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额外的养老金
K. Ramakrishna Rao政府首席秘书委员，所有特别首席秘书/首席秘书/政府秘书，海得拉巴Telangana秘书处。所有部门负责人，海得拉巴的Telangana政府。Telangana的所有地区收藏家和地方法官。Telangana的所有地区警察局局长。海得拉巴泰兰加纳政府的国债和账目总监。海得拉巴泰兰加纳政府工程和账目总监。海得拉巴泰兰加纳政府州政府州审计主任。海得拉巴的工资和会计官员。海得拉巴Telangana的主要会计师（审计-I）。海得拉巴Telangana的主要会计师（审计-II）。海得拉巴Telangana的会计师（A＆E）。所有地区财政官员（副本副官员）联合董事，养老金办公室，海得拉巴詹巴格养老金办公室，海得拉巴高等法院登记局长，海得拉巴司法部。海得拉巴Vidyuth Soudha的Telangana Transco董事长兼董事总经理。海得拉巴Telangana公共服务委员会秘书。海得拉巴Telangana州道路运输公司副主席兼董事总经理。Telangana所有大学的注册官。钦奈泰米尔纳德邦的会计师。孟买马哈拉施特拉邦的会计师。会计师，古吉拉特邦。会计师（A＆E）班加罗尔的会计师（A＆E）卡纳塔克邦。U.P.，Allahabad的会计师（A＆E）。昌迪加尔哈里亚纳邦的会计师（A＆E）。旁遮普邦的会计师（A＆E），昌迪加尔。斋浦尔拉贾斯坦邦的会计师（A＆E）。会计师（A＆E），阿萨姆邦，dispur。会计师（A＆E），比哈尔邦，Patna。会计师，奥里萨邦，布巴内斯瓦尔。gwalior的Madhya Pradesh会计师将军（A＆E-II）。会计官（Pen.Co-ordination），o/o首席会计师（A＆E）加尔各答，西孟加拉邦。
+91-11-40759000，电子邮件：jeemain@nta.ac.in 网站/网络
序号申请编号候选名称资格状态12 24031010660 Rohan Sai Pabba Telangana 13 240310850450 Sriyashas Mohan Kalluri Telangana 14 240310618179 Kesam Channa Channa basava basava basava basava basava basava basava basava reddy telangana 15 Iyan Maharashtra 17 240310038821 Shaik Suraj Andhra Pradesh 18 240310166809 Makineni Jishnu Sai Andhra Pradesh 19 240310033821 Rishi卡塔·塔尼（Kata Tanish Reddy Andhra） 22 240310580429 HIMANSHU THALOR RAJASTHAN 23 240310339412 THOTA SAI KARTHIK ANDHRA PRADESH 24 240310889590 TAVVA DINESH REDDY TELANGANA 8 akshat shaplot拉贾斯坦邦28 240310157524 PAREKH METED VIKRAMBHAI GUJARAT 29 240310228186 SHIVANSH NAIR HARYANA 30 240310059925塔尔邦33 240310405487 PRATHAM KUMAR BIHAR 34 240310150036 SANVI JAIN JAIN KARNATAKA 35 240310270352 GANGA SHREYAS TELANGANA 36 240310157063 52 MADHAV BANSAL DELHI 39 240310895915 POLISETTY RITISH BALAJI TELANGANA 40 240310046262 VISHARAD SRIVASTAVA MAHARASHTRA 41 24031036555555 Am Jayadev Reddy Telangana 44 240310874170 Kanani Harshal Bharatbhai Gujarat 45 240310011540 Yashneil Rawat Rawat Rajasthan 46 240310100229 Ishaan Gupta Rajasthan 47 42275 Mavuru Jaswith Telangana 50 240310535954 BHAVESH RAMAKRISHNAN KARTHIK DELHI 51 24031036475 PATIL PRANAV PRANAV MAHARAD MAHARASTRA 52 0310117290 Arsh Gupta Delhi 55 240310059329 N Shriram 泰米尔纳德邦 56 240310152921 Aadeshveer Singh 旁遮普邦
