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为... -Agrisnet
奥里萨邦农业和食品生产总监，农业与农民赋权部门，奥里萨邦政府（客户）（客户）邀请合格竞标者（机构/组织）的密封提案，以参与LMPLEMENT机构在Rabi Fall Management实施“ Rabi Fallow Management”的综合项目。第3节中提供了有关拟议的预制的TT/矿石详细信息：该EOL文档的参考条款。（i）将根据在EOL文件中规定的程序来授予奥里萨邦总部或地区办事处的机构/组织，以实施“稻米休闲管理综合项目” div>的项目实施。
RESNET® 质量保证合规专家
职位描述（区域职位）职位摘要 RESNET 的质量保证合规专家通过对 HERS® 评级房屋和住宅单元进行专家级质量保证评估来实施 RESNET 质量保证计划的关键要素，以确保现场实践符合 RESNET 标准。与 RESNET 的其他质量保证团队成员密切合作，担任此职位的人员将与建筑商人员、承包商和评估员进行对接，并在确定和制定计划以解决现场发现的合规问题方面发挥积极作用。质量保证合规专家负责与第三方建立信任关系，并保持对 RESNET® 标准、联邦计划要求和住宅建筑实践的深入了解。质量保证合规专家将向 RESNET 质量保证总经理汇报。经验、教育和技能
ISNET-SUPARCO 空间实验手册 30Sep24 副本
将选出三份提案，但数量可能会稍后更改。a. 活动必须在 CSS 内部完成。b. 活动应成本低、规模小且宇航员可操作。简单明了地描述过程。c. 通常，活动应能够由一名机组人员完成。d. 提案以前不得在 CSS 上进行过。e. 将使用高分辨率摄像机记录活动。录像将被传回地球并分发给相关人员。f. 不接受可能被视为与特定团体或组织的经济利益相关的提案。g. 可以接受来自个人和团队的提案。h. CSS 上的健身器材不可供使用。
愿景与行动的结合 - ETIP SNET
ETIP SNET 由欧盟委员会于 2016 年作为 SET 计划的一部分推出，旨在制定研究和创新愿景，重点关注智能能源网络。更具体地说，ETIP SNET 旨在汇集不同的观点和专业知识，为 SET 计划行动提供意见，特别是行动 4“提高能源系统的弹性、安全性和智能性”。对能源网的关注对于我们不断发展的能源格局至关重要；电网是我们电力系统的支柱，随着我们向净零能源系统迈进，它们的重要性预计会日益增加，这也是由于对灵活发电的需求增加。
2025 年通信网络
总联合主席 Suman Banerjee，威斯康星大学，麦迪逊，美国 Debabrata Das，印度理工学院，班加罗尔，印度 Giovanni Pau，博洛尼亚大学，意大利 技术项目联合主席 Serene Banerjee，爱立信研究中心，班加罗尔，印度 Somali Chaterji，普渡大学，美国 Tadashi Okoshi，庆应义塾大学，日本 海报联合主席 Dheryta Jaisinghani，北爱荷华大学，美国 Shantanu Pal，迪肯大学，澳大利亚 Rohit Verma，英特尔实验室，印度 演示和展览联合主席 Kaustubh Dhondge，Glaukes 实验室，美国 Alok Ranjan，博世，印度 Mridula Singh，CISPA 实验室，德国 小组联合主席 Sergey Gorinsky，IMDEA Networks，西班牙 Prasant Misra，TCS 班加罗尔，印度 Marina Thottan，首席研究科学家，AWS，美国 研究生论坛联合主席Pragma Kar，印度 Kalinga 工业技术学院 Tanya Shreedhar 英国爱丁堡大学 出版物联合主席 Amitalok J. Budkuley，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal，印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal 社交媒体主席 Garvit Chugh，印度印度理工学院焦特布尔 Meenu Dey，印度印度理工学院古瓦哈提 Meenu Dey，印度印度理工学院甘地讷格尔 Kaushik Chowhan 网络联合主席 Debasree Das，印度印度理工学院克勒格普尔 Salma Mandi，印度印度理工学院克勒格普尔 本科生论坛联合主席 Kaushik Chowhan，印度印度理工学院甘地讷格尔 Naman Dharmani，印度印度理工学院甘地讷格尔 Amish Mittal，微软研究院，印度班那加罗尔 研讨会联合主席 Sourav Kanti Addya，印度苏拉斯卡尔 NIT 卡纳塔克邦 Anuradha Ravi，美国马里兰大学巴尔的摩县工程领域的女性联合主席 DN Sujatha，BMSCE，印度班加罗尔 标准驱动研究研讨会联合主席 Pamela Kumar，印度电信 STD 发展协会 Sumit Roy，华盛顿大学，美国西雅图 量子技术 (WQT) 研讨会联合主席 M Girish Chandra，TCS Research，印度 Sourav Chatterjee，TCS Research & Innovation，印度 Nitin Jain，丹麦技术大学，丹麦 Rajiv Krishnakumar，瑞士 QuantumBasel MINDS 研讨会联合主席 Marios Avgeris，卡尔顿大学，加拿大 宣传联合主席 Suining He，康涅狄格大学，美国 PV Krishna，高通公司，印度班加罗尔 Dmitry Levshun，SPC RAS，俄罗斯圣彼得堡 