太平洋................................................................................................................................................131
1 2 3 4 5 1 Rajasthan 2,50,247 2,91,191 116.4% 2 Karnataka 2,31,642 2,61,932 113.1% 3 Madhya Pradesh 2,17,123 2,40,186 110.6% 4 Kerala 1,62,032 1,63,226 100.7% 5 Maharashtra 4,37,961 4,34,825 99.3% 6 Gujarat 2,23,333 2,14,113 95.9% 7 Tamil Nadu 3,29,035 3,14,419 95.6% 8 West Bengal 2,78,727 2,60,092 93.3% 9 Odisha 1,70,000 18 Punjab 1,68,015 83.3% 19 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 20 Uttar Pradesh 2,29,779 1,91,594 83.4% 21 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 22 Goa 21,644 19,530 90.2% 23 Chhattisgarh 1,05,213 94,683 90.0% 24 Bihar 2,18,303 1,93,123 88.5% 25 Haryana 1,27,484 1,10,437 86.6% 26 Jharkhand 91,277 77,865 85.3% 27 Rajasthan 2,29,779 1,91,594 83.4% 28 Uttar Pradesh 5,50,271 4,39,963 80.0% 29 Telangana 2,30,726 1,82,998 79.3% 29 Punjab 1,68,015 1,25,501 74.7%
摘要:动态飞行临时网络(粉丝)和毫米波(MMWave)技术的集成可以为许多数据密集型应用提供有前途的解决方案,因为它可以建立具有明显的数据传输功能的强大型号基础架构。但是,要在此动态网络中启用有效的MMWave通信,必须精确地对齐安装在无人机上的可可的天线(UAV)与相应的同行单元。因此,设计一种可以快速确定优化对齐和网络拓扑的新颖方法很重要。在本文中,我们提出了一种基于生成的对抗网络(GAN)的方法,称为Wavegan,用于粉丝拓扑优化,旨在通过在最佳的通道条件下选择通信路径来最大化网络吞吐量。所提出的方法由Wavegan模型组成,然后进行梁搜索。前者学习如何从监督数据集中生成优化的网络拓扑,而后者则调整生成的拓扑以满足基于MMWave的粉丝的结构要求。仿真结果表明,所提出的方法能够快速找到粉丝拓扑,并具有很小的最佳差距,适合不同的网络大小。
E M P LO Y M E N T ···· ···· ···· ···· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·······································统计,吕贝克大学心理学系2014年,吕贝克,2014年访问学者,纽约大学医学中心和纽约州纽约市的内森·克莱恩研究所,美国纽约,P。Lakatos教授,2013年六个月的育儿假(全日制)(全日制)2011-2015 2011 - 2015年最大的Planck Research Grouts'Maxs Planck planciention Grounter outiip Scigention and Munder Scigention,Maxs Plancig and thumen scigention and thundiip plancigrig and thundy Scognition and rec cognition and。德国副助理 - 专业人士(W2),2007 - 2010年未透明的2007 - 2010年高级博士后研究员,Max Planck人类认知与脑科学研究所,德国莱比锡,德国莱比锡,A.D。Friederici教授,2005-2007 2005-2007研究员,研究员,伦敦大学伦敦大学伦敦大学伦敦大学,UK,UK,PROV。S.S.S.S.S.S.Scott 2004 - 2005年,德国康斯坦茨大学语言学与心理学系博士后研究员美国2002年,美国华盛顿特区乔治敦大学访问学者,J.P。Rauschecker教授,1998 - 1999年,德国康斯坦茨大学行为神经科学研究小组实习生,T。Elbert教授,1997- 2001年,1997- 2001年,教授德国康斯坦茨大学心理学系,G。Trommsdorff教授
