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穆尔穆表示：“Viksit Bharat 是一项国家使命，需要每一位印度人，包括旅居国外的印度人，积极而热情地参与其中。”她坚称，海外侨胞的全球影响力和成就使他们能够为印度的发展做出重大贡献。“海外印度侨胞代表了我们国家的优秀品质，他们不仅带来了在这片神圣的土地上获得的知识和技能，还带来了数千年来一直是我们文明基础的价值观和精神，”她说道。“无论是在技术、医学、艺术还是创业领域，海外印度侨胞都取得了世界认可和尊重的成就，”她指出。谈到这次大会，总统将其描述为
第 2 页的故事
职位概要：汽车零部件助理经理致力于协助零部件经理从经销商在零部件库存上的投资中获得令人满意的利润。通过适当的采购程序、库存控制、员工利用率、安全性和定价来实现目标。关键任务和职责包括：• 协助零部件经理制定部门的预测目标和计划，并努力实现这些目标。• 监控所有零部件部门员工的绩效。• 协助编制零部件部门的年度运营预算。• 确保遵守既定的单个零部件库存水平和余额，以实现最大周转率。• 确保零部件库存每年至少周转四次。• 监控和调整库存，以最大限度地减少过时。• 监督库存订购程序。• 执行零部件特殊订购政策。• 每月分析库存、销售和费用，以保持利润目标。• 分析部门运营和存储布局，并根据需要提出建议，以实现最大效率。• 协调迅速、高效和及时的文书工作。• 监督装运和接收工作，以确保及时处理。• 监控每日报告，如销售效率。 • 了解、及时了解并遵守可能影响零件销售的当地法规。 • 保持与员工和客户的专业行为。 • 协助与审计员一起组织年度实物盘点 • 确保收到的所有库存都经过充分处理并进入库存。 • 协助对选定库存项目的实物库存水平与计算机库存水平进行季度核对。
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新德里，帕亚尔·卡帕迪亚 (Payal Kapadia) 的《一切想象为光》 (All We Imagine As Light) 继续在国际奖项舞台上取得优异成绩，入围英国电影学院奖 (BAFTA) 三个类别的长名单，包括最佳导演奖。英国电影学院星期五晚间公布了即将举行的颁奖典礼第一轮投票的结果，涉及 25 个类别。卡帕迪亚的这部马拉雅拉姆-印地语电影创造了历史，成为五月戛纳电影节上第一部获得大奖的印度电影。该片入围最佳非英语电影、最佳导演和最佳原创剧本三个长名单，各 10 部。除了《一切想象为光》之外，桑迪亚·苏瑞 (Sandhya Suri) 的桑托什 (Santosh) 和卡兰·坎达里 (Karan Kandhari) 的姐妹午夜 (Sister Midnight) 也获得了英国编剧、导演或制片人杰出处女作奖提名。印度裔英国演员戴夫·帕特尔 (Dev Patel) 的导演处女作《猴子人》 (Monkey Man) 也入围了长名单。帕特尔入围最佳男主角候选名单。据 BAFTA 称，入围候选名单中的电影将进入投票提名阶段，投票于周五开始，并于 1 月 10 日结束。最终提名将于 1 月 15 日公布。2025 年 BAFTA 电影奖将于 2 月 16 日举行。PTI
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采用的新技术 A400M 有三个舱室，仅 1000 VU 就占总容量的 3/4。该电气组件包括 25 公里长的电缆和 30 000 个电缆点。从机械角度来看，Latécoère 完全采用新一代复合材料 (TPFL) 制造了 1300 VU 的支撑结构。从技术角度来看，光纤的使用得到了增强，从 A380 的 3 个链路增加到 A400M 的 140 个链路。作为生产线的最后一环，LATelec 生产自己的最终电气测试工具，可以完全控制交付给客户的产品的质量。其最新的测试仪 LATE 4000 是为 A380 和 Falcon 7X 开发的，并与处理 2D 和 3D 技术定义数据的计算机系统集成和交互。
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采用的新技术 A400M 有三个舱室，仅 1000 VU 就占总容量的 3/4。该电气组件包括 25 公里长的电缆和 30 000 个电缆点。从机械角度来看，Latécoère 完全采用新一代复合材料 (TPFL) 制造了 1300 VU 的支撑结构。从技术角度来看，光纤的使用得到了增强，从 A380 的 3 个链路增加到 A400M 的 140 个链路。作为生产线的最后一环，LATelec 生产自己的最终电气测试工具，可以完全控制交付给客户的产品的质量。其最新的测试仪 LATE 4000 是为 A380 和 Falcon 7X 开发的，并与处理 2D 和 3D 技术定义数据的计算机系统集成和交互。
第 1 页 D-Orbit
我们所有产品和服务的发明和设计都高度重视其可持续性价值；在航天工业中，可持续性不仅关乎拥有更美好的未来：它关乎拥有未来。虽然轨道空间广阔，但它仍然是一种有限的资源，需要根据可持续性原则进行管理，以保护其未来。我们最先进的服务将这一考虑向前迈进了一步，思考如何最好地促进和加速太空循环经济，即通过减少浪费、再利用资源和回收材料来实现太空的可持续经济。这涉及设计太空任务、航天器和太空栖息地，目标是实现一个闭环系统，将废品重新利用或回收以制造新产品。这可以帮助应对太空可持续资源利用的挑战；随着人类在太空活动的扩大，产生的废物和消耗的资源量也将增加，这可能导致环境恶化和有限资源的枯竭。通过在太空中采用循环经济原则，我们可以创建一个可持续的系统，以支持人类的长期居住和探索。
