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步入式访问
1。经验和资格将被认为是步入式访问日期。2。建议申请人提交与其名称更改有关的文件（如果适用）（即，结婚证书，更改名称的公报，Aadhar Card）。3。大学保留在未分配任何理由的情况下填写或不填写任何或所有职位的权利，并且在这方面不会发出任何通知。4。大学应在任命时验证候选人提交的前因和文件。，如果可以随时检测到，即使在服务期间，候选人提交的文件是假的，或者候选人具有秘密的先例背景，并抑制了所述信息，他 /她的服务应被终止。5。以防在选择的任何无意中的错误中，即使在签发任命信后可以检测到的任何阶段，大学保留修改/撤回/取消候选人的候选人资格和与候选人进行的任何沟通的权利。
步入式采访
i。年龄限制：SRF和JRF的最高年龄为35岁，年轻专业人士为45岁 - 我和30岁的现场助理/熟练助手助手（根据规则，年龄放松）。II。 这些职位纯粹是临时的，最初将按合同填写，直到2025年3月31日，但可以根据候选人的绩效或直到较早的项目终止。 iii。 候选人不得在该研究所要求定期任命该职位与该项目共同终止。 iv。 候选人必须在申请表中被强制填写（按照格式附件），从入学开始的所有复制证书，出生证书的日期，净/同等证书，原始证书或临时证书以及最新的照片以及最近封闭在申请表上的照片。 经验证明和出版物也需要附有申请表。 v。将要求选定的候选人在加入时生产所有原始文档。 vi。 没有任何其他费用来参加面试。 vii。 只有具有必要资格的候选人才能接受面试。 VIII。 以任何形式掩盖事实或拉票应导致取消资格或终止。II。这些职位纯粹是临时的，最初将按合同填写，直到2025年3月31日，但可以根据候选人的绩效或直到较早的项目终止。iii。候选人不得在该研究所要求定期任命该职位与该项目共同终止。iv。候选人必须在申请表中被强制填写（按照格式附件），从入学开始的所有复制证书，出生证书的日期，净/同等证书，原始证书或临时证书以及最新的照片以及最近封闭在申请表上的照片。经验证明和出版物也需要附有申请表。v。将要求选定的候选人在加入时生产所有原始文档。vi。没有任何其他费用来参加面试。vii。只有具有必要资格的候选人才能接受面试。VIII。 以任何形式掩盖事实或拉票应导致取消资格或终止。VIII。以任何形式掩盖事实或拉票应导致取消资格或终止。
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步入式Interivew
任命的候选人将在选择要约中指示的终点站，即Whic CRRI/ICAR。上述年龄限制AR 2合格和期望的候选人是出现在步行时间和地点的证书（入学）。Biodata表格将在证书3董事期间成为证书的副本，ICAR-CRRI保留了M 4 no ta和da的RI招聘过程，因为以任何形式出现在5个票面上，如果当前使用的是，如果当前雇用了第6款，则可以在面试中出现CANDI。7没有候选人严格
公告第101号 令和6年6月26日
2024年6月26日— 规格. 单位. 数量. 制造会社名. P型1级受信机. FCS128A(40回线). 1台. 「差动式露出型2种. 83个. 定温式露出型特种防水型. 2个. |00241 求少卜型感知器定温式露出型1种 ...
公告第101号 2024年6月26日
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用变分量子方法制备 SU(3) 格子杨-米尔斯真空
量子色动力学 (QCD) 在从核力将原子核结合在一起到非弹性强子碰撞以及极端条件下物质的行为（如超新星和早期宇宙）等一系列现象中发挥着重要作用。自 20 世纪 70 年代发现以来，已经开发出许多分析和数值工具来研究 QCD。最成功的数值计算方法之一是格点 QCD [1,2]。已经使用格点 QCD 对强子谱 [3 – 5]；电弱矩阵元 [6 – 14]；高温低密度系统和一些多强子系统 [15 – 18] 的性质进行了高精度计算（最近的综述见参考文献 [19,20]）。然而，一些重要可观测量的格点 QCD 计算受到所用随机采样中存在的符号问题的限制。例如，模拟高密度的 QCD [21-25]、与超新星和早期宇宙相关的 QCD，或者带有 θ 项的 QCD，存在符号问题 [26]，超出了经典计算机的大规模能力范围。20 世纪 80 年代，费曼 [27] 和贝尼奥夫 [28] 认识到了经典计算机模拟量子物理的局限性，他们提出使用受控量子系统来模拟感兴趣的量子系统。最近，实验室中对量子系统的控制迅速改进，导致了最初几代量子计算机的诞生。人们已经探索了许多不同的平台，包括但不限于：
论人工智能对外语学习的影响及建议学习策略 杨爱军 1 摘要
近年来，人工智能技术在教育领域，特别是在外语习得领域的应用取得了显著进展，并取得了显著的进步。本文探讨了人工智能通过个性化学习、互动练习、实时反馈、诊断评估、灵活的学习路径、文化沉浸和高效的学习策略来提高外语学习效率的潜力。此外，本文还讨论了过度依赖技术、对自学能力的潜在负面影响、人际沟通和文化理解的减弱、个性化教育的局限性、技术挑战和可靠性问题以及数据隐私等道德考虑等问题。此外，本文还强调了在学习过程中边缘化人类教师角色的风险。本文借鉴了人工智能在外语学习中的积极和消极影响，最后提出了有效的语言学习策略建议。