地区收税员有责任在民众中树立对政府的信任：CM
海得拉巴，1 月 11 日（合众国际社）：特伦甘纳邦政府宣布了实施特伦甘纳邦手工织布 Abhayahastam 计划的指导方针，该计划旨在确保手工织布工人的福利和发展。首席部长 Revanth Reddy 于 2024 年 9 月 9 日在 Konda Lakshman Bapuji 印度手工织布技术学院落成典礼上首次公布了该计划。该计划反映了政府致力于改善手工织布工人和相关工人的生计，同时保护该州丰富的织造遗产。该计划已为 2024-25 财年拨出大量资金，包括为特伦甘纳邦织工节俭基金拨款 1.5 亿卢比，为动力织布机会费拨款 1.5 亿卢比，为特伦甘纳邦织工保险拨款 5.25 亿卢比，以及为特伦甘纳邦织工计划下的工资激励拨款 3.1 亿卢比
210-MP-2019.pdf
1）特伦甘纳邦南方电力配电公司有限公司（TSSPDCL），原安得拉邦中央电力配电公司有限公司），Mint Compound，Hyderabad-500063，Telangana 2）特伦甘纳邦北方电力配电公司有限公司（TSNPDCL），（原安得拉邦北方电力配电公司有限公司），Vidyuth Bhavan，Nakkalagutta，Hanamkonda，Warangal-506001………被告
中央电力监管委员会
6。Andhra Pradesh Limited（APEPDCL），P＆T Colony，Seethmmadhara，Vishakhapatnam，Andhra Pradesh的Eastern Power Distribution Company（APEPDCL）。 7。 Srinivasasa Kalyana Mandapam的Andhra Pradesh Limited的Southern Power Distribution Company，Tiruchanoor Road，Kesavayana Gunta，Tirupati-517501。 Chitoor District，Andhra Pradesh 8。 Telangana Limited的南部发电机分销公司，公司办公室，薄荷大院，海得拉巴500063，Telangana。 9。 Telangana Limited的北部发电厂分销公司，对与Telangana的NIT汽油泵，Chaitanyapuri，Kazipet，Warangal-506004。 10。 班加罗尔电力公司有限公司，公司办公室，K。R. Circle，班加罗尔-560001，卡拉纳塔克邦。 11。 卡纳塔克邦古堡市Main Road车站的Gulbarga电力公司有限公司。 12。 Hubli Electricity Supply Company Limited，Navanagar，PB Road。 Hubli，卡纳塔克邦。 13。 Mescom公司办公室，范式广场，AB Shetty Circle，Mangalore-575001，卡纳塔克邦。 14。 Chamundeswari电力公司有限公司，L J Avenue 927，底楼，新坎塔拉伊Urs Road，Saraswatipuram，Saraswatipuram，Mysore-570009，Karnataka。 15。 果阿果阿政府电力部，果阿-403001。 16。 Telangana Limited的传输公司，Vidhyut Sudha，Khairatabad，Andhra Pradesh Limited（APEPDCL），P＆T Colony，Seethmmadhara，Vishakhapatnam，Andhra Pradesh的Eastern Power Distribution Company（APEPDCL）。7。Srinivasasa Kalyana Mandapam的Andhra Pradesh Limited的Southern Power Distribution Company，Tiruchanoor Road，Kesavayana Gunta，Tirupati-517501。Chitoor District，Andhra Pradesh 8。Telangana Limited的南部发电机分销公司，公司办公室，薄荷大院，海得拉巴500063，Telangana。9。Telangana Limited的北部发电厂分销公司，对与Telangana的NIT汽油泵，Chaitanyapuri，Kazipet，Warangal-506004。10。班加罗尔电力公司有限公司，公司办公室，K。R. Circle，班加罗尔-560001，卡拉纳塔克邦。11。卡纳塔克邦古堡市Main Road车站的Gulbarga电力公司有限公司。12。