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蒂鲁帕蒂,1 月 9 日,N Chandrababu Naidu 领导的 TDP 政府和管理委员会蒂鲁马拉蒂鲁帕蒂 Devasthanams 因周三发生的踩踏事件而受到抨击,该事件造成 6 人死亡,针对该事件提起的 FIR 指责受害者和人群是此次事件的罪魁祸首。蒂鲁帕蒂东部警方针对 Vaikunta Ekadasi 庆祝活动期间 6 名信徒死亡事件分别提起了两起 FIR。来自泰米尔纳德邦 Mettur Salem 区的 50 岁的 R Malliga 在 Vishnunivasam 排队领取 darshan 令牌时晕倒。来自 Balaiahpalli Mandal 的 tahsilder P Srinivasulu 提起诉讼,称 Malliga 在信徒涌入时失去了知觉。奈杜证实,包括地区警司在内的三名高级官员已被调职,包括一名副警司在内的两名官员因玩忽职守被停职。— PTI >>>更多内容请见第 4 页
摘要。水质是计划使用水时的必要条件。从这个意义上讲,对其质量的评估和认可至关重要。本文涉及普里斯蒂纳市的井水质量。为了实现这项工作的目标,在2022年8月和9月,在四口井中取水,以分析水的物理,化学和微生物参数。研究工作和获得的结果表明;从四个样品中分析的水井没有浊度和氯的存在迹象。发现温度,pH,总硬度,溶解氧,亚硝酸盐,硝酸盐,硫酸盐,锰和氨的值在管理指令号10/2021,而铁显示较高的值(高于允许的值)。水中参数的高价值使其无法使用,而污染水的使用会给社区带来健康问题。因此,对于政策制定者和饮用水服务提供商来说,对用于公共消费的水的质量和数量的永久监测应是一个重点。关键词:水质,物理化学特性,Pristina-Kosovo,生物学参数。
摘要。随着能源需求继续上升,可再生能源(例如光伏(PV)系统)越来越流行。PV系统将太阳辐射转换为电力,使其成为减少传统电源依赖并减少碳排放的有吸引力的选择。为了优化PV系统的使用,智能预测算法至关重要。他们可以更好地制定有关成本和能源效率,可靠性,功率优化和经济智能电网操作的决策。机器学习算法已被证明可以有效地估算PV系统的功率,从而通过允许模型了解参数之间的复杂关系并评估光伏电池的输出功率性能来提高准确性。这项工作介绍了一项有关使用机器学习算法Catboost,LightGBM,XGBoost和随机森林的研究,以改善预测。研究结果表明,使用机器学习算法LightGBM可以提高PV功率预测的准确性,这可能对优化能源使用具有重要意义。除了降低不确定性外,机器学习算法还提高了PV Systems的效率,可靠性和经济可行性,从而使它们作为可再生能源更具吸引力。
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1印度科学学院计算与数据科学系,印度卡纳塔克邦,印度2个数据科学学院,印度科学教育与研究所,蒂鲁瓦南塔普拉姆,喀拉拉邦,印度,