这张视觉图像中展示的河流系统以绿色和金色为主,以体现寒冷气候中常常感受到的温暖。绿色、红色和棕色的浓郁大地色调反映了该州的当地景观,而大量使用有节奏的图案则捕捉了平原和山区的独特景观。大地色的运用传达出一种力量和宁静的感觉,而整幅图像中对比鲜明的绿色则让我们想起了自然世界的繁茂,动物和人类曾经和谐相处——它提醒我们保护土地、水道和天空以及关爱我们当地环境的重要性。整个图像中散布着大胆的橙色——这是一种能量源泉,继续被视为赋予生命的源泉。橙色还描绘了许多维多利亚人喜欢看到的多姿多彩的日落。
要求请愿人提交详细信息,委员会收到了两份相互矛盾的报告。两份报告均由请愿人自己获得,一份来自其内部官员,另一份来自外部机构。这些与技术审查有关的报告本应在提交请愿书之前一审完成。请愿人应该在向委员会申请批准电力购买协议修正案草案之前,先考虑技术参数来审查提高容量的请求。委员会向请愿人的官员寻求帮助,了解为什么在提交请愿书之前没有审查这些方面。在场的官员回答说,他们依赖 Telangana 州可再生能源开发公司的建议,该公司建议了燃料和额定容量。此外,他们还依赖 Telangana 州首席电气检查员的认证,该检查员对该工厂的额定容量进行了认证。他们试图解释上述细节。委员会对此事的处理方式表示不满,并试图了解请愿人如何注入超过额定容量的容量。他们没有回复,但是,只有在委员会提出问题后,他们才试图解释这些方面。在这个阶段,请愿人的代表寻求一些时间来纠正缺陷并放置适当的材料,否则将退回请愿书。然而,委员会指出,由于此事已被要求就可维护性进行听证,因此它别无选择,只能决定是受理还是拒绝。因此,委员会就此事表达了其观点,并将就此作出相应命令。” 4. 为了理解事实矩阵,已收到的信件
iii) 2016 年 1 月 28 日,电力部通知的《2016 年电价政策》第 8.5.1 和 8.5.4 条款规定如下: 8.5.1 国家电力政策规定,对获得开放接入的消费者征收的交叉补贴附加费和额外附加费的数额不应过高,以免消除旨在通过开放接入直接向消费者发电和供电方面促进的竞争。…… 8.5.4 只有在有确凿证据证明许可证持有者的现有购电承诺义务已经并将继续受阻,或者存在不可避免的义务和事件需要承担此类合同的固定成本时,才应根据该法第 42(4) 条征收供应义务附加费。与网络资产相关的固定成本将通过转运费收回。
“52. 配电公司应最迟于本财政年度 11 月 30 日提交下一财政年度上半年(即下一财政年度 4 月至 9 月期间)的 AS 确定文件,并最迟于下一财政年度 5 月 31 日提交下一财政年度下半年(即 10 月至下一财政年度 3 月期间)的 AS 确定文件。a) 搁浅容量展示机制 i. 应获取所有与配电公司签订长期 PPA 的发电站的可用容量和计划容量的 15 分钟时间段数据,以及 OA 消费者六个月的计划容量。ii. 对于水电发电站,计划容量应被视为该时间段的可用容量。iii. 剩余容量(即可用容量减去计划容量)和 OA 消费者计划的容量中较低者应被视为 15 分钟时间段的搁浅容量。iv.因此,必须得出因开放接入而导致的六个月期间平均搁浅容量。
国家博士研究员(AICTE-NDF)(2004-08):全印度技术教育委员会 (AICTE) 颁发奖学金,在孟买印度理工学院地球科学系进行博士研究。研究目的是从高分辨率卫星数据和地面地球物理电阻率勘测中识别硬岩地形中的裂缝和深层含水层。使用常规和图像处理技术从卫星图像中识别线性构造。沿着和穿过选定的线性构造进行地球物理电阻率勘测,并在选择的观测井中进行泵测试,以获得含水层特性,如孔隙度、渗透率、透水性、比产量、比容量和下降度。通过 ArcGIS 软件的加权和基于排名的集成分析,识别出合适的地下水潜力和人工补给区。
i. 从授予 GEOA 之日起到提交输电协议之日,任何注入许可证持有人网络的能源,申请人都有权按平均集中购电成本 (APPC) 费率支付能源费用,该费率为委员会为相关可再生能源确定的当年通用电价的 75%,以较低者为准。 ii. 如果开放式发电厂将能源注入输电/配电网络,但由于网络故障而无法交付给计划/OA 消费者,并由发生故障区域的配电许可证持有人消耗,则应按委员会每年确定的集中购电成本费率向开放式发电厂/消费者支付等价能源费用