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Bidhaa SASA-护理经济知识中心
Bidhaa Sasa是一家企业，在肯尼亚和乌干达的农村地区分发家庭和农产品。产品包括太阳能灯和系统，液化石油气（LPG）气缸，烹饪炉，水箱和产品以干燥和储存谷物的产品。企业还以微观的形式提供财务支持，使客户可以负担产品的购买。作为其社交销售网络的一部分，Bidhaa SASA雇用了3000多名女性领导者，这些女性负责产品推广和客户识别，管理和教育。Bidhaa Sasa为110,000户家庭提供服务，其中75％的客户是女性。总部位于肯尼亚，该公司拥有140名全职员工。2022年，Bidhaa Sasa的收入为1,804,360美元。2022年，Bidhaa Sasa的收入为1,804,360美元。
对进出口银行对萨桑电力项目融资情况的检查......
Sasan 项目的目标是：(1) 评估 EXIM 持续风险评估和投资组合监控的有效性，包括与 Sasan 项目相关的环境和安全问题；(2) 评估在减轻与授予 SARFAESI 注册贷款人的优先止赎权相关的法律和收款风险方面取得的进展；(3) 评估上一次检查报告 (OIG-INS-15-02) 中确定的某些建议的影响。Samalkot 项目检查的目标是：(1) 深入审查 EXIM 参与该项目的风险评估、尽职调查和投资组合监控流程；(2) 了解导致该项目成为“搁浅资产”的情况，并评估剩余电力模块的当前状态和潜在回收价值。由于两次检查有一定程度的重叠，OIG 将调查结果和建议合并到一份报告中。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
机器学习sasakian和G2拓扑与Calabi-yau 7-manifolds
我们提出了一种机器学习方法，以研究与Sasakian和g 2斜角相关的拓扑数量，接触Calabi-yau 7-manifolds。具体来说，我们计算了某些Sasakian Hodge数字的数据集，以及对于7555可能的7555 P 4（W）Phoppactive空间中的7549，在7549的7549中为7549的7549（w）7549（w）的75倍（W），为crowley-n oddstrom的自然g 2结构的不变性。这些拓扑数量是通过高性能得分学习的，其中仅使用神经网络和符号回归器学习Sasakian Hodge数字，分别达到0.969和0.993。此外，相应的grobner碱基的性能是良好的，导致计算速度的大幅提高，这可能具有独立的关注。数据生成和分析进一步引起了要提出的新型猜想。
Ti-Mo-TiC 金属基复合材料的选择性激光熔化工艺优化 Bey Vrancken a,b , Sasan Dadbakhsh c,d , Raya Mertens c , Kim Vanme
Ti-Mo-TiC 金属基复合材料的选择性激光熔化工艺优化 Bey Vrancken a,b、Sasan Dadbakhsh c,d、Raya Mertens c、Kim Vanmeensel a、Jef Vleugels a、Shoufeng Yang c、Jean-Pierre Kruth (1) ca 比利时鲁汶天主教大学材料工程系 b 美国加利福尼亚州利弗莫尔劳伦斯利弗莫尔国家实验室 c 比利时鲁汶天主教大学机械工程系 PMA、法兰德斯制造商成员 d 瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院生产工程系 采用选择性激光熔化 (SLM) 加工 CP Ti、6.5 wt% Mo 和 3.5 wt% Mo 2 C 粉末混合物。优化工艺参数以获得全密度、无裂纹的零件。在原位分解 Mo 2 C 以利于形成 TiC 之后，该材料由均匀分散在 β-(Ti,Mo) 基质中的亚微米级 TiC 薄片组成，硬度高达 550 HV，压缩屈服应力为 1164 ± 37 MPa。可以通过在高密度加工窗口内改变工艺参数以及通过后处理热处理来调整微观结构和机械性能。选择性激光熔化 (SLM)、金属基复合材料、钛