新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中,这一事实对可持续性提出了挑战,因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况,这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此,在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程,使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明,亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面,关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性,可能存在非实证关系。结果表明,人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。
还根据 2021 年 4 月 15 日第 14024 号行政命令第 1(a)(i) 节“冻结与俄罗斯联邦政府特定有害外国活动有关的财产”86 FR 20249, 3 CFR, 2021 Comp., 第 542 页(2021 年 4 月 15 日)(EO 14024)经 2023 年 12 月 22 日第 14114 号行政命令“针对俄罗斯联邦的有害活动采取额外措施”88 FR 89271, 3 CFR, 2023 Comp., 第 721 页(2023 年 12 月 22 日)(EO 14114)修订,因在俄罗斯联邦经济的金融服务业经营或曾经经营而被指定。
作为一个在戈姆贝(Gombe)的吉卡达·法里(Jekada Fari)出生的孩子,我面向没有接受西方教育的父母,我面临着各种挑战和身份危机。我想知道我应该如何做自己的生活以及我想成为什么:像父亲这样的农民,像我的哥哥这样的公务员或像我的堂兄阿尔哈吉·米吉(Cousin Alhaji Miji)这样的商人,实际上带我去了小学。甚至在加入Jankai小学之后,我从事各种行业,其中大多数偶然地涉及食品和对各种毒素的暴露 - 我的首先,尽管是无意的,是营养和毒理学领域的简介。我因出售用小米制成的传统子公司而获得了绰号“ Sani Mai Kunu”。我还出售了水,花生,西红柿,辣椒,甘蔗,可乐坚果等。此外,我在小学和中等教育的不同阶段帮助父亲进行了农业活动,并在铁匠的商店里工作。
a 瑞典皇家理工学院,应用物理系,阿尔巴诺瓦大学中心,斯德哥尔摩,SE-114 21,瑞典 b 中子散射和成像实验室,保罗谢勒研究所,CH-5232,Villigen PSI,瑞士 c 纳米科学中心,尼尔斯玻尔研究所,哥本哈根大学,Nørre All e 59,DK-2100,哥本哈根 O,丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系,Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129,都灵,意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所,Wiedner Hauptstraße 8 e 10,1040,维也纳,奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心,SE-100 44,斯德哥尔摩,瑞典 g Nordita,瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学,Hannes Alfv ens v € ag 12,SE-106 91,斯德哥尔摩,瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室,柏,千叶 277-8581,日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所,东京 113-0033,日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所,茨城 305-0801,日本 k 牛津大学无机化学实验室,牛津 OX1 3QR,英国 l 印度理工学院物理系,坎普尔 208016,印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS,孟买 400005,印度 n 查尔姆斯理工大学物理系,SE-412,哥德堡,瑞典
RPPL2024003978 WILLIAM CHEN 3 07/31/2024一般维修为现有的6个单元住宅建筑。卸下,修理和更换现有的金属栏杆,露台隐私屏幕,屋顶覆盖物,甲板防水,特雷利斯,木制筋膜,外部拱腹,部分更换现有壁板。没有更改单元内饰,没有新的或拆除的地板区域。
对于我们的一个地球,我们引入了雄心勃勃的包容性,以创造紧急,持久和公平的变化。该声明的“绿色发展协议”通过概述综合的路线图,在抗击饥饿和保护地球之间进行选择的挑战,在该图形图中,就业和生态系统是免费的,消费是气候意识的,而生产是行星友好的。串联,G20宣言要求到2030年雄心勃勃的全球可再生能源能力。再加上全球生物燃料联盟的建立和绿色氢的一致推动,G20的野心是建立一个更清洁,更绿色的世界的野心。这一直是印度的精神,通过可持续发展的生活方式(生活),世界可以从我们古老的可持续传统中受益。
在过去的十年中,在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而,为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测,命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务,而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固,预先训练的梵文模型,因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中,我们介绍了Sansgpt,这是一种生成的预培训模型,已在大量的梵文文本上进行了培训,旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外,我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌,从而实现了复合词的有效令牌化,并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献,以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效,分别达到了大约95.8%和92.8%的令人印象深刻的精度。