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1 Abhay Srivastava Unique Synergistic Molecular Recognition Induces Exclusive Cupric Ion-Specic Gel-to-Sol Transition in G-quadruplex Hydrogel 2 Aditi Saraswat Stabilizing ordered metal-vacancies in Dion-Jacobson type rare hybrid two-dimensional Bi(III)-iodide perovskites 3 Ajay Partap Singh Rana Thermal磁性Janus CR2X3S3（X = BR，I）单层4 Akshay V V V V V V增强了SB2SE3薄膜的性能5 AKSHITA SHARMA NA3V2（PO4）/C在对称细胞中的SHARMA NA3V2（PO4）/C在对称性细胞中6 Amarjith V Dep dev dep dep dep a dep offiations for s a amarjith V dep dep dep tem hyshys s s s a amarjith V dep dep dep tem hyshss，工程学7 Anagha Vinayan细胞破坏机制LPSCL中：锂插入锂的微观结构8 Anantha Sunil Maligi Maligi Bi2S3对BI2S3的制造通过Silar方法9 ANASHMITA GHOSHMITA GHOSHMITA GHOSHMITA CHOSH MITHAIMABLE BULK可切换散装光伏效应在本质上是固有的小铁的饲养饲养的饲养，为什么要三级酰胺？局部 - 由次级β酰胺诱导的诱导的胶原蛋白三重螺旋组件11 Arya K阻抗光谱揭示了葡萄糖检测的Nio-Modi eDEDES中的界面动力学12 B. N. Swetha swetha swetha增强了Aunps-
Open RAN——它是什么？它会影响卫星行业吗？
在蜂窝通信约 40 年的历史中，移动网络运营商 (MNO) 市场最初是由 PTT 和一些真正有远见的企业家开发的，例如北美的 Craig McCaw、欧洲的 Jan Stenbeck 和印度的 Sunil Mittal。这有助于形成如今我们许多人都熟悉的公司，例如 AT&T Wireless、沃达丰和 Airtel。最初开发并帮助将 GSM 和 D-AMPS 等技术推向市场的供应商生态系统中也有一些我们许多人都熟悉的名字 - 阿尔卡特、爱立信、朗讯、摩托罗拉、诺基亚、北电和西门子。市场的发展超出了当时最疯狂的预期，从商业奢侈品变成了广大民众日常生活中不可或缺的一部分。现在，全球用户超过 50 亿，不断创新并以更低成本提供设备和服务的压力始终存在。随着研发和成本效率需求的不断增长，移动基础设施行业出现了大规模、有时痛苦的整合，而来自中国的两家新进入者也进入了市场。如今，无线接入网络 (RAN) 市场基本上由华为、爱立信和诺基亚主导，中兴通讯则远远落后于其他四家。许多原始设备供应商要么合并，要么破产，要么由于缺乏可接受的投资回报而退出市场。RAN 供应商的整合在很大程度上是应 MNO 的要求而推动的，因为它们的规模和实力不断扩大，进入了新市场，并开始同时运行多个移动标准。这增加了复杂性
艺术的治愈力量 - :: together 杂志 ::
当早晨的太阳升起时，今晚的艺术就变得不充分和无用。错误不在于为今晚创作艺术，而在于假设今晚的答案将解决明天的问题。法裔美国艺术家路易丝·布尔乔亚反思道：“艺术是理智的保证；”但这种保证必须随着每个黎明、每个文化变迁和人类意识的每次进化而更新。如果某种艺术能够历经几代人，那只是因为它有能力说话，有能力要求新的诠释，以考验和挑战新事物。为了保证来年的理智，2025 年必须创造自己的艺术。为什么要创作艺术？为什么要看艺术？为什么要读文学作品？用 Sunil P Ilayidam 的话来说，真正的艺术撼动了僵硬和不可改变的东西。艺术是人类持续不断的地震，打破了舒适的确定性，为新的看法、思考和存在于这个世界的方式创造了空间。艺术家的职责是反映时代，这一点我们可以从毕加索的《格尔尼卡》等作品中看出。这幅画粉碎了人们对战争荣耀的舒适幻想，迫使观众面对战争的残酷现实。我们受到文化、哲学、种族、价值体系、宗教和家庭的限制。在每种情况下，艺术都充当着哲学家弗里德里希·尼采所说的“众神之锤”，打破僵化的思想和情感结构，为新的可能性腾出空间。
利用梅纳德改进供应链流程...
