1。按照上述制裁的纸张,政府已获得B.com物流课程(CBCSS),在Devamatha艺术与科学学院,Paisakkary和大学授予了同一VIDE论文的临时归因(2),上面有2个。计划(根据CBCSS-OBE)和Paisakkary的Devamatha艺术与科学学院校长,转发了计划草案和教学大纲供批准。3。学科特定核心课程的教学大纲(DSCC),一般意识课程(GAC),CONPLENTARY选修课程(CEC)和公共选修课程(GEC)与其他B. com Programnres相同,该课程与其他B. Com Programnres相同,含义了W.E.F 2019录取,录像带,录像带,录像带(4)上方。There is only difference in the 4 Discipline Elective Core courses (DECC) conre under the Elective stream Logistics 4. ln the circumstance of non existence of Board of studies and considering the exigency of the matter, Vice Chancellor has ordered to entrust Dean, Faculty of Commerce and Management Studies and the Head, Department of I\4anagement Studies, Kannur University as subject experts to scrutinize the draft Schente and 4个课程的教学大纲属于B.com物流计划的纪律选修课课程(DECC)。5。随后,审查教学大纲后的主题专家提供了他们的建议,请参阅6。B.所有其他课程aie aie属于equipir.rg方案和教学杂志{或otlrer b.com progran.lres usporecl inforecl inried and coliatiand collectiation。The Vice Chancellor, after considering the matter in detail and in exercise of the powers of the Academic Council conferred under section 11(1) Chapter Ill of Kannur University Act, 1996 and all other enabling provisions read togethe[ with, accorded sanction to implement the Scheme and Syltabus, of 4 courses, Viz lll sem- 3B04COM- Logistics and Supply Chain Management ,y Sen?- 4B06COM- lnternational Trade Documentation procedures V Sem- 5B77COM- Distibution Management For Global Supply Chain Vl Sem-6B76cOM- lnternational Logistic Management, come under the Discipline Elective Core Courses ( DEcc) of B.Com Logistics programme under Choice Based Credit and semester syste,n ( in OBE- outcome Based Education System) in Affiliated Col/eges under the Ltniversity for 2023 adntission , subject to report to tlle Academic Council.7.The Schert]e atld Syllallus of 4 coulses con-re under Discipline Elective Cot'e Course (DECC) ot B.Conr Logistics pl.ogran]me under Choice Based Credit ar.rd Semester Systenr ( in OBE- Outcome Based Educatiot.t Systern) in Affiliated Colleges uncler the University tor 2023 adrnission, is ullloaded in the University wellsite.
性能驱动的腐蚀抑制剂分子设计引起了人们的极大关注,以促进高效的金属腐蚀抑制系统设计。原则上,腐蚀抑制效率与抑制剂分子与目标金属相互作用的化学功能以及随后形成的表面保护膜有关。尽管如此,鉴于抑制剂分子的化学多样性和表面-分子相互作用的复杂性,结构-性能相关性仍然远未全面。在这项工作中,我们以两种取代的苯并噻唑衍生物为例,展示了取代的化学功能如何主导抑制作用,以及随后在镀锌钢上生成的抑制剂膜的稳定性。通过利用特定的作用方式,设计的抑制剂系统已被证明可有效增强腐蚀后金属表面的表面保护,并有望实现可持续的腐蚀保护。这项研究有望为合理的抑制剂工程提供新的知识和见解,以实现量身定制的腐蚀抑制性能。
