安永会计师事务所塔塔钢铁有限公司 (Tata Steel Limited,简称“公司”) 聘请安永会计师事务所 (EY) 为其 2007-2008 财年的企业可持续发展报告提供独立鉴证。公司管理层负责报告内容、关键问题的确定、与利益相关者的互动及其呈现方式。安永的责任是按照鉴证范围中所述对报告内容提供独立鉴证。我们仅对公司管理层履行鉴证活动的责任,并遵守与公司商定的职权范围。因此,我们不接受或承担任何其他目的或任何其他个人或组织的任何责任。任何此类第三方对本报告的依赖均由其自行承担风险。鉴证报告不应作为解释公司整体业绩的依据,但下文范围内提到的方面除外。
尊敬的客户,欢迎加入 TATA MOTORS 大家庭。我们祝贺您购买新车,我们很荣幸您成为我们尊贵的客户。我们敦促您在驾驶前仔细阅读本《用户手册》,熟悉设备说明和操作说明。务必在授权的 TATA MOTORS 经销商或授权服务中心 (TASC) 进行规定的服务/维护工作以及任何必要的维修。仅使用原厂零件,以保证车辆的持续可靠性、安全性和性能。如有任何疑问或需要支持,欢迎联系我们的经销商或免费客户服务电话 (1800 209 7979)。我们希望您拥有安全愉快的驾驶体验。
塔塔电力可再生能源有限公司 (TPREL) 是塔塔电力有限公司的子公司,也是印度最重要的可再生能源企业之一。TPREL 是可再生能源项目(包括太阳能、风能、混合能源、全天候 (RTC)、峰值、浮动太阳能和包括电池存储在内的存储系统)的开发商,并由其拥有、运营和维护这些项目。该公司还为农村和城市地区提供全面的绿色能源解决方案,例如为公用事业规模项目、太阳能屋顶和太阳能泵系统等各种业务部门提供交钥匙、EPC 和 O&M 解决方案。除了广泛的可再生能源解决方案组合外,该公司还在班加罗尔拥有一家先进的太阳能电池和模块制造厂,太阳能电池产能为 530 兆瓦,模块产能为 682 兆瓦。此外,该公司的 4.3 GW 电池和模块制造厂 TP Solar 已完成 4 GW 模块制造厂的建设。除了模块,太阳能电池也已从 2GW 太阳能电池生产线开始商业化生产。此外,TPREL 还为各个细分市场提供电动汽车 (EV) 充电解决方案,并为可再生能源领域提供其他咨询解决方案。截至目前,TPREL 的可再生能源总发电量为 10.9 GW(PPA 发电量为 8.8 GW),其中包括处于不同实施阶段的 5.5 GW 项目,其运营发电量为 5.4 GW,其中包括 4.4 GW 太阳能和 1 GW 风能。目前,该公司的太阳能 EPC 组合包括超过 15 GWp 的地面安装公用事业规模、超过 2.5 GW 的屋顶和分布式地面安装系统。TPREL 旨在通过其综合绿色能源解决方案为全国数百万人提供能源。了解更多信息:www.tatapowersolar.com
ower sacco的旅程是杰出的进化之一,起源于尼亚达鲁亚(Nyandarua)的一项教师主动,并构成了包容性的象征,肯尼亚(Kenya)超过25万名成员和侨民中有1000多名成员。成立于1976年,具有简单而强大的愿景 - 成为促进出色和充满活力的经济增长的可访问,普遍的Sacco -Tower Sacco一直在扩展和适应,成为该地区最重要的金融合作社之一。由以成员为中心的任务为基础,Sacco致力于动员资源,并以有竞争力的速度提供各种可持续金融产品和服务。其目标是提升肯尼亚共和国及其他地区成员的社会经济标准。
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具
超敏光谱是中红外(MIR)技术的重要组成部分。然而,miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟,在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下,使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性,它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性,生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。