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马尔萨斯陷阱的经济学
4 实际工资是经过通货膨胀调整后的名义工资，因此它衡量的是工人可以购买的商品和服务的数量。计算实际工资的公式是 w⁄P，其中 w 是名义工资，p 是价格指数。在我们简化的经济模型中，实际工资下降意味着名义工资下降或食品价格上涨。
使用机器学习和遗传算法来预测激光peen形成的区域
激光peen形成使用激光 - 脉冲诱导的应变来通过调节激光参数和镀金模式来变形。在几乎有限解决方案的广阔空间中找到最佳模式是具有挑战性的。本研究使用简化的模型提出了一种工作流，以预测变形。使用基于机器学习的细胞自动机神经网络（CANN）和遗传算法（GA）用于模式词典。实验显示高过程不确定性，证明了简化的建模合理。CANN预先指定的模式可靠，但由于各种过程参数的不足变形数据而缺乏概括。GA所需的优化工作以减少计算时间，但在概括模式预测方面取得了成功。2023作者。由Elsevier Ltd代表制造工程师协会（SME）出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
投资者介绍-fy24.pdf
注：^除非另有说明，所有受限制子公司均由 Hero Future Energies Private Limited 通过两家风能和太阳能控股公司间接全资拥有。上述简化的公司结构仅供参考。有关详细公司结构，请参阅发行备忘录 *外部商业借款
使用Indetruck的轻质宠物拖车地板提升绿色物流
gurit PET固有的绝缘特性导致了简化的地板层压板，更复杂的胶合板/PU结构替换为一种可以满足所有热，强度和刚度要求的单一材料。PET非常适合对温度敏感并可以减少制冷能量需求的应用。
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