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霍普金斯仓库 184 B-6 Howey 物理大楼 81 D-5 工业与系统工程学院（Groseclose 大楼和 ISYE 附楼） 56 C-6 造纸科学与技术研究所 129 C-4 教学中心 55 C-6 国际事务与公共政策学院 137 C-6 Ivan Allen 文理学院（781 Marietta St.） 137 C-6 Klaus 高级计算大楼 153 E-5 Knight 大楼（航空航天工程学院） 101 E-7 LeCraw 礼堂（管理大楼） 172 G-6 图书馆和信息中心 77 E-6 文学、传播与文化学院（Skiles 大楼） 2 E-7 Love 制造大楼 144 C-5 管理学院 172 G-6 制造相关学科综合楼 (MRDC) 135 D-5 制造研究中心 (MARC) 126 C-5 Mason 大楼（土木工程学院） 111 D-5材料科学与工程 144 C-5 数学（Skiles 大楼） 2 E-7 机械工程 135 D-5 机械工程研究大楼 48 E-7 微电子研究中心（Pettit 大楼） 95 E-5 少数民族教育发展 (OMED) 25 E-7 现代语言 39 E-7 分子科学与工程大楼 167 E-4 音乐（Couch 大楼） 115 C-5 海军后备军官训练团 33 F-4 Neely 研究中心 87 D-4 O'Keefe 主楼 33 F-4 旧土木工程大楼 58 E-6 Petit 生物技术大楼 146 E-4 Pettit 大楼（微电子研究中心） 95 E-5 物理（Howey 大楼） 81 D-5 聚合物、纺织和纤维工程 135 D-5 Price Gilbert 图书馆和信息中心 77 E-6 职业教育 170 G-6 心理学 45 E-7 公共政策（史密斯大楼） 24 E-7 Rich 计算机中心 51D E-6 Savant 大楼 38 E-7 科学学院（行政大楼） 35 E-7 Skiles 教室大楼 2 E-7 史密斯大楼 24 E-7 社会科学 24 E-7 空间科学与技术大楼 I（韦伯） 84 E-7 空间科学与技术大楼 III（韦伯） 98 E-7 结构工程与材料研究实验室（625 Lambert St.） 149 C-8 可持续教育（Allen 大楼） 145 D-6 Swann 大楼 39 E-7 Tech Way 大楼 136 C-8 技术广场研究大楼 (TSRB) 175 G-5 Tennenbaum 礼堂（教学中心） 55 C-6 Van Leer 大楼（电气与计算机工程） 85 E-6 Weber 大楼 84 E-7 Whitaker 大楼 165 E-5
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文章 — 以 FA 方式进行训练 9 AFATDS 更新 — 维持训练，作者：Alford J. Williams 少校和 Thomas D. Bradford 10 NTC 训练，作者：Gary H. Cheek 中校 16 回归基础：JRTC 训练，作者：William L. Greer 中校 19 CMTC — 保持当今相关性，为未来做好准备，作者：Donald C. McGraw, Jr. 中校 22 火力支援融入 CCTT，作者：Brian A. Cox 上尉和 Jack D. Silvers 中校 24 火力支援联合兵种战术教练 (FSCATT)，作者：James B. Brashear, AV 少校 27 FSST — 训练以赢得反火力战斗，作者：Paul S. Greenhouse 少校和 Anthony M. Wright 上尉 30 面向 21 世纪的数字化训练战略，作者：Rhett A.埃尔南德斯和约翰·C·汤姆森少校 40 ARNG 火力支援 NTC 升级，由拉塞尔·D·约翰逊上尉提供，ARNG 44 校舍帮助进行驻地训练，由高级军士长（退休）亨利·J·科尔泽提供
笔和纸CS教育的手写代码识别
通过让学生手工编写课程来教授计算机科学（CS）具有关键的教学优势：它可以集中学习，并且与使用智能支持工具或“只是尝试”的整体开发环境（IDE）相比，需要仔细思考。笔和纸的熟悉环境也减少了没有以前没有计算机经验的学生的认知负担，而这些计算机的基本用法可能会令人生畏。最后，这种教学方法为获得计算机访问权限的学生打开了学习机会。但是，一个关键的障碍是目前缺乏用于使用手写程序和运行手写程序的教学方法和支持软件。手写代码的光学特征识别（OCR）具有挑战性：较小的OCR错误，可能是由于各种手写样式，很容易使代码不运行，并且识别凹痕对于像Python这样的语言至关重要，但由于不一致的水平间距很难在手写上进行。我们的方法是两种创新的方法。第一个将OCR与凹痕识别模块和一种用于后官方误差校正的语言模型相结合，而无需引入幻觉。据我们所知，这种方法在手写代码识别中超过了所有现有的系统。，由于对学生计划的逻辑修复程序的最小幻觉，它将误差从艺术状况减少到5％。第二种方法利用了多模式模型来识别端到端时尚中的手写程序。我们发布了手写程序和代码的数据集，以支持未来的研究1。我们希望这项贡献能够刺激进一步的教学研究，并有助于使CS教育易于获得。