要在这种竞争激烈的工业环境中生存，企业必须减少或消除闲置和停工时间、改进工作方法、标准化活动时间并改善整体产能规划，这是不言而喻的。对工人的评估是必要的。MOST 在这方面可以发挥至关重要的作用。研究结果表明，通过改变技术和流程，可以获得满足消费者需求、平衡流程和确保经济效益方面的竞争优势。因此，使用 MOST 预测各种运营活动中包含的各种基本任务的标准持续时间可以显著提高行业的生产力（与当前水平相比）。REBA 方法主要用于分析强迫姿势。它不适用于评估重复性动作。参考文献 [1] Vivek A. Deshpande，“MOST – 最先进的工作测量技术”，SP 大学工程与技术杂志，2007 年 12 月，第 20 卷，109-113，2016 年 3 月。 [2] Sunil Londhe（2016 年），“Maynard 对工作测量的评论”© 2018 JETIR 2018 年 6 月，第 5 卷，第 6 期。 [3] Belokar，RM Dhull，Y.，Nain，S. 和 Nain，S。“通过 MOST 消除非生产性活动来优化时间”。国际创新技术与探索工程杂志 (LU)，Vut，L，第 1 期，第 77-00 页，2012 年。 [4] EH Yelin、LS Trupin、DS Sebesta 51 岁以上人群的就业、发病率和残疾状况
国家适应计划（NAP）2021-2050
Ajay Karki, Arina Dahal, Arinita Maskey Shrestha, Arun Prakash Bhatta, Axit Raj Poudyal, Babu Raj Adhikari, Badri Raj Aryal, Badri Raj Dhungana, Bal Krishna Poudel, Bhagawat Rimal, Bindu Kumari Mishra, Bishnu Hari Devkota, Deepa Oli, Deepak Kumar Kharal, Devendra Adhikari, Dhananjaya Paudel, Dhani Ram Sharma, Dinesh Kumar Shrestha, Gita GC, Hari Prasad Dhungana, Hemant Tiwari, Indira Kadel, Janak Raj Sharma, Karuna Adhikaree, Kedar Prasad Nepal, Krishna Prasad Humagain, Kumar Prasad Koirala, Maheshwar Dhakal, Malin Ahlbäck, Mohammad Harun Rashid, Nanu Thami, Navin Giri, Nishan Raj Gautam, Piyush Chataut, Radha Wagle, Rajaram Pote Shrestha, Rajit Ojha, Rajkumar Dulal, Rana Bahadur Thapa, Raju Pandit Chhetri, Ram Gopal Kharbuja, Ranjana Prajapati, Rishi Raj Acharya, Rita Bhandari, Rudra Prasad Pandit、Samir Kumar Adhikari、Sanjay Tiwari、Sanjaya Uprety、Saraswati Sapkota、Saroj Kumar Pradhan、Shivalal Nyaupane、Shree Bhagavan Thakur、Shreekrishna Neupane、Sindhu Prasad Dhungana、Somnath Gautam、Srijana Shrestha、Suman Salike、Sunil Sun Shakya、Suraj Aryal、Surendra Raj Pant、Suresh Kumar Wagle、Thakur Prasad Devkota、Umeshbindu Shrestha、Upama Malla、Yogendra Chitrakar
来自：niket jain ext到
发件人：niket jain ext < niket.jain.ext@siemens-energy.com > 收件人：Harpreet Singh Pruthi < secy@cercind.gov.in >、Shilpa Agarwal < shilpa@cercind.gov.in > 抄送：sunil das < sunil.das@siemens.com >、vibhor srivastava < vibhor.srivastava@siemens.com >、alok sharma < alok.sharma@siemens.com > 发送时间：2022 年 10 月 19 日，星期三 13:03:32 +0530 (IST) 主题：关于 2022 年中央电力监管委员会 (印度电网规范) 条例草案的意见/建议 尊敬的先生/女士， 这参考了 CERC 的公告编号。 L-1/265/2022/CERC 于 2022 年 9 月 29 日颁布，邀请就 2022 年中央电力监管委员会（印度电网法规）条例草案提出建议/意见。西门子能源是能源传输业务领域的领先 OEM 和解决方案提供商 - 特别是在高压直流 (HVDC) 系统、灵活交流系统 (FACTS) 和储能系统领域。我们从 OEM 的角度审查了条例草案，并在随附的 Excel 表中提供了我们的意见，供您参考。如有任何疑问，请随时与我们联系。谢谢您， 致以最诚挚的问候， Niket Jain HVDC 销售和招标管理西门子有限公司 西门子能源业务代表 RC-IN SE GP T SO LTS 第 10 层和第 11 层，B 座，DLF Cyber Park，Udyog Vihar，Sector 20，Gurugram 122008，印度 手机：+91 9971953311 电子邮件： niket.jain@siemens-energy.com < mailto:Email:%20niket.jain@siemens-energy.com>
在英国两剂Chadox1 NCOV-19或BNT162B2后，七剂与第三剂量助推器持续的免疫原性持续存在：COV-BOOST试验的三个月分析。
