VARANIUM CLOUD LIMITED(前身为 Streamcast Cloud Private Limited)公司识别码:U64200MH2017PLC303172 本公司最初根据马哈拉施特拉邦孟买公司注册处于 2017 年 12 月 21 日签发的公司注册证书,根据《2013 年公司法》注册成立为一家私人有限公司,名称为“Streamcast Cloud Private Limited”。随后,本公司名称更改为“Varanium Cloud Private Limited”,2021 年 6 月 29 日,马哈拉施特拉邦孟买公司注册处签发了更改名称后的新公司注册证书。随后,我公司改组为一家上市公司,公司名称更改为“Varanium Cloud Limited”,并于 2021 年 9 月 17 日由马哈拉施特拉邦孟买公司注册处颁发了改组为上市公司后的新公司注册证书。有关注册办事处变更的详细信息,请参阅第 104 页的“历史和某些其他公司事项”。注册办事处:三楼,地块编号。244-A RDP 2,CTS 1374/B Vill。Versova 高级副总裁 Nagar,四平房孟买 - 400053,马哈拉施特拉邦,印度电话:+91 22 2632 5683 / + 91 8976829903 ;网址:www.vrnm.com;电子邮件:info@vrnm.com 联系人:Hetal Harshal Somani,公司秘书兼合规官
摘要 - 图像搜索是一个热门话题,它在各种物联网(IoT)应用程序(例如疾病诊断,面部识别和指纹识别)中发挥了重要作用。同时,图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中,以减轻本地存储和计算负担。因此,图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索,已引起了很大的关注,并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案,但是大多数方案都遭受了高存储开销,较低的假正率,甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战,在本文中,我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器(MRIBF)索引结构,该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后,使用MRIBF,我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案(BFIS),以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明,我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明,我们的计划确实是有效且可行的。
自动驾驶汽车(SDVS)的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中,我们分析了英国调查(N¼4,860)和美国(n¼1,890)公众的自由文本响应,这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧,以及为什么应该或不应该开发它们。响应(平均每个参与者的总共27个单词)倾向于提出安全的希望,并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术,其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法,该方法试图使公众从这些观点中教育,而是建议这些观点应视为社会情报的来源,并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理,如果要包容,则应寻求理解和整合公众观点,而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
在教育方案中摘要,当代教学是一个不断发展的研究领域,这是由先进的教学理论与现代社会复杂要求之间的交集驱动的。从这个意义上讲,有意义的学习是一种超越简单记忆的观点,强调了深刻的理解和对知识的实际应用。目前的工作旨在使用单词云在高中的遗传内容教学中检查教学方法的有效性。的方法涉及实现干预活动,称为“遗传云:经历遗传的话语”,涵盖了遗传学介绍的主题。根据进行的分析和获得的结果,很明显,方法论方法对评估的方面产生了积极的影响,因为科学概念是从学生的经验知识中提出的,从而导致更多地参与学习过程。关键词:生物学,科学,教学,Piauí,Pibid。简介