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2030？熟悉事实和情况......
我们衷心感谢太阳能电池板循环经济委员会以下成员的贡献：环境森林和气候变化部、NITI Aayog、印度孟买理工学院国家光伏研究和教育中心 (NCPRE)、能源与资源研究所 (TERI)、印度工业联合会 (CII)、印度工商会联合会 (FICCI)、科学、技术和政策研究中心 (CSTEP)、Sofies India、Malviya Consultancy 和联合国开发计划署。我们还要感谢以下利益相关方和专家审阅了报告的各个版本并为其制定做出贡献：Shakti 基金会、世界资源研究所 (WRI)、印度、能源环境和水理事会 (CEEW)、印度国家太阳能联合会 (NSEFI) 和 First Solar。
文章利用计算机靶标预测寻找熟悉天然产物的新分子靶标
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克，奥地利； F.Mayr@uibk.ac.at (FM)； Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州)； birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS)； hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢，亥姆霍兹中心慕尼黑，Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg，德国； gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de（总经理）； adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系，Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald，德国；ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG)；jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科，Freiburgstrasse 15, 3010 Bern，瑞士；patrirodcas@gmail.com (PRC)； amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系，Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼，瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部，Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔，瑞士；silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI)；alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS)，药物设计和优化系，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国； rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学，制药和药物化学，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国 9 海德堡大学，药学和分子生物技术研究所 (IPMB)，药物化学，Im Neuenheimer Feld 364，69120 海德堡，德国；christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心，Via Mach 1，38010 San Michele all'Adige，意大利；stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系，Philosophenweg 14，07743 耶拿，德国； oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校，慕尼黑工业大学，Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，8 Medical Drive, Singapore 117597，新加坡 14 药学研究所，萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系，Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所，因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，因斯布鲁克大学，Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者：daniela.schuster@pmu.ac.at；电话：+43-699-14420025
独立董事熟悉计划。 ...
董事总经理兼首席执行官/首席运营官 业务运营概览 职能主管 财务绩效和预算及控制流程 作为董事会成员的法定合规性培训 除了上述内容（将在独立董事入职时进行）之外，季度董事会会议还将涵盖以下内容： 对业务和运营绩效的持续投入
基于La2nio4+δ的模拟熟悉设备为...
神经形态计算最近已成为传统的von Neumann计算机范式的潜在替代方法，该范式由于其建筑瓶颈而固有地受到限制。因此，需要新的人工组件和用于脑启发的计算硬件实现的架构。双极模拟熟悉设备，其电阻（或电导）可以连续调节（作为突触重量），是人工突触应用的潜在候选者。在这项工作中，混合离子电子导电氧化物（La 2 NiO 4+δ，L2NO4）与TIN和PT电极结合使用。TIN/L2NO4/PT设备显示双极电阻开关，以及用于集合和复位过程的逐渐过渡。电阻（电导）可以通过脉冲幅度和持续时间逐渐调节，显示出良好的数据保留特征。通过实验测量电阻变化和总应用脉冲持续时间之间的线性关系。此外，突触抑郁和增强特征是生物共生的重要功能之一，是为这些设备人为复制的，然后在尖峰神经网络环境中进行了建模并成功测试。这些结果表明使用TIN/L2NO4/PT回忆设备作为神经形态计算中的长期人造突触的适用性。
单细胞的转录分析揭示了新型的Rab13+内皮亚群和纤维性间充质细胞中的熟悉人骨髓
纳瓦拉（Navarra），纳瓦拉（Navarra），西班牙。。Sanitialias de Navarra（西班牙Idiwdna。4 Centro 4 Centro 4。马德里，西班牙。。6纳瓦拉的医院，西班牙帕姆普洛纳。 西班牙纳瓦拉。 9 克莱尼卡纳瓦拉大学。 西班牙西班牙。 。6纳瓦拉的医院，西班牙帕姆普洛纳。西班牙纳瓦拉。9克莱尼卡纳瓦拉大学。西班牙西班牙。。
独立董事的熟悉程序
3.4。With a view to familiarize the Independent Directors with the Company's operations, a separate meeting is convened wherein the Director is given detailed presentation covering the organizational set up, details of its promoters, shareholding pattern, accreditations / recognitions received by the Company, the nature of industry in which it operates, business model of the Company, details about its plants operations like installed capacity v/s production achieved, installed capacity of major competitors, financial highlights of Company's绩效，主要产品的市场份额，主要产品的出口份额，战略优势和关注等等等等。
在数据探索中平衡熟悉度和好奇心与深度强化学习
能够在探索性数据分析（EDA）中找到一组记录（EDA）的能力，以取决于数据集中对象的散射以及用户对数据的了解及其表达需求的能力。这产生了各种EDA方案和解决方案，它们在向用户提供的指导上有所不同。在本文中，我们研究了建模的好奇心与熟悉程度（DRL）（DRL）和表达数据探索操作员之间的相互作用。我们将好奇心形式化为固有的奖励和熟悉，作为外在奖励。我们研究了为这些奖励所学的几个政策的行为。我们在SDSS上进行的实验，一个非常大的天空调查数据集1提供了几种见解，并证明需要更深入地检查DRL和数据探索操作员，而这些探索者超越了钻孔和滚动。
b'填写开始大学现在在线兴趣表格，网址为www.fvtc.edu/startcollegenow。收到欢迎电子邮件后，请按照电子邮件概述的指示熟悉开始大学的开始和截止日期。定期检查电子邮件帐户和黑板，以获取有关立即开始大学的重要信息。与您的高中辅导员会面，从Start College现在的课程指南中选择课程。提交完整的Start College Now Now申请表截止日期（3月1日秋季课程，10月1日的春季课程）。提交成绩单，测试分数或其他先决条件要求（根据需要）。在福克斯谷技术学院注册大学课程。 '
b'填写开始大学现在在线兴趣表格，网址为www.fvtc.edu/startcollegenow。收到欢迎电子邮件后，请按照电子邮件中概述的指示熟悉开始大学的开始和截止日期。请定期检查电子邮件帐户和黑板，以获取有关立即开始大学的重要信息。与您的高中辅导员会面，从Start College现在的课程指南中选择课程。提交完整的Start College Now Now Now申请表格截止日期（3月1日秋季课程，10月1日的春季课程）。提交成绩单，测试分数或其他先决条件要求（根据需要）。在福克斯谷技术学院注册大学课程。 '
探索阿尔及利亚EFL学生的熟悉，对
摘要如今已同意人工智能（AI）在包括教育在内的各个部门都获得了更广泛的欢迎。AI在教育中的整合已经揭示了一系列由AI驱动的工具，彻底改变了教学和学习，并为学生和教师提供了数字时代的需求。在技术接受模型的框架内，本研究旨在探讨阿尔及利亚EFL学生对人工智能工具和聊天机器人在学习过程中的熟悉，使用和态度。为此，一项涉及混合方法设计的探索性研究与阿尔及尔大学英语系的305名研究生和本科EFL受试者进行了2.从问卷的定量和定性分析中得出的结果表明，受试者熟悉不同的AI工具，例如聊天机器人和生成工具，主要使用它们来完成需要较低和高级思维技能的任务。受试者对使用AI产生了积极的态度，赞成他们的效率和支持，但对潜在的过度依赖和对他们的动机，批判性思维技能和创造力的影响表示关注。该研究以对AI在高等教育中的道德含义和最佳实践的未来研究的建议结束。