xinxue li 1，＃，2，∗，∗，2，Maric Foot Hardahl 14，John Haguney 15，Alexander Housing A. Van A. Klauw Ran 16，Jothan Kowk，21，Patrick Moore 22，Mehmoud Mugal 6，Oama F Muppdi 5，Oama F Muppdi 5，Holloladay 23，Orod。 26，Daniel Pan 26，Thome Rampling 18，Rabben Saik 2，Stephen说2，Soena Search； Supassa的Pypse 9，Emma C Tomson 15，29，Chard 23，Chart C. Red 2，Susa，Jonathan S Dneyen-Van-Tem 32，Cornelius Cornelius 4，＃Date Dnape 1，5，Saul N Faust 2，Saul 2，Saul 3，Saul 3，Saul 3，Saul 3，Saul 3，
RI23 第 2 阶段 - BA 呼叫转发列表（2022 年 11 月 3 日）
12 RABIN GURUNG 44/01/75/01838 GORKHA 13 JARMAN GURUNG 44/01/77/03435 GORKHA 14 KESHAB GURUNG 44/01/78/02046 GORKHA 15 PRABIN GURUNG/RAKHA 14/01/144/1 IN GURUNG 44/01/76/05041 GORKHA 17 SAMUEL BARAMU 44/01/78/05167 GORKHA 18 BISHWO THAPA 44/01/78/07941 GORKHA 19 ADARSH KARKI 44/01/08047 GORKHA/GHALE 01/75/06226 GORKHA 21 MANISH GHALE 44/01/76/02674 GORKHA 22 ASHISH GURUNG 44/01/77/07071 GORKHA 23 BABIN GURUNG 44/01/76/058920GRUNG/GRUNGHALE 44/01/76/0 625 GORKHA 25 GANESH GURUNG 44/01/77/07129 GORKHA 26 ROSHAN GURUNG 44/01/76/06309 GORKHA 27 SULABH GURUNG 44/01/78/03842 GORKHA 25/0174/019/1 HA 29 PRABIN BHUJEL 44/01/75/05781 GORKHA 30 SONU GURUNG 44/01/76/05227 GORKHA 31 PRABIN SUNAR 44/01/78/06859 GORKHA 32 SANDESH 44/01/783/UTTAM GORKHA TAMANG 44/01/77/05211 GORKHA 34 PROCESH GURUNG 44/01/77/04023 GORKHA 35 SANSAR TAMANG 44/01/77/04233 GORKHA 36 ASHIS TAMANG 44/01/78/830 GORKHA/GORKHAIT 44/040 /77/00011 GORKHA 38 RUPENDRA GHALE 44/01/77/01029 GORKHA 39 ABHINASH GHALE 44/01/76/08052 GORKHA 40 UTTAM GURUNG 44/01/77/032888 GRUKHALE/GURUNG 44/01/1 1657 GORKHA 42 GAUTAM GURUNG 44/01/78/04752 GORKHA 43 SACHIN GURUNG 44/01/77/02032 GORKHA 44 GAJEN KUMAR GHALE 44/01/77/03422 GORKHA MINRAJ 44/01/77/0 GORKHA 46 SAGARMAN GHALE 44/01/77/01343 GORKHA 47 SUNIL GHALE 44/01/77/05566 GORKHA 48 TULA RAJ GHALE 44/01/75/07008 GORKHA 49 UKENDRA/GORKHA 44/015/0455 ASBIN GHALE 44/01/78/00634 GORKHA 51 BINOD GHALE 44/01/77/03158 GORKHA 52 KESH BAHADUR GHALE 44/01/78/04536 GORKHA 53 SURAJ GHALE 44/ 78/00634 GORKHA/ASHOKHA 44/01/8 44/01/77/07246 GORKHA 55 SUJAN GURUNG 44/01/78/04389 GORKHA 56 DHANE GURUNG 44/01/77/03415 GORKHA 57 SUBID GURUNG 44/01/78494 GORKHAEN GORKHAEN /01/76/05801 GORKHA 59 SUNIL GURUNG 44/01/76/01220 GORKHA 60 DIPESH GURUNG 44/01/78/10004 GORKHA 61 RAJU GURUNG 44/01/76/01206 GORKHA
影响零售供应链中数字转换的因素
摘要由第四次工业革命引入的数字化转型已大大改变了供应链组织的价值主张。但是，基于影响零售行业中数字供应链采用的因素，现有的文献有限。该研究的目的是探索影响零售供应链中数字转换的因素。这项研究通过了2010年至2019年期间发表的所有相关文章的系统文献综述。这项研究采用了技术 - 组织 - 环境（TOE）框架，作为探索影响零售行业中数字供应链的因素。研究结果表明，与组织和环境因素相比，大多数技术因素会影响零售行业中数字供应链的采用。该研究对影响零售行业中数字供应链采用的因素的知识有助于身体。关键字：数字化转型，供应链，采用，脚趾框架，库存管理，零售行业，第四工业革命1。简介Chiu（2019）将传统库存管理定义为信息管理功能的使用，通常存储在孤立地放弃立即集成到公司范围中。结果，组织管理效率低下的刺激如基于筒仓的跟踪而导致的数据记录以及大量的非结构化数据。传统的供应链不会与不断变化的优化和创新需求保持同步，同时以准确性和支出最小化执行。sunil and Sameer（1998）在管理不足的管理中，批判性的基本问题是基本问题，该问题不仅强调了库存“库存”，而且还浪费了过时的库存。这些问题分布在组织的功能活动中
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如