Junji Takemasa，大阪大学，日本 Juheon Yi，诺基亚贝尔实验室，英国剑桥 差旅补助联合主席 Bhuvana Krishnaswamy，威斯康星大学，美国麦迪逊 Tarun Mangla，印度印度理工学院 IT 主席 Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 Harsh Vardhan，印度 IIT 焦特布尔 赞助联合主席 Giridhar Mandyam，美国联发科技 Rajeev Shorey，印度印度理工学院德里 财务联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Raj Sharma，印度沃尔玛全球科技 注册联合主席 Chandrika Sridhar，印度班加罗尔 IISc Sushma Srinivasan，IISc 班加罗尔，印度 指导委员会联合主席 Uday Desai，印度理工学院海得拉巴 Giridhar Mandyam，联发科技，美国 Rajeev Shorey，IIT 德里，印度 G. Venkatesh，萨斯肯，印度
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
comsnets 2024：汇报
2024年的会议是国际会议的第16年，其中包括一项高度选择性的技术计划，其中包括提交的论文，一小部分邀请的论文，涉及该领域知名领导者的重要和及时主题，以及正在进行中的海报工作。专注的讲习班和小组讨论就新兴主题进行了讨论，以允许生动地交流思想。comsnets 2024有42个演示和展览来自赞助组织，包括34个研究轨道演示。国际业务领导者被邀请分享他们的观点并补充了技术计划。就论文和演示文稿的质量以及参加会议的代表人数而言，这是一个非常成功的comsnets版本。每年，由于整个组织委员会的艰苦努力以及该会议从全球各地的行业和学术界获得的巨大支持，会议越来越好。
isne harchure 2023 sadaf isb finallllll 19 Jul副本 div>
与阿斯塔纳（Astana）宣布伊斯兰科学与技术合作组织的首次峰会 - 2017年 - 康斯特技术（Comstech）第30届执行委员会和大会第15届大会的决定，ISNET Secrolariat采取了一项举措，采取了该举措，采取了在技术项目/研究中进行技术项目/研究的倡议 & Geo-Spatial Crops Monitoring for Food Security Based on Satellite Remote Sensing • Establishment of Total Electron Content (TEC) & Ionospheric Scintillation Monitoring Network under the framework of ISNET • Training on Geomagnetic and Ionospheric data acquisition, processing and analysis techniques • Space for the Sustainable Development Goals (SDGs): Implementation in OIC Member States • Training on Space Education & Awareness Drive (T-SEAD) • Digital转型作为减少灾害风险的工具DRR•ISNET和OIC成员国的空间外交演变
使用 RESNET 50 构建深度学习模型，根据 rsFMRI 图像预测精神分裂症
建立了一个精神分裂症的分类模型，该模型在 COBRE 数据集中对 SZ 和 HC 具有良好的预测能力，利用该模型，分类准确率达到 95.53%，但仍需进一步改进才能满足实际应用需求。
灵活性如何支持电网弹性？ - ETIP SNET
致谢 本报告是 ETIP SNET WG1 和 ISGAN Annex 6 工作组合作的成果，由 Irina Oleinikova（挪威科技大学）和 Emil Hillberg（瑞典 RISE 研究机构）领导。编辑：Irina Oleinikova，Emil Hillberg，Antonio Iliceto，Alexander Fuchs，Albana Ilo，Yeman Evrenosoglu，Christos Dikaiakos，Ewa Mataczynska，Gianluigi Migliavacca，Gianluigi Migliavacca，Girappa Kamsamrong，Nuno Diverniria diverni sia and sil souz and raja＆sil sou， IAGO GALLEGO，Turhan Demiray，我们要感谢所有在2021年6月1日举行的双重研讨会：•Posoco Rajiv Porwal•Zivorad Serafimoski，Mepso•Emre Zengin，Emre Zengin，Gebze，Gebze，Gebze IA Divshali，Enerim•Jose Pablo Chaves Avila，R＆D Nester•Ilaria Losa，CSR•Santiago Gallego，Iberdrola•David Martin，Iberdrola•Iberdrola•Gianluigi Migliavacca，CSR，CSR关于灵活性如何支持电网弹性的问题。编辑们要感谢以下审阅人员 Doyob Kim（IEA）和 Camille Hamon（RISE）的审阅和贡献。