Hubli Electricity Supply Company Limited，Navanagar，PB Road。Hubli，卡纳塔克邦。 13。 Mescom公司办公室，范式广场，AB Shetty Circle，Mangalore-575001，卡纳塔克邦。 14。 Chamundeswari电力公司有限公司，L J Avenue 927，底楼，新坎塔拉伊Urs Road，Saraswatipuram，Saraswatipuram，Mysore-570009，Karnataka。 15。 果阿果阿政府电力部，果阿-403001。 16。 Telangana Limited的传输公司，Vidhyut Sudha，Khairatabad，Hubli，卡纳塔克邦。13。Mescom公司办公室，范式广场，AB Shetty Circle，Mangalore-575001，卡纳塔克邦。14。Chamundeswari电力公司有限公司，L J Avenue 927，底楼，新坎塔拉伊Urs Road，Saraswatipuram，Saraswatipuram，Mysore-570009，Karnataka。15。果阿果阿政府电力部，果阿-403001。16。Telangana Limited的传输公司，Vidhyut Sudha，Khairatabad，
BRS 计划采取“平衡行动”以分散反执政选票
卡纳塔克邦选举结果必将影响特伦甘纳邦议会选举，因为它提振了特伦甘纳邦国大党领导人的士气，他们曾表示卡纳塔克邦的结果也会在特伦甘纳邦重演。这意味着，如果国大党领导人的言论成为现实，执政党 BRS 将在特伦甘纳邦面临像在卡纳塔克邦一样的失败。如果卡纳塔克邦的结果在特伦甘纳邦重演，BRS 政府将成为失败者，因此 BRS 将不得不制定计划，防止卡纳塔克邦的悲剧在特伦甘纳邦重演。消息人士称，BRS 正在实施一项已准备好的计划，以阻止反对党赢得特伦甘纳邦议会选举。BRS 的策略是“发挥平衡作用，将反对党的选票分给国大党和人民党”，并在特伦甘纳邦上演帽子戏法。通过这一策略，BRS 将试图将反执政选票分给人民党和国大党。如果反执政选票在国大党和人民党之间分配，BRS 将凭借自己的票仓获胜。在卡纳塔克邦，人民党未能确保反执政选票在国大党和 JDS 之间分配，因此尽管成功获胜，但还是落败了
功能性服装回顾：太空服
制药创新杂志 2023；12(5): 1082-1086 ISSN (E): 2277-7695 ISSN (P): 2349-8242 NAAS 评级：5.23 TPI 2023； 12(5): 1082-1086 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期：2023-02-01 接受日期：2023-04-06 Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 Sudha babel 博士 教授，纺织与服装设计系，MPUAT 社区与应用科学学院，乌代布尔，拉贾斯坦邦，印度 通讯作者：Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度
基于机器的驾驶决策策略（DDS）...
1,2,3 CSE部，CMR技术校园，印度Telangana 4 4，CMR技术校园CSE助理教授，印度Telangana，印度Telangana，摘要：正在进行的独立车辆的驾驶方法，而不是完全由外部变量（徒步，街头条件的人，等等）无视车辆内部的状况。 本研究提出了“根据自动驾驶汽车的ML驾驶决策策略（DDS）”，它考虑了外部和内部车辆组件（可消耗环境，RPM水平等），以决定独立车辆的最佳方法。 DDS通过使用车辆的云挡管传感器信息来决定独立车辆的最佳驾驶技术。 为了确保DDS的准确性，本文针对MLP和RF神经网络模型进行了测试。 DDS在测试过程中确定了RPM，速度，控制点和路径的变化比MLP高40％，比RF高22％。 此外，其事故率比当前车辆入口低约5％。 关键字 - 自动驾驶汽车，机器学习和驾驶策略。1,2,3 CSE部，CMR技术校园，印度Telangana 4 4，CMR技术校园CSE助理教授，印度Telangana，印度Telangana，摘要：正在进行的独立车辆的驾驶方法，而不是完全由外部变量（徒步，街头条件的人，等等）无视车辆内部的状况。本研究提出了“根据自动驾驶汽车的ML驾驶决策策略（DDS）”，它考虑了外部和内部车辆组件（可消耗环境，RPM水平等），以决定独立车辆的最佳方法。DDS通过使用车辆的云挡管传感器信息来决定独立车辆的最佳驾驶技术。为了确保DDS的准确性，本文针对MLP和RF神经网络模型进行了测试。DDS在测试过程中确定了RPM，速度，控制点和路径的变化比MLP高40％，比RF高22％。此外，其事故率比当前车辆入口低约5％。关键字 - 自动驾驶汽车，机器学习和驾驶策略。