瓦拉纳西 - 221005。电子邮箱:help.facultyrecruitment@iitbhu.ac.in。如需任何澄清,候选人可以通过上述地址联系教务处。 (ix) 学院/系主任/协调员的联系方式可在学院网站 http://www.iitbhu.ac.in 上找到。考生也可联系他们获取任何具体信息。
缩写 代表/定义 BESS 电池储能系统 CER 加拿大能源监管机构 CES 清洁能源标准 EIA 美国能源信息署 EPC 工程、采购和施工 ESC 加拿大储能局 ESG 环境、社会和治理 ESS 储能系统 EV 电动汽车 EVCI 电动汽车充电基础设施 GHG 温室气体 IEO 国际能源展望 IPCC 政府间气候变化专门委员会 NZ Net Zero NZE 净零排放 PV 光伏 UPS 不间断电源 电力容量测量单位 kW 千瓦(10^3 瓦) MW 兆瓦(10^6 瓦) GW 吉瓦(10^9 瓦) TW 太瓦(10^12 瓦) 能源容量测量单位 kWh 千瓦时 MWh 兆瓦时 GWh 吉瓦时 TWh 太瓦时
摘要:确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是,在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此,我们提出了一种加固集合方法,用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先,设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训,我们获得了四个最佳基础学习者。然后,稀疏的ANN被设计为集合模型,并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验,结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性,具有显着的实践工程益处。
本文介绍了对含有大约3%Si类型,体积分数和形态的大约3%Si的非金属夹杂物的分析。夹杂物分为3个主要组:氧化物,硫化物,硝酸盐,它们共同形成复合物。这项工作基于两个部分(纵向和横向滚动方向)的众多金相观察。该研究是对化学成分不同的三个铸件进行的。分析的铸件的特征是不同的非金属包裹物,这可能与化学组成的微小差异有关。分析的结果表明,最常见的夹杂物是氧化物和硝酸盐。硫化物偶尔发生。关键字:非金属包含;氧化物;硫化物;硝酸盐;高硅钢