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VARANIUM 云有限公司
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 日颁发的公司注册证书，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颁发了因名称变更而产生的新公司注册证书。随后，本公司改组为一家公众有限公司，公司名称更改为“Varanium Cloud Limited”，马哈拉施特拉邦孟买公司注册处于 2021 年 9 月 17 日颁发了改组为公众有限公司后的新的公司注册证书。有关注册办事处变更的详情，请参阅第 104 页的“历史和某些其他公司事项”。注册办事处：印度马哈拉施特拉邦孟买 400053，Versova SVP Nagar，Four Bungalows 244-A 地块三楼电话：+91 22 2632 5683 / + 91 8976829903；网站：www.vrnm.com；电子邮件：info@vrnm.com 联系人：Hetal Harshal Somani，公司秘书兼合规官
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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 日颁发的公司注册证书，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颁发了因名称变更而产生的新公司注册证书。随后，本公司改组为一家公众有限公司，公司名称更改为“Varanium Cloud Limited”，马哈拉施特拉邦孟买公司注册处于 2021 年 9 月 17 日颁发了改组为公众有限公司后的新的公司注册证书。有关注册办事处变更的详情，请参阅第 104 页的“历史和某些其他公司事项”。注册办事处：印度马哈拉施特拉邦孟买 400053，Versova SVP Nagar，Four Bungalows 244-A 地块三楼电话：+91 22 2632 5683 / + 91 8976829903；网站：www.vrnm.com；电子邮件：info@vrnm.com 联系人：Hetal Harshal Somani，公司秘书兼合规官
bca-云计算
II 教学大纲 第一单元 算法和编程语言简介：算法 – 算法、流程图、编程语言的主要特性 – 编程语言的代 – 编程方法（范式） - C 语言简介：简介 – C 语言的特性 – C 程序的结构 – 编写第一个 C 程序 – C 程序中使用的文件 – 编译和执行 C 程序。 第二单元 编程结构：标记 – 使用注释 – C 语言中的基本数据类型 – 变量 – C 语言中的 I/O 语句 - C 语言中的运算符 - 编程示例。 决策控制和循环语句：决策控制语句简介 – 条件分支语句 – 迭代语句 – 嵌套循环 – Break 和 Continue 语句 – Goto 语句 第三单元 数组：简介 – 数组声明 – 访问数组元素 – 在数组中存储值 – 数组操作 – 一维、二维和多维数组。 字符串：声明和初始化字符串变量、字符和字符串处理函数。单元 IV 函数：简介 – 函数声明/原型 – 函数定义 – 函数调用 – 返回语句 – 函数类别 - 递归 - 参数传递技术 - 变量范围 – 存储类。指针：指针简介 – 声明和初始化指针变量 – 使用指针访问值 - 指针算法 – 动态内存分配。单元 V 结构和联合：简介 – 结构定义 - 访问结构成员 – 结构数组 - 联合定义 – 结构和联合之间的区别，枚举数据类型。文件：文件简介 – 在 C 中使用文件 – 从文件读取数据 – 将数据写入文件 – 检测文件末尾 – 命令行参数。
Fortimail云数据表
Fortinet Fortimail由Fortiguard Labs的威胁情报和由Antivirus，病毒爆发保护和Antispam等Fortiguard AI驱动的安全服务提供动力。在全球600,000个客户环境中具有可见性，Fortiguard Labs是现有的杰出威胁研究团队之一。基于Fortiguard AI的Inline恶意软件预防服务结合了多层高级威胁过滤。它使用AV，CPRL，静态和动态分析与深度神经网络，AI/ML和Fortiguard威胁智能实时进行判决，而不会影响生产力或安全性开销。该服务在全球可用。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
技术数据表 - 端 - 惠特.pdf
产品说明TC-10X建议用于正常应用中的高温传热。它是在加热设备和安装到的表面或其他散热表面之间使用的。该产品具有出色的热阻力，具有高热导率，并且在宽的工作温度范围内几乎没有蒸发。它是耐氧化性的非可易碎油基化合物，不会促进生锈或腐蚀。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。