联系人:斯洛伐克共和国的育种服务,Š。 p。遗传学实验室,Hlohovecká7,951 41Lužianky电话。:+421 37 778 30 87,手机:0905 700 932,手机:0905 700 951电子邮件:upznr@pssr.sk,www.pssr.sk
�������������� � ���������� 中央政府的莫迪政府与阿尔温德·科杰里瓦尔领导的德里政府之间的激烈争斗再次蔓延到最高法院,中央政府寻求复审其赋予市政府对“服务”事务绝对权力的判决。复审请愿书于周五提交,同一天中央政府通过了一项法令,成立了国家首都服务管理局。复审请愿书由总检察长图沙尔·梅塔提交,他表示,该判决“从记录表面来看存在明显错误,并且没有考虑复审请愿人提交的案件”。请愿书表示:“联邦属地仅仅是印度联邦的延伸,在联邦属地工作的人从事与联邦事务有关的服务和岗位。”中央政府敦促最高法院允许其将各种复审理由记录在案并在公开听证会上处理。复审请愿书称,该判决忽视了首都政府的运作“影响整个国家”的事实。
在演讲中,参赛者应提供由姓名和章节组成的介绍,介绍他们的多媒体演讲,然后与法官小组讨论他们的职业生涯。必须提供4个摘要的副本。将问有关演示文稿和摘要的问题,以表明参赛者了解所选的工作要求。问题将持续不超过5分钟。道具不得在本次比赛中使用。竞争对手应通过照片和描述他们希望以自己选择的职业强调的任何物品的照片和描述来准备演示文稿。
作为领导者,对港口能源的核心价值观和业务原则有了广泛的了解。认识到机遇和威胁,行业趋势,新兴技术,并展示主动性,能源和承诺,以通过灵感来执行Harbor Energy的核心价值观,利用适当的资源和安全的积极主动文化,一种积极的教练风格。
英语,除了语言课程外,问题论文仅以各自的语言为单位。网站https://exams.nta.ac.in/ https://exams.nta.ac.in/swayam有关考试计划,考试中心,考试时间,考试费用,申请程序等的信息。包含在NTA https://exams.nta.ac.in/swayam网站上的2024年2月1月1日。有兴趣的候选人可以通过Swayam信息公告,并在https://exams.nta.ac.in/swayam在线申请,期间从19.03.2024到18.04.2024,也可以通过指定的银行/付款网关在线支付适用的费用。建议候选人继续访问NTA网站以获取最新更新。对于任何查询或 /澄清,候选人可以致电011-4075 9000致电NTA帮助台,或通过swayam@nta.ac.in致电NTA。
引用:SR Padma。“社区参与农林业以获得气候弹性”。Medicon农业与环境科学8.1(2025):01-03。
针对项目助理-I:i)31,000卢比/ - + HRA到通过(a)(a)国家资格测试-CSIR-UGC选择的学者,包括LS(助理教授)或门口或(b)通过国家级中央政府部门及其机构及其机构和机构和其机构和机构进行的国家级考试。ii)Rs.25,000/ - + HRA对于其他不属于Project Associate-II的人:I)Rs。35,000/ - + HRA到学者,这些学者是通过(a)国家资格测试-CSIR-ugc选择的,其中包括LS(助理教授职位)或GATE或(b)通过中央政府部门及其机构及其机构和机构进行的国家级考试的选择过程。ii)Rs。28,000/ - + HRA对于其他不属于(i)的人
摘要。对于一系列应用,例如现在施放或处理大型降雨集合以进行不确定性分析,快速的城市植物浮动模型是必需的。 数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间,而最先进的模型已显示出有希望的准确性。 然而,由于城市流量映射所需的细分解决方案,数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形,仍然限制了他们的应用。 这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈,例如数据可用性,计算和磁性约束。 但是,这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息(通常为256m×256m)。 我们提出了一个新的深度学习模型,该模型维持了局部斑块的高分辨率构成,并结合了更大的环形区域,以增加模型的视觉范围,以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。 我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市(瑞士)培训并测试了该模型,在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。 我们证明,我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度,高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。 然后,我们在不同的城市环境中,即卢塞恩(瑞士)和新加坡,在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。快速的城市植物浮动模型是必需的。数据驱动的模型可以帮助克服传统流量模拟模型的漫长计算时间,而最先进的模型已显示出有希望的准确性。然而,由于城市流量映射所需的细分解决方案,数据驱动的城市浮游模型的普遍性对于看不见的降雨和明显不同的地形,仍然限制了他们的应用。这些模型通常采用基于补丁的框架来克服多个瓶颈,例如数据可用性,计算和磁性约束。但是,这种方法不包含围绕小图像贴片的地形的上下文信息(通常为256m×256m)。我们提出了一个新的深度学习模型,该模型维持了局部斑块的高分辨率构成,并结合了更大的环形区域,以增加模型的视觉范围,以增强数据驱动的UR-ban Pluvial pluvial流量模型的普遍性。我们以1 m的空间分辨率在苏黎世市(瑞士)培训并测试了该模型,在5分钟的时间分辨率下进行了1小时的降雨事件。我们证明,我们的模型可以忠实地代表各种降雨事件的浮游深度,高峰降雨强度范围为42.5至161.4 mmh -1。然后,我们在不同的城市环境中,即卢塞恩(瑞士)和新加坡,在不同的城市环境中提出了模型的地形概括。该模型准确地识别了水积累的位置,与其他深度
作者的完整列表:Zhang,Shanlin; Xi'an Jiotong大学,材料机械行为的州主要实验室,材料科学与工程学院王,洪克安;西北大学,天朗材料科学与工程学;西北大学,马修材料科学与工程学;西北大学,李氏材料科学与工程系; Xi'an Jiotong University,材料科学与工程学院LI,Changjiu;西安·乔港大学,斯科特材料科学与工程学院;西北大学,材料科学与工程
海蒂·兰格(Heidi Lange)目前是Nextera能源资源的监管和政治事务总监。在这个角色中,她涵盖了RTO和MISO的监管策略。海蒂在资源充足性,能源市场和设计以及公用事业监管方面具有丰富的经验。海蒂(Heidi)活跃于Miso利益相关者论坛,包括PAC代表RASC,MSC,Lolewg和IPWG等独立权力生产商。在担任这个职位之前,她在Nextera Energy Marketing呆了十年,在那里她在新英格兰,PJM,Ercot,Miso Markets发起并执行了复杂的权力交易。在此之前,海蒂(Heidi)为Nextera Energy Resources工作了五年,在尼泊尔,PJM和Ercot中,她直接负责3,000兆瓦的天然气生成资产投资组合。海蒂制定并执行了商业,政治和监管策略,以最大程度地提高现有资产的价值。