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概览 - INDUS 技术
靶场系统 O&M • 测试与评估、武器系统评估 • SOVT • TEMP 开发 • 潜艇图像、EW 和 C5I 系统维修 • MK 30 水下目标 O&M • 测试、处理、支持设备 O&M • 岸上通信系统工程 • 服务台服务 • SATCOM 通信服务 • 工程评估和技术分析 • ISEA 支持 • IT、网络 O&M 和应用程序开发 • AUTO/CAD 支持 • 系统设计中心支持 • 应用程序和 Web 开发 • 人为因素工程 • HSI • 改造、工程变更、现场变更安装 • 舰队引入支持 • 安装和检查支持 • 系统架构支持 •
印度河：...
对General域Corpora培训的大型语言模型（LLM S）在自然语言处理（NLP）任务上表现出了显着的要求。然而，以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激，我们开发了一套全面的LLM S套件，该套件是针对地球科学，生物学，物理学，地球物理学，行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的，并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括：（1）使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务，（2）基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型，以解决信息检索和（3）使用知识蒸馏的较小型号的较小版本，这些型号的较小版本，这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集，气候 - 变化NER（实体识别），
回应Covid-19：大曼彻斯特地方印度河
1。背景1.1。2019年6月，大曼彻斯特（GM）和政府共同制定了大曼彻斯特地方工业战略（GM LIS）。LI直接回应了通用汽车独立繁荣审查（IPR），该评论评估了通用汽车经济的优势和劣势，以及自2009年曼彻斯特独立经济审查以来的变化。GMCA随后于2019年10月同意了一项为期3年的LIS实施计划，并具有协议的预算信封，一套强大的治理安排（Annex 1中的规定）以及对年度进度报告和刷新实施计划的要求。1.2。GM LIS并非孤立地工作：它直接基于大曼彻斯特战略“我们的人民，我们的位置”，其实施取决于许多其他计划（见图1），包括GM空间框架草案；关于统一公共服务的白皮书；健康和社会护理招股说明书； 5年环境计划和通用汽车基础设施计划。
使用卫星雷达测高法监测信德省印度河水位
感谢真主帮助我们完成了这个项目。我们感谢全能的真主在此期间给予我们无尽的祝福和支持。这份关于“使用卫星雷达测高法监测信德省印度河水位”的报告是许多人在过去一年中共同努力的结果，他们贡献了自己的时间、想法和专业知识。我们要特别感谢支持我进行这项研究的所有项目团队成员。如果没有他们的支持，这项研究不可能完成。特别感谢 Stefano Vignudelli 博士（意大利比萨 Consiglio Nazionale Delle Ricerche 的外国专家和高级研究员）举办培训研讨会、审查报告并提供富有成效的技术指导。
在Haryana
sh。M.S. Chauhan代表受访者出席：sh。 Ramender Malik SDO/OP。，子部门，Uhbvnl，Israna，Panipat。 订单1。 sh。 Raj Kumar Kamboj，M/S Indus Towers Ltd.，＃58/4，R.K。 Puram，Karnal已提交M.S.Chauhan代表受访者出席：sh。Ramender Malik SDO/OP。，子部门，Uhbvnl，Israna，Panipat。订单1。sh。Raj Kumar Kamboj，M/S Indus Towers Ltd.，＃58/4，R.K。 Puram，Karnal已提交Raj Kumar Kamboj，M/S Indus Towers Ltd.，＃58/4，R.K。 Puram，Karnal已提交
地区听证官培训手册
6。通常不足以确定已依赖的证据（例如，确定医生的名称和医生报告的日期），而无需讨论报告的内容。请参阅状态Ex rel。Smith诉Indus。 comm。 （1986），26 Ohio St.3d 128，26 OBR 110，498 N.E.2d 447。 但是，如果听证官仅依靠报告中的特定意见或考试结果，而不是全部（只能完成的），则需要更多地解释对决定的意见和考试结果，这是支持该决定的必要条件。 状态ex rel。 Frigidaire Div。，General Motors Corp.诉Indus。 comm。 ，35 Ohio St.3d 105，518 N.E. 2d 1194（1988）。Smith诉Indus。comm。（1986），26 Ohio St.3d 128，26 OBR 110，498 N.E.2d 447。但是，如果听证官仅依靠报告中的特定意见或考试结果，而不是全部（只能完成的），则需要更多地解释对决定的意见和考试结果，这是支持该决定的必要条件。状态ex rel。Frigidaire Div。，General Motors Corp.诉Indus。comm。，35 Ohio St.3d 105，518 N.E. 2d 1194（1988）。
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
领导小组 – 印度在加快太阳能转型的南北伙伴关系中发挥更大作用
• Indus Towers Ltd 副总裁兼新计划和可持续性主管 Chetna Sharma Baranwal 女士 • Jain Irrigation Services Ltd 副总裁兼高级战略顾问 Surinder Makhija 先生