总结在多代理系统中,重要的是要考虑一种合作行动的方法,以实现共同的目标。在本文中,我们提出了两个新型的多代理增强学习方法,其中控制指定是由线性时间逻辑公式描述的,这代表了一个共同的目标。首先,我们提出了一种简单的解决方法,该方法直接从单格情况下延伸。在这种方法中,由于代理数量的增加引起了一些技术问题。接下来,为了克服这些技术问题,我们提出了一种新方法,其中引入了聚合器。最后,通过数值模拟比较这两种方法,并以监视问题为例。关键词:多代理系统,增强学习,线性时间逻辑,聚合器,监视
摘要:化石燃料的利用在气候变化和全球变暖的发展中起着重要作用。因此,解决这些问题的环境可持续和可再生替代方案的需求不断增加。人们普遍承认,可再生能源是在可预见的未来取代化石燃料的最佳选择。在这种情况下,机械能源存储系统(MYS)继续对智能电网(PGS)提出重大挑战。MESS模型可以有目的地设计,以为从事平衡能源资源和需求负载的复杂任务的智能PG提供出色的灵活性。混乱不仅具有重要的经济优势的潜力,而且还确保了智能PG供应的可靠性,同时提供可持续性并保持高水平的功率质量。此外,它使电网能够完全利用分布式可再生能源资源(RER)的有效组合的好处。本文的主要目标是促进采用创新的杂物技术,这些技术与提高效率,节能和快速响应能力协同作用。集成使智能PG有效地采用智能操作管理技术。因此,智能PG领域中人工智能(AI)技术的利用正在逐步表现出其重要性,包括专家系统,监督学习,监督学习,强化学习和集合方法。这项综合调查提供了对现有研究努力的系统分析,该研究在负载预测,PG稳定性评估,故障检测以及解决智能PG内的安全问题方面采用了各种普遍的AI技术。此外,它描述了即将到来的研究挑战,这些挑战需要注意在创建真实智能PG系统时完全实现AI技术。最终,这项调查强调了应用AI在智能PG系统中解决问题的潜力,强调了AI技术的合并有可能显着提高和增强这些智能PG系统的可靠性和弹性。关键字:压缩 - 空气储能,泵送水力储能系统,飞轮储能系统;人工智能技术;智能电网。
建筑行业约占全球碳排放量的40%,并占钢和水泥生产的,每个碳排放量约为8%。桥梁相对碳密集型。已经研究了桥梁在建设过程中的碳排放,本文回顾了迄今为止发布的数据,并突出显示了与长期跨桥相关的数据。出于本文的目的,长期桥梁被定义为跨度为200m或更高的桥梁。然后,本文将这些数据与作者的一些其他数据一起考虑,以显示主要长期桥梁的碳排放趋势。数据进行分析以考虑平均值,变化和趋势(尤其是跨度和桥梁类型)。许多最近的长期桥梁具有明显的深水基础,该论文认为许多桥梁的基础和上层建筑中的碳量。根据发现,论文概述了未来主要桥梁的各个方面,这些方面可以被认为是减少未来长期跨桥的碳排放。
增强现实 (AR) 通过简化上下文信息的处理来增强对复杂情况的理解。航空业的维护活动包括在行业和工作环境的严格约束下对各种高科技产品执行的复杂任务。AR 工具似乎是改善工人与技术数据之间交互以提高航空维护活动的生产率和质量的潜在解决方案。然而,由于缺乏方法和工具来协助在该领域整合和评估 AR 工具,对 AR 对工业流程的实际影响的评估有限。本文介绍了一种部署适合维护工人的 AR 工具的方法,以及选择工业环境中影响的相关评估标准的方法。该方法用于设计用于维护车间的 AR 工具,对实际用例进行实验,并观察 AR 对所有工人资料的生产率和用户满意度的影响。进一步的工作旨在将结果推广到航空业的整个维护过程。使用收集到的数据应该能够预测 AR 对相关维护活动的影响。
当地计划将制定一项土地使用策略,以适当计划和可持续发展香农和周围环境,这与克莱尔县发展计划2023- 2029的规定保持一致。本地计划将由书面声明和地图组成,指示了土地分区,住宅发展,经济发展,社区基础设施,建造和自然遗产,开放空间和休闲,积极旅行和运输,环境保护以及气候变化的目标。本地计划必须与高级计划的目标一致,包括国家规划框架,南部地区的区域空间和经济战略以及2023 - 2029年克莱尔县发展计划。
摘要:微电网(MG)中电池能量存储系统的建模和稳定性分析对于优化性能和效率以及安全有效地管理功率至关重要。在这种情况下,这项工作的贡献是提出混合储能系统(HESS)的合并努力,包括光伏(PV),燃料电池(FC)和电池以支持需求负载。该贡献的本文与PV,FC和电池与MG连接。为了获得设计评估,该方法结合了来自高级电源系统的相替代替代方案。在这个方向上,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和遗传算法(GA)控制策略来收集电力系统中的系统数据。这些数据的过程提供了重要的信息,知识是分析此信息的结果,这是智能行为或行动的关键驱动力。得出结论,在单线到地面断层方案(SLGFS)中,ANFI在HESS-MG系统中的应用导致注射值为99.6%,而HESS-MG中GA的利用率在SLGFS中的注射值为98.9%。不使用HESS-MG技术的不使用HESS-MG技术的降低电压下垂分别